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| articles:gauss_newton [2021/07/22 11:24] – [ちょっとした注意] Takashi Suehiro | articles:gauss_newton [2022/05/04 08:06] (現在) – [ニュートン・ラフソン法との比較] Takashi Suehiro | ||
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| 行 10: | 行 10: | ||
| ガウス・ニュートン法は， | ガウス・ニュートン法は， | ||
| $\boldsymbol{f}(\boldsymbol{x}) = \boldsymbol{0}$となる$\boldsymbol{x}$を求める | $\boldsymbol{f}(\boldsymbol{x}) = \boldsymbol{0}$となる$\boldsymbol{x}$を求める | ||
| - | [[articles: | + | [[articles: |
| + | ((この部分は大局的な理解のためのかなり大雑把な説明になっている))． | ||
| 手順は以下の通り． | 手順は以下の通り． | ||
| 行 71: | 行 72: | ||
| 利用して正しく求めなくてはいけない．))． | 利用して正しく求めなくてはいけない．))． | ||
| - | 解の収束性に関してはニュートン・ラフソン法で述べた注意点が同様に当てはまる． | + | 解の収束性に関してはニュートン・ラフソン法で述べた注意点が同様に当てはまる |
| + | ((解の周りでの非線形性が大きいと局所解にも収束しない場合もある． | ||
| + | この辺はニュートン・ラフソン法以上に注意すべき点となる))． | ||
| この収束性を改善した手法としては Levenberg-Marquardt法が有名である． | この収束性を改善した手法としては Levenberg-Marquardt法が有名である． | ||
| 行 139: | 行 142: | ||
| と解くことで | と解くことで | ||
| $$ | $$ | ||
| - | \| D\boldsymbol{b} - DA\boldsymbol{x} \| | + | \| D\boldsymbol{b} - DA\boldsymbol{x} |
| $$ | $$ | ||
| を最小化することができる． | を最小化することができる． | ||