The Levenberg–Marquardt Method writed by Lourakis

资 源 简 介

The Levenberg–Marquardt Method writed by Lourakis

详 情 说 明

Lourakis实现的Levenberg–Marquardt（LM）方法是解决非线性最小二乘问题的经典优化算法。该算法结合了梯度下降和高斯-牛顿法的优势，通过动态调整阻尼参数来平衡收敛速度和稳定性，特别适用于曲线拟合、计算机视觉中的Bundle Adjustment等场景。

Lourakis的代码实现以高效著称，采用C语言编写并支持稀疏矩阵处理，其核心思想是通过迭代调整参数使得目标函数（通常是误差平方和）最小化。算法在接近最优解时会自动降低阻尼系数，表现出类似高斯-牛顿法的二次收敛性；而在初始阶段则保持较大的阻尼，确保全局收敛性。

该实现常被集成到OpenCV等开源库中，其特点包括：内存占用优化、支持用户自定义雅可比矩阵计算、以及提供多种线性代数求解器的接口选择。对于需要处理大规模非线性优化问题的开发者而言，理解Lourakis的LM实现能显著提升算法部署效率。