高斯-牛顿迭代
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了高斯-牛顿迭代相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
高斯牛顿迭代用于求解最小化(r中的函数数量大于等于β中的变量数量)
类似于牛顿迭代法寻找每一步迭代所得解得切线,高斯牛顿迭代法要找r在β处的最优线性逼近。
雅可比矩阵体现了一个可微方程与给出点的最优线性逼近,形式如下
也就是说
雅克比矩阵行数与列数不相等,所以求逆方法后结果为。(这里也说明了r中的函数数量大于等于β中的变量数量的原因。如果不是则JrTJr不可逆)
于是每一次迭代的结果为
与牛顿迭代相同,高斯牛顿迭代的做法等同于忽略函数的二阶导。
忽略二阶导的条件为。该条件满足有两种情况
1.ri较小2.较小,函数接近线性。
若二阶导不可忽略,函数不收敛
维基举例与实现代码。
设有n函数,m变量
单次迭代复杂度O(m^2*n)
#include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath> #include <iostream> #define LDB long double using namespace std; int n; LDB x[233],y[233],ans[233]; struct matrix{ LDB a[601][601],tmp[601][601]; int n,m; void clear(){ memset(a,0,sizeof(a)); memset(tmp,0,sizeof(tmp)); } void cpy(matrix&b){ n=b.n;m=b.m; for (int i=1;i<=n;i++) for (int j=1;j<=m;j++) a[i][j]=b.a[i][j]; } void mul(matrix &b){ for (int i=0;i<=n;i++) for (int j=0;j<=b.m;j++) tmp[i][j]=0; for (int i=0;i<=n;i++) for (int k=0;k<=m;k++) if (a[i][k]){ for (int j=0;j<=b.m;j++) tmp[i][j]+=a[i][k]*b.a[k][j]; a[i][k]=0; } for (int i=0;i<=n;i++) for (int j=0;j<=b.m;j++) a[i][j]=tmp[i][j]; m=b.m; } void getinv(){ for (int i=1;i<=n;i++) for (int j=1;j<=n;j++) a[i][n+j]=0; for (int i=1;i<=n;i++) a[i][n+i]=1; for (int i=1;i<=n;i++){ int po;LDB maxi=0; for (int j=i;j<=n;j++){ if (fabs(a[j][i])>maxi){ maxi=fabs(a[j][i]);po=j; } } for (int j=1;j<=2*n;j++){ LDB t=a[i][j];a[i][j]=a[po][j];a[po][j]=t; } if (fabs(maxi)==0) continue; for (int j=i+1;j<=n;j++){ LDB tim=a[j][i]/a[i][i]; for (int k=i;k<=2*n;k++) a[j][k]-=a[i][k]*tim; } } for (int i=n;i>=1;i--){ for (int j=i+1;j<=n;j++){ for (int k=n+1;k<=2*n;k++) a[i][k]-=a[i][j]*a[j][k]; a[i][j]=0; } for (int j=n+1;j<=2*n;j++) a[i][j]/=a[i][i]; a[i][i]=1; } for (int i=1;i<=n;i++) for (int j=1;j<=n;j++) a[i][j]=a[i][j+n]; for (int i=1;i<=n;i++) for (int j=1;j<=n;j++) a[i][j+n]=0; } void trav(){ for (int i=1;i<=m;i++) for (int j=1;j<=n;j++) tmp[i][j]=a[j][i],a[j][i]=0; for (int i=1;i<=m;i++) for (int j=1;j<=n;j++) a[i][j]=tmp[i][j]; swap(n,m); } }a,b,c,d; int main(){ scanf("%d",&n); for (int i=1;i<=n;i++) scanf("%Lf%Lf",&x[i],&y[i]); ans[1]=0.9;ans[2]=0.2; LDB tot=0; for (int i=1;i<=n;i++) tot+=(y[i]-ans[1]*x[i]/(ans[2]+x[i]))*(y[i]-ans[1]*x[i]/(ans[2]+x[i])); printf("0 %.6Lf %.6Lf %.6Lf\\n",ans[1],ans[2],tot); for (int T=1;T<=10;T++){ a.clear();b.clear();c.clear();d.clear(); a.n=n;a.m=2; for (int i=1;i<=n;i++) a.a[i][1]=-x[i]/(ans[2]+x[i]), a.a[i][2]=ans[1]*x[i]/(ans[2]+x[i])/(ans[2]+x[i]); b.cpy(a);c.cpy(a); d.n=n;d.m=1; for (int i=1;i<=n;i++) d.a[i][1]=y[i]-ans[1]*x[i]/(ans[2]+x[i]); a.trav(); a.mul(b); a.getinv(); c.trav(); a.mul(c); a.mul(d); ans[1]=ans[1]-a.a[1][1];ans[2]=ans[2]-a.a[2][1]; LDB tot=0; for (int i=1;i<=n;i++) tot+=(y[i]-ans[1]*x[i]/(ans[2]+x[i]))*(y[i]-ans[1]*x[i]/(ans[2]+x[i])); printf("%d %.6Lf %.6Lf %.6Lf\\n",T,ans[1],ans[2],tot); } }
以上是关于高斯-牛顿迭代的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章