Octave 优化包中的 lm_svd_feasible 算法是什么？

Question

我正在使用 Octave 中 optim 包中的 lsqcurvefit 函数进行非线性 LSQ 优化。在其编写的函数文档中，只有 'lm_svd_feasible' 后端算法可用。它是哪种算法？

Answer 1

optim 包的手册中有描述。如果您在 Octave 提示符下键入 optim_doc（加载了 optim 包），您将获得描述该算法的 optim 手册。要搜索手册，请键入 s 或 /。请注意 Regexp search []: 出现在 window 的底部。输入 lm_svd_feasible 然后回车。第一个结果将在菜单中：

Optimization backends
* lm_svd_feasible::            L/M algorithm with SVD, constraints met
                                 throughout optimization.

那实际上是一个link。由于您的光标已经在 lm_svd_feasible 上方，请再次按回车键，这将带您进入 "Default backend lm_svd_feasible of residual minimization".

部分

Octave 和 Octave Forge 包使用信息格式，所以请参阅 info manual for instructions. Alternatively, the manual is also online in HTML

Octave 优化包中的 lm_svd_feasible 算法是什么？

What is lm_svd_feasible algorithm in Octave optim package?

optimization

octave

least-squares