गॉस-न्यूटन

अरैखिक न्यूनतम-वर्ग अनुकूलन के लिए एक पुनरावृत्तिमूलक संख्यात्मक एल्गोरिदम, हेसियन को JᵀJ के रूप में अनुमानित करता है (जहां J अवशेषों का जैकोबियन है)। गॉस-न्यूटन न्यूनतम-वर्ग समस्याओं के लिए ग्रेडिएंट डिसेंट की तुलना में तेजी से अभिसरित होता है और लेवेनबर्ग-मार्क्वार्ट का आधार है। रोबोट कैलिब्रेशन, बंडल समायोजन, और अरैखिक स्थिति अनुमान में उपयोग किया जाता है।

Related terms