Jguib para boomer for Mac OS X

Este é um método baseado na expansão da (s) equação (ões) de interesse
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Jguib para boomer for Mac OS X Classificação e resumo

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  • David W. A. Bourne
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Jguib para boomer for Mac OS X Descrição

Propaganda Jguib para boomer for Mac OS X é um software de casa e educação desenvolvido por David W. A. Bourne. Depois de nosso teste e teste, o software é provado ser oficial, seguro e livre. Aqui está a descrição oficial para jguib para boomer para Mac OS X: A. Gauss-Newton Este é um método baseado na expansão da (s) equação (ões) modelo (s) de interesse em uma série Taylor . B. amortecedor Gauss-Newton O prazo de correção aplicado aos valores dos parâmetros 'velhos' é reduzido por um fator de dois se os "novos" valores de parâmetros resultam em um valor pior para o WSS. Isso é permitido até 25 vezes durante cada iteração, embora o erro de arredondamento possa se tornar significativo acima de 15 reduções. C. Modificou Marquardt. O método Marquardt é intermediário entre o método Taylor Series (Gauss-Newton) e o método de descida íngreme (método de gradiente). No método de descida mais íngreme, os novos valores de parâmetros são calculados na direção da inclinação negativa do WSS em relação a cada um dos parâmetros. O Marquardt sugeriu que a direção da mudança nos parâmetros calculados por esses dois métodos nem sempre é na mesma direção. O método de Marquardt tenta encontrar um melhor compromisso . Este método utilizado em Multi e Multi-Forte foi modificado por Flecher . D. simplex. O método simplex de Nelder e Mead é a quarta opção. Este método envolve a progressão de um simplex em movimento em toda a superfície do WSS. Normalmente, o pior ponto do simplex é projetado em todo o centro (centróide) do simplex para um valor melhor. Há uma série de regras simples para mover o simplex para o mínimo WSS. É um método relativamente robusto (mas mais lento) . Em multi (linha 3500), uma das regras foi alterada ligeiramente. Esta regra foi alterada de volta para a versão Nelder-Mead em Multi-Forte e Boomer. E. simplex -> amortecedor de Gauss-Newton O método simplex é bastante robusto e pode ser usado com estimativas de parâmetros iniciais menos precisos. No entanto, não é possível estimar as variações de valor de parâmetros por este método. Assim, pode ser útil prosseguir automaticamente dos valores finais da Simplex para o estágio de entrada de outro método. Atualmente que outro Metho


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