大浪网站建设,网站安全证书过期怎么处理,国家建设人才网站,西安网络推广seo0515高斯牛顿法 LM法 DogLeg方法编辑切换为居中添加图片注释#xff0c;不超过 140 字#xff08;可选#xff09;知识点#xff1a;高斯牛顿是线搜索方法 LM方法是信赖域方法。编辑切换为居中添加图片注释#xff0c;不超过 140 字#xff08;可选#xff09;这个就是JTJ是…高斯牛顿法 LM法 DogLeg方法编辑切换为居中添加图片注释不超过 140 字可选知识点高斯牛顿是线搜索方法 LM方法是信赖域方法。编辑切换为居中添加图片注释不超过 140 字可选这个就是JTJ是Hessian矩阵的近似即可知道这个就完事。这个的话也是推导出来两个公式然后比较形式得出来的这个结论。编辑切换为居中添加图片注释不超过 140 字可选LM方法是信赖域的方法主要是为了解决JTJ的问题就是说可能JTJ不可逆那么加上一个莱姆大*单位阵以后 相当于前面介绍的岭回归那么这就保证了求逆运算。编辑切换为居中添加图片注释不超过 140 字可选这里的话就是上面这个公式和高斯牛顿的区别就是多了一个莱姆达*单位阵。编辑切换为居中添加图片注释不超过 140 字可选这里的u起着阻尼的作用就是说步长大了的话就放小点步长小的话就放大点。Dogleg方法编辑切换为居中添加图片注释不超过 140 字可选比较信赖域 高斯牛顿和最速下降之间的关系然后来确定步长方向最终找到最优解。编辑切换为居中添加图片注释不超过 140 字可选以上三个算法的总结DogLeg方法是首选的比较好用的方法然后LM和Dog-Leg方法都比高斯牛顿法要好。说明信赖域方法要好于线搜索的方法。这里有一个小的知识点回顾就是线性化的话在slam中表达的意义是求雅可比出自vins的辅导课程中。
