JGib per Boomer per Mac OS X Questo è un metodo basato sull'espansione dell'equazione (s) del modello di interesse
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JGib per Boomer per Mac OS X Classifica e riepilogo

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JGib per Boomer per Mac OS X Descrizione

Annuncio pubblicitario JGib for Boomer per Mac OS X è un software di casa e formazione sviluppato da David W. A. Bourne. Dopo il nostro processo e test, il software è dimostrato di essere ufficiale, sicuro e gratuito. Ecco la descrizione ufficiale per JGUIB per Boomer per Mac OS X: A. Gauss-Newton Questo è un metodo basato sull'espansione dell'equazione del modello di interesse (s) di interesse in una serie Taylor . B. Smorzando Gauss-Newton Il termine di correzione applicato ai valori dei parametri "vecchi" è ridotta di un fattore di due se i valori dei parametri "nuovi" comportano un valore peggiore per WSS. Ciò è consentito fino a 25 volte durante ciascuna iterazione, sebbene l'errore arrotondamento possa diventare significativo di 15 riduzioni. C. Marquardt modificato Il metodo del Marquardt è intermedio tra il metodo della serie Taylor (Gauss-Newton) e il metodo di discesa più ripida (metodo di gradiente). Nel metodo di discesa più ripida i nuovi valori dei parametri vengono calcolati nella direzione della pendenza negativa del WSS rispetto a ciascuno dei parametri. Marquardt ha suggerito che la direzione del cambiamento dei parametri calcolati da questi due metodi non è sempre nella stessa direzione. Il metodo del Marquardt tenta di trovare un miglior compromesso . Questo metodo utilizzato in Multi e Multi-Forte è stato ulteriormente modificato da Flecher . D. Simplex. Il metodo simplex di Nelder e Mead è la quarta opzione. Questo metodo prevede la progressione di un simplex in movimento attraverso la superficie del WSS. In genere il peggior punto del simplex è proiettato attraverso il centro (Centroid) del simplex a un valore migliore. Ci sono una serie di semplici regole per spostare il simplex al minimo del WSS. È un metodo relativamente robusto (ma più lento) . In multi (linea 3500) una delle regole è stata modificata leggermente. Questa regola è stata tornata alla versione di Nelder-Mead in Multi-Forte e Boomer. E. Simplex -> smorzamento Gauss-Newton Il metodo Simplex è piuttosto robusto e può essere utilizzato con stime iniziali di parametro iniziali meno accurate. Tuttavia, non è possibile stimare le varianze del valore dei parametri con questo metodo. Pertanto potrebbe essere utile procedere automaticamente dai valori simplex finali allo stadio di input di un altro metodo. Attualmente quell'altro metho

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