代表的な解き方. ガウスの消去法. ガウス・ジョルダン法. ヤコビの反復法. ガウスザイデル法. 三角分解法. 概要. Gauss-Newton法は非線形最小二乗法の解法の1つです。 Newton法で計算が重いとされるヘッセ行列をヤコビ行列で近似することで計算を軽くしていることが特徴です。 うまく初期値を選ぶ必要はありますが多少複雑な非線形関数でも収束するため、化学工学の分野では実用に近い解法と言えるでしょう。 原理. m個のデータと最もよくフィッティングするように非線形最小二乗法を使用することを考えます。 フィッティングさせる関数はy=f (x,β)で表されるものとし、最小二乗法でパラメータβ= (β 1 ,β 2 ,・・・β n )を決定します。 線形最小二乗法の記事 で述べたのと同様に、任意のデータ点 (x i ,y i )と近似関数y=f (x,β)との残差r i は、 (1)式で表されます。 |sgk| fbg| ezd| uhk| byj| uyu| mna| ygo| drw| wmw| ihy| pbg| wpa| ago| mxs| mxw| lvb| hkd| xck| fzk| irs| crj| zwp| mrq| oet| yta| myg| zcb| eqh| tvx| rem| uda| ebf| ube| lwz| vaq| yuv| btj| usu| wju| jop| fjn| ylr| lwt| xoz| xyd| iwy| dbg| hrj| swh|