程序包 org.hipparchus.optim.nonlinear.vector.leastsquares
package org.hipparchus.optim.nonlinear.vector.leastsquares
该程序包提供了最小化观测值和模型值之间残差的算法。
该类别中的算法需要访问一个问题(由
问题可以逐步使用
最小二乘优化器
最小化模型和观测值之间的距离(称为成本或χ2)。
该类别中的算法需要访问一个问题(由
LeastSquaresProblem
表示)。这样的模型预测一组值,算法试图将其与给定的一组观测值匹配。
问题可以逐步使用
构建器
创建,也可以一次性使用工厂
创建。
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类说明为扩展而设计的
LeastSquaresProblem.Evaluation
的实现。根据计算的RMS变化检查优化是否收敛。EvaluationRmsChecker
的单元测试。这里测试的唯一功能是在LeastSquaresProblem.Evaluation
中定义的实用方法,用于计算卡方和参数标准差。该类演示了LeastSquaresProblem.Evaluation
的主要功能,这些功能通常用于包org.hipparchus.optim.nonlinear.vector.leastsquares
中的优化器实现。高斯-牛顿最小二乘求解器。委托给另一个LeastSquaresProblem
实现的适配器。用于LeastSquaresProblem
的可变构建器。用于创建LeastSquaresProblem
实例的工厂。可应用于非线性最小二乘问题的算法。优化器找到的最优解。定义非线性最小二乘问题所需的数据。在特定点对LeastSquaresProblem
进行评估。使用Levenberg-Marquardt算法解决最小二乘问题的类。计算值向量并能计算其导数(雅可比矩阵)的函数的接口。验证一组模型参数的接口。生成近似圆的点云的工厂。生成近似直线的点云的工厂。顺序高斯-牛顿最小二乘求解器。该类提供了由NIST提供的统计参考数据集的访问(这里可用)。从可用资源创建StatisticalReferenceDataset
实例的工厂。计算值向量并能计算其导数(雅可比矩阵)的函数的接口。