Lm算法是非常有效的非线性最小二乘法

资 源 简 介

Lm算法是非常有效的非线性最小二乘法

详 情 说 明

Lm算法（Levenberg-Marquardt算法）是一种广泛应用于非线性最小二乘问题的高效优化方法。它通过结合梯度下降和高斯-牛顿法的优点，在迭代过程中动态调整步长，从而在收敛速度和稳定性之间取得平衡。

在光束平差（Bundle Adjustment）等计算机视觉任务中，Lm算法尤为关键。光束平差需要对相机参数和三维点坐标进行联合优化，以最小化重投影误差。由于问题通常高度非线性且参数规模庞大，Lm算法的自适应阻尼机制能有效避免陷入局部最优，同时加速收敛。

其核心思想是根据当前误差调整信赖域半径：当近似效果较好时，偏向高斯-牛顿法的快速二次收敛；当近似较差时，则退化为梯度下降的稳健性。这种灵活性使其成为解决复杂非线性优化问题的首选工具之一。