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ON THE GLOBAL CONVERGENCE OF A PARAMETER-ADJUSTING LEVENBERG-MARQUARDT METHOD

机译:参数调整的LEVENBERG-MARQUARDT方法的全局收敛性

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摘要

The Levenberg-Marquardt (LM) method is a classical but popular method for solving nonlinear equations. Based on the trust region technique, we propose a parameter-adjusting LM (PALM) method, in which the LM parameter μ_k is self-adjusted at each iteration based on the ratio between actual reduction and predicted reduction. Under the level-bounded condition, we prove the global convergence of PALM. We also propose a modified parameter-adjusting LM (MPALM) method. Numerical results show that the two methods are very efficient.
机译:Levenberg-Marquardt(LM)方法是求解非线性方程组的经典但流行的方法。基于信任域技术,我们提出了一种参数调整LM(PALM)方法,其中LM参数μ_k在每次迭代时都根据实际减少量与预测减少量之间的比率进行自我调整。在有界的条件下,我们证明了PALM的全局收敛性。我们还提出了一种改进的参数调整LM(MPALM)方法。数值结果表明,两种方法都很有效。

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