说明:最速下降法是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时,可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解,得到最小化的损失...
说明:光斑的中心提取:重心法和圆拟合。先用多次迭代求阈值并且对图像二值化,再用重心法和圆拟合提取光斑中心。
说明:电磁场数值计算中的差分法在matlab中的实现。
说明:程序包中含有Lagrange插值、Newton插值、Hermite插值、jacobi迭代、gauss迭代、 超松弛迭代、cholesky分解