|
|
Hybrid Methods for Nonlinear Least Squares Problems
Lukšan, Ladislav ; Matonoha, Ctirad ; Vlček, Jan
This contribution contains a description and analysis of effective methods for minimization of the nonlinear least squares function F(x) = (1=2)fT (x)f(x), where x ∈ Rn and f ∈ Rm, together with extensive computational tests and comparisons of the introduced methods. All hybrid methods are described in detail and their global convergence is proved in a unified way. Some proofs concerning trust region methods, which are difficult to find in the literature, are also added. In particular, the report contains an analysis of a new simple hybrid method with Jacobian corrections (Section 8) and an investigation of the simple hybrid method for sparse least squares problems proposed previously in [33] (Section 14).
Plný tet: 0504615-av1 -  PDF
Plný text: content.csg - PDF
|
|
|
The choice of the step in trust region methods
Rapavý, Martin ; Tichý, Petr (vedoucí práce) ; Kučera, Václav (oponent)
V tejto práci sa venujeme voľbe kroku v metódach s lokálne ohraničeným krokom na hľadanie minima funkcie. Tento krok súvisí s problémom hľadania mi- nima kvadratickej modelovej funkcie na dôveryhodnej oblasti. Charakterizujeme riešenie tohto problému (Moré-Sorensenova veta) a ďalej uvažujeme rôzne tech- niky na aproximáciu riešenia tohto problému (metóda Cauchyho bodov, metóda psej nohy, metóda združených gradientov). V prípade prvých dvoch techník uká- žeme aj konvergenciu optimalizačnej metódy. Nakoniec sa venujeme numerickému testovaniu odvodených algoritmov v prostredí MATLAB na vhodne vybraných funkciách a počiatočných dátach. Je poukázané na rôzne výhody a nedostatky jednotlivých algoritmov. 1
|
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
host ::
RSS.