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jackup銅蟲 (小有名氣)
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[求助]
伴隨理論詳解求助
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| 最近看到高斯-牛頓迭代過程中,梯度可以通過伴隨方程進(jìn)行求解,一頭霧水,請大牛么推薦相關(guān)的文獻(xiàn)或者書籍進(jìn)行學(xué)習(xí),十分感謝 |
金蟲 (小有名氣)
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高斯—牛頓迭代法的基本思想是使用泰勒級數(shù)展開式去近似地代替非線性回歸模型,然后通過多次迭代,多次修正回歸系數(shù),使回歸系數(shù)不斷逼近非線性回歸模型的最佳回歸系數(shù),最后使原模型的殘差平方和達(dá)到最小。高斯—牛頓法的一般步驟為: (1)初始值的選擇。其方法有三種,一是根據(jù)以往的經(jīng)驗選定初始值;二是用分段法求出初始值;三是對于可線性化的非線性回歸模型,通過線性變換,然后施行最小平方法求出初始值。 (2)泰勒級數(shù)展開式。設(shè)非線性回歸模型為: i=1,2,…,n (3-68) 其中r為待估回歸系數(shù),誤差項 ~N(0, ),設(shè): ,為待估回歸系數(shù)的初始值,將(3-68)式在g點附近作泰勒展開,并略去非線性回歸模型的二階及二階以上的偏導(dǎo)數(shù)項,得 (3-69) 將(3-69)式代入(3-68)式,則 移項: 令: 則: i=1,2,…,n 用矩陣形式表示,上式則為: (3-70) 其中: (3)估計修正因子。用最小平方法對(3-70)式估計修正因子B, 則: (3-71) 設(shè)g為第一次迭代值,則: (4)精確度的檢驗。設(shè)殘差平方和為: ,S為重復(fù)迭代次數(shù),對于給定的允許誤差率K,當(dāng)時,則停止迭代;否則,對(3-71)式作下一次迭代。 (5)重復(fù)迭代。重復(fù)(3-71)式,當(dāng)重復(fù)迭代S次時,則有: 修正因子: 第(S+1)次迭代值: |

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