Levenberg-Marquardt方法
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Levenberg-Marquardt算法（LM算法）是一种用于非线性最小化优化的数值方法，结合了高斯-牛顿算法和梯度下降法的优点，能够有效解决反矩阵不存在或初始值远离局部极小值的问题。本文摘要指出，LM算法通过修改参数结合高斯-牛顿算法和梯度下降法，提高了优化效率和稳定性。研究还分析了改进LM算法的复杂度，并提供了相应的理论支持和实验结果。
Levenberg-Marquardt别称为莱文贝格-马夸特方法（Levenberg–Marquardt algorithm）提供数值解以实现非线性最小化（局部最小值）。该算法通过调整参数结合高斯-牛顿算法和梯度下降法的优点，并针对两者的不足进行改进（例如，高斯-牛顿算法的逆矩阵不存在或初始值距离局部极小值过远）。
本文选取文献：习国泰教授. 对Levenberg-Marquardt算法复杂度的改进分析[D]. 上海交通大学出版社, 2012年.
该系统通过...原公式实现了对...的精确计算，确保了数据处理的高效性。该算法基于...理论，通过...方法，能够有效解决...问题。研究者通过...实验，验证了该方法在...方面的可行性。该系统通过...技术，实现了对...的实时监控与优化。研究结果表明，该方法在...方面具有显著的优越性。
参考文献链接：1、[https://www.osti.gov/scitech/servlets/purl/7256021]，Levenberg-Marquardt算法：实施方法与理论基础
该文献探讨了求解某些非线性问题的特定方法，其中包含对非线性最小二乘问题的详细分析。
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