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A parallel quasi-Newton method for Gaussian data fitting

机译:高斯数据拟合的并行拟牛顿法

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摘要

We describe a parallel method for unconstrained optimization based on the quasi-Newton descent method of Broyden, Fletcher, Goldfarb, and Shanno. Our algorithm is suitable for both single-instruction and multiple-instruction parallel architectures and has only linear memory requirements in the number of parameters used to fit the data. We also present the results of numerical testing on both single and multiple Gaussian data fitting prob- lems.
机译:我们描述了一种基于Broyden,Fletcher,Goldfarb和Shanno的拟牛顿下降法的无约束优化并行方法。我们的算法适用于单指令和多指令并行架构,并且在用于拟合数据的参数数量方面仅具有线性存储器要求。我们还介绍了对单个和多个高斯数据拟合问题进行数值测试的结果。

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