最小二乗 (モデル当てはめ) アルゴリズム - MATLAB & Simulink - MathWorks 日本
lsqlin 内点法 lsqlin 有効制約法 信頼領域 Reflective 法 (非線形または線形最小二乗法、範囲制約) レーベンバーグ・マルカート (非線形最小二乗法、範囲制約) 非線形最小二乗ソルバー lsqnonlin および lsqcurvefit 用に変更された fmincon 'interior-point' アルゴリズム (一般的な線形制約と非線形制約)。 lsqnonneg に使用されるアルゴリズム lsqlin 有効制約法を除くすべてのアルゴリズムは大規模です。大規模アルゴリズムと中規模アルゴリズムを参照してください。非線形最小二乗法の一般的な調査結果については、Dennis [8] を参照してください。レーベンバーグ・マルカート法の詳細については、Moré [28] を参照してください。 線形最小二乗法: 内点法または有効制約法lsqlin 'interior-po
Levenberg-Marquardt法（LM法）は非線形最小二乗問題を解く有力なアルゴリズムである．とありますがLM法とは... - Yahoo!知恵袋
Levenberg-Marquardt法ってのは山あり谷ありの関数の谷の底を(=最小値)を見つけるアルゴリズムのこと。 骨子は (a) 関数の微分の微分が零になる場所を探す方法 (b) 二階微分を一回微分の二乗で近似する (Gauss-Newton法) (c) 安定性の向上の工夫を入れる(Levenberg-Marquardt法) というもの。 以下 (a) → (b) → (c) の順で記述する。 関数の最小値を見つけたいんだから、微分をして値が減る方向に進んでいく、というのが簡単な考え方だと思う。 これを最急降下法と呼ぶ。 この方法は関数の形が何であっても確実に値を減じることができるが、とにかく遅い。 然るに関数の形に関する事前知識がある場合に、この情報を積極的に利用できないか、ってのが出発点。 で、Levenberg-Marquardt法の場合は「山あり谷ありの関数」ってのは「(局所
gaussian-fitting
すなわち、ガウス分布が予想されるデータをガウス関数でフィッティングする場 合は、はじめに対数をとり、それを２次関数でフィッティングする。という方法をとる。 係数は最小２乗法により得られ、それらからガウス関数のパラメータ は次のようにして求められる。
最小二乗法による楕円近似 画像処理ソリューション
"ここから先の計算"の簡素化 大変有り難い内容でしたが、大量に画像を処理する場合に45°でのエラーは問題だな、何とかならないかな、と思って色々とトライしてみたところ、意外ときれいに解く方法がありました。 まず、未知数をA～Eの5種類に減らしていますが、X^2の係数による規格化をやめて、先にA～Fの6種類と(a,b,x0,y0,θ)の関係を求めます。 紛らわしいので、αX^2+βXY+γY^2+δX+εY+ζ=0すると、 1. α+γ=(1/a^2+1/b^2) 2. β=（1/a^2-1/b^2）*2sinθcosθ=（1/a^2-1/b^2）*sin2θ 3. α-γ=(1/a^2+1/b^2)*(cosθ*cosθーsinθ*sinθ)=(1/a^2-1/b^2)*cos2θ 4. ζ=-2(x0*δ+y0*ε)-1 といった比較的きれいな関係が見いだせます。 θについて 2式と3式よ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
