类 AbstractEvaluation
java.lang.Object
org.hipparchus.optim.nonlinear.vector.leastsquares.AbstractEvaluation
- 所有已实现的接口:
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LeastSquaresProblem.Evaluation
一个设计用于扩展的
LeastSquaresProblem.Evaluation的实现。这里实现的所有方法都使用了未实现的方法。
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构造器概要
构造器 -
方法概要
修饰符和类型方法说明double获取残差平方和。doublegetCost()获取成本。getCovariances(double threshold) 获取优化参数的协方差矩阵。doublegetReducedChiSquare(int numberOfFittedParameters) 获取减少的卡方。doublegetRMS()获取标准化的成本。getSigma(double covarianceSingularityThreshold) 获取参数的标准差估计。从类继承的方法 java.lang.Object
clone, equals, finalize, getClass, hashCode, notify, notifyAll, toString, wait, wait, wait从接口继承的方法 org.hipparchus.optim.nonlinear.vector.leastsquares.LeastSquaresProblem.Evaluation
getJacobian, getPoint, getResiduals
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构造器详细资料
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AbstractEvaluation
public AbstractEvaluation(int observationSize) 构造器。- 参数:
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observationSize- 观测数量。需要用于getRMS()和getReducedChiSquare(int)。
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方法详细资料
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getCovariances
获取优化参数的协方差矩阵。
请注意,此操作涉及JTJ矩阵的求逆,其中J是雅可比矩阵。参数threshold是调用者指定此计算结果应被视为无意义并触发异常的一种方式。- 指定者:
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getCovariances在接口中LeastSquaresProblem.Evaluation - 参数:
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threshold- 奇异性阈值。 - 返回:
- 协方差矩阵。
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getSigma
获取参数的标准差估计。返回值是协方差矩阵对角线系数的平方根,sd(a[i]) ~= sqrt(C[i][i]),其中a[i]是第 i 个参数的优化值,C是协方差矩阵。- 指定者:
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getSigma在接口中LeastSquaresProblem.Evaluation - 参数:
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covarianceSingularityThreshold- 奇异性阈值(参见computeCovariances)。 - 返回:
- 优化参数的标准差估计
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getRMS
public double getRMS()获取标准化的成本。它是残差平方和的平方根,除以测量次数。- 指定者:
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getRMS在接口中LeastSquaresProblem.Evaluation - 返回:
- 成本。
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getCost
public double getCost()获取成本。它是目标函数的平方根。- 指定者:
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getCost在接口中LeastSquaresProblem.Evaluation - 返回:
- 成本。
- 另请参阅:
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getChiSquare
public double getChiSquare()获取残差平方和。- 指定者:
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getChiSquare在接口中LeastSquaresProblem.Evaluation - 返回:
- 成本。
- 另请参阅:
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getReducedChiSquare
public double getReducedChiSquare(int numberOfFittedParameters) 获取减少的卡方。- 指定者:
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getReducedChiSquare在接口中LeastSquaresProblem.Evaluation - 参数:
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numberOfFittedParameters- 拟合参数的数量。 - 返回:
- 残差平方和除以自由度的数量。
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