[实例+源码]非线性最小二乘数据拟合的Gauss-Newton(高斯-牛顿迭代法)
发布:Adrian的小天地 | 分类:考研
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算法原理:限于篇幅不再叙述,参考:https://blog.csdn.net/haoliliang88/article/details/52932397https://blog.csdn.net/qq_39521554/article/details/79919041代码功能:高斯牛顿迭代法实现非线性数据拟合代码说明 ...
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代码优势:简洁精炼、可移植性强(改目标函数和目标函数的偏导数就能完美运行),迭代运算速度快,不需要安装各种工具箱,运行结果有拟合曲线和散点图的对比,有两个例子(例1:population_model.m(直接运行,模型简单些);例2:Main.m(调用GaussNewtonNLS.m))
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