MATLAB高斯牛顿迭代求解非线性最小二乘问题
简介
本资源文件提供了一个MATLAB实现的高斯牛顿迭代算法，用于求解非线性最小二乘问题。高斯牛顿法是一种常用的优化算法，特别适用于处理非线性最小二乘问题，通过迭代逐步逼近最优解。
资源内容
- 高斯牛顿迭代算法：该算法通过迭代更新参数，逐步减小目标函数的残差平方和，从而找到最优解。
- 示例代码：提供了一个示例代码，展示了如何使用高斯牛顿法求解一个简单的非线性最小二乘问题。
- 文档说明：包含了对算法的详细说明，帮助用户理解算法的原理和实现细节。
适用场景
该资源适用于以下场景：
- 需要求解非线性最小二乘问题的研究人员和工程师。
- 希望了解和学习高斯牛顿迭代算法的MATLAB实现的用户。
- 需要快速实现和测试非线性最小二乘问题的开发者。
使用方法
- 下载资源：将本仓库中的所有文件下载到本地。
- 打开MATLAB：在MATLAB环境中打开示例代码文件。
- 运行代码：按照文档说明运行示例代码，观察高斯牛顿迭代算法的效果。
- 自定义问题：根据需要修改示例代码中的目标函数和初始参数，求解自己的非线性最小二乘问题。
注意事项
- 高斯牛顿法在某些情况下可能会收敛较慢或不收敛，建议在使用时结合其他优化方法进行对比。
- 示例代码中的参数和目标函数仅供参考，实际使用时需根据具体问题进行调整。
贡献
欢迎对本资源进行改进和扩展，如果您有任何建议或发现了问题，请提交Issue或Pull Request。
许可证
本资源文件遵循MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。