資料介紹
DFP方法(由 Davidon, Fletcher和 Powell3人共同提出)是求解無約束優(yōu)化問題的一種經典方法,文中指出數據點的擬合問題可轉化為無約束優(yōu)化問題的求解,并基于DFP優(yōu)化方法給出了一種大規(guī)模數據點擬合方法,稱之為DFP漸進迭代擬合方法。文中證明了該方法生成的極限曲線為初始數據點的最小二乘擬合曲線;它承襲了經典最小乘漸進迭代逼近算法的眾多優(yōu)良性質,如具備直觀的幾何意義、可靈活地擬合大規(guī)模數據點、初始控制頂點的選擇不影響最終迭代結果等。數值實例進一步表明,同等條件下,文中方法的收斂速度明顯優(yōu)于現有的幾種數據點擬合方法。
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