ドッグレッグ法
ドッグレッグ法（ドッグレッグほう、英: dog leg method）またはパウエルのドッグレッグ法（パウエルのドッグレッグほう、英: Powell's dog leg method）は、1970年にマイケル・J・D・パウエルによって導入された、非線形最小二乗問題を解くための反復的最適化アルゴリズムである。 レーベンバーグ・マルカート法と同様にガウス・ニュートン法と勾配降下法とを組み合わせた解法であるが、信頼領域を明示的に使用する。
ドッグレッグ法（ドッグレッグほう、英: dog leg method）またはパウエルのドッグレッグ法（パウエルのドッグレッグほう、英: Powell's dog leg method）は、1970年にマイケル・J・D・パウエルによって導入された、非線形最小二乗問題を解くための反復的最適化アルゴリズムである。 レーベンバーグ・マルカート法と同様にガウス・ニュートン法と勾配降下法とを組み合わせた解法であるが、信頼領域を明示的に使用する。
ドッグレッグ法（ドッグレッグほう、英: dog leg method）またはパウエルのドッグレッグ法（パウエルのドッグレッグほう、英: Powell's dog leg method）は、1970年にマイケル・J・D・パウエルによって導入された、非線形最小二乗問題を解くための反復的最適化アルゴリズムである。 レーベンバーグ・マルカート法と同様にガウス・ニュートン法と勾配降下法とを組み合わせた解法であるが、信頼領域を明示的に使用する。
出典: Wikipedia「ドッグレッグ法」 · CC BY-SA 4.0
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