| rdfs:comment
| - L'algoritmo di Levenberg-Marquardt (LMA) è un algoritmo di ottimizzazione usato per la soluzione di problemi in forma di , che trova comunemente applicazioni in problemi di curve fitting. LMA è un algoritmo iterativo, nel quale il vettore di aggiornamento della soluzione ad ogni iterazione è dato da un'interpolazione fra l'algoritmo di Gauss-Newton e il metodo di discesa del gradiente. LMA può essere considerato come una versione dell'algoritmo di Gauss-Newton, rispetto al quale è più robusto ma, in generale, leggermente più lento. L'algoritmo è stato pubblicato nel 1944 da , e fu riscoperto nel 1963 da e, indipendentemente, da Girard, Wynne e Morrison. (it)
- Algorytm Levenberga-Marquardta – algorytm optymalizacji nieliniowej. Jest to algorytm iteracyjny, łączący w sobie cechy metody największego spadku i metody Gaussa-Newtona. (pl)
- Алгоритм Левенберга — Марквардта — метод оптимизации, направленный на решение задач о наименьших квадратах. Является альтернативой методу Ньютона. Может рассматриваться как комбинация последнего с методом градиентного спуска или как метод доверительных областей (Марквард, стр 492). Алгоритм был сформулирован независимо Левенбергом (1944) и Марквардтом (1963). (ru)
- Em matemática e computação, o Método de Levenberg–Marquardt ou Algoritmo de Levenberg–Marquardt (LMA na sigla em inglês) é um método de otimização publicado primeiramente por e aperfeiçoado por . O método procura o mínimo local em uma função e converge mais rapidamente do que um algoritmo genético. (pt)
- 莱文伯格-马夸特方法（英語：Levenberg–Marquardt algorithm）能提供數非線性最小化（局部最小）的數值解。此演算法能藉由執行時修改參數達到結合高斯-牛顿算法以及梯度下降法的優點，並對兩者之不足作改善（比如高斯-牛顿算法之反矩陣不存在或是初始值離局部極小值太遠）。 (zh)
- Der Levenberg-Marquardt-Algorithmus, benannt nach und , ist ein numerischer Optimierungsalgorithmus zur Lösung nichtlinearer Ausgleichs-Probleme mit Hilfe der Methode der kleinsten Quadrate. Das Verfahren kombiniert das Gauß-Newton-Verfahren mit einer Regularisierungstechnik, die absteigende Funktionswerte erzwingt. (de)
- In mathematics and computing, the Levenberg–Marquardt algorithm (LMA or just LM), also known as the damped least-squares (DLS) method, is used to solve non-linear least squares problems. These minimization problems arise especially in least squares curve fitting. The LMA interpolates between the Gauss–Newton algorithm (GNA) and the method of gradient descent. The LMA is more robust than the GNA, which means that in many cases it finds a solution even if it starts very far off the final minimum. For well-behaved functions and reasonable starting parameters, the LMA tends to be slower than the GNA. LMA can also be viewed as Gauss–Newton using a trust region approach. (en)
- En matemáticas y computación, el algoritmo de Levenberg-Marquardt (LMA o simplemente LM), también conocido como el método de mínimos cuadrados amortiguados (DLS), se utiliza para resolver problemas de mínimos cuadrados no lineales. Estos problemas de minimización surgen especialmente en el ajuste de curvas de mínimos cuadrados. (es)
- L’algorithme de Levenberg-Marquardt, ou algorithme LM, permet d'obtenir une solution numérique au problème de minimisation d'une fonction, souvent non linéaire et dépendant de plusieurs variables. L'algorithme repose sur les méthodes derrière l'algorithme de Gauss-Newton et l'algorithme du gradient. Plus stable que celui de Gauss-Newton, il trouve une solution même s'il est démarré très loin d'un minimum. Cependant, pour certaines fonctions très régulières, il peut converger légèrement moins vite. L'algorithme fut développé par Kenneth Levenberg, puis publié par Donald Marquardt. (fr)
- Алгоритм Левенберга–Марквардта (англ. Levenberg–Marquardt algorithm, LMA або просто LM), також відомий як метод сгасних найменших квадратів (англ. damped least-squares, DLS) використовується у математиці та обчислювальній техніці для розв'язування нелінійних задач найменших квадратів. Такі задачі мінімізації особливо актуальні при підборі кривої методом найменших квадратів. LMA інтерполює між алгоритмом Гаусса–Ньютона (GNA) та методом градієнтного спуску. LMA є більш надійним, ніж GNA, що означає, що в багатьох випадках він знаходить рішення, навіть якщо воно починається дуже далеко від кінцевого мінімуму. Для нормальної роботи функцій і розумних стартових параметрів LMA, як правило, повільніше, ніж GNA. LMA також можна розглядати як Гаусса–Ньютона, використовуючи підхід довіри до регіону. (uk)
|
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
![[cxml]](/fct/images/cxml_doc.png)
![[csv]](/fct/images/csv_doc.png)
![[text]](/fct/images/ntriples_doc.png)
![[turtle]](/fct/images/n3turtle_doc.png)
![[ld+json]](/fct/images/jsonld_doc.png)
![[rdf+json]](/fct/images/json_doc.png)
![[rdf+xml]](/fct/images/xml_doc.png)
![[atom+xml]](/fct/images/atom_doc.png)
![[html]](/fct/images/html_doc.png)