Я пытаюсь выполнить нелинейный метод наималейших квадратов LMFIT для трилатерации целей: LMFIT маяки включает радиомаяк позицию х, у, г Parameters() включает Xinit место для оценки. tag_distances[i] в
я пытаюсь реализовать код питона прямо сейчас, который вычисляет наименьшее квадрат ошибки для матричного уравнения Во-первых, у меня есть 2 мерную XDATA данных (массив Массив поплавков), Shape 100,9
Мне было интересно, какая разница между двумя методами: scipy.optimize.leastsq и scipy.optimize.least_squares есть? Когда я их реализацией они дают минимальные различия в х^2: >>> solution0 = ((p0.fun
Мне интересно, что является самым быстрым выпуклым оптимизатором в Matlab или есть ли способ ускорить текущие решатели? Я использую CVX, но настойчиво решает проблему оптимизации, которую у меня есть.
Я пытаюсь определить функцию из n переменных, чтобы они соответствовали набору данных. Функция выглядит так. Kelly Function я тогда хочу найти оптимальный ИИ и Bj, чтобы соответствовать моему набору д