involves several parameters, the me

involves several parameters, the method becomes very cumbersome and
computationally expensive. For example, if an NLRM involves 5 parameters
and 25 alternative values for each parameter are considered, you will have
to compute the error sum of squares (25)5 = 9,765,625 times! Second, there
is no guarantee that the final set of parameter values you have selected will
necessarily give you the absolute minimum error sum of squares. In the language of calculus, you may obtain a local and not an absolute minimum. In
fact, no method guarantees a global minimum.

Kết quả (Việt) 1:

liên quan đến một số tham số, phương pháp này trở nên rất cồng kềnh vàcomputationally đắt tiền. Ví dụ, nếu một NLRM liên quan đến thông số 5và các giá trị thay thế 25 cho mỗi tham số được coi là, bạn sẽ cóđể tính lỗi tổng hợp hình vuông (25) 5 = 9,765,625 lần! Thứ hai, cókhông có bảo đảm rằng các thiết lập cuối cùng của giá trị tham số bạn chọn sẽnhất thiết phải cung cấp cho bạn số tiền tuyệt đối tối thiểu lỗi của hình vuông. Trong ngôn ngữ của giải tích, bạn có thể có được một địa phương và không phải là một tối thiểu tuyệt đối. Ởthực tế, không có phương pháp đảm bảo tối thiểu là toàn cầu.

Kết quả (Việt) 2:

bao gồm nhiều thông số, phương pháp này trở nên rất cồng kềnh và
tính toán đắt tiền. Ví dụ, nếu một NLRM gồm 5 thông số
và 25 giá trị thay thế cho mỗi tham số được xem xét, bạn sẽ có
để tính toán tổng lỗi của hình vuông (25) 5 = 9.765.625 lần! Thứ hai, có
gì bảo đảm là tập cuối cùng của các giá trị tham số bạn đã chọn sẽ
nhất thiết phải cung cấp cho bạn tổng lỗi tối thiểu tuyệt đối của hình vuông. Trong ngôn ngữ của các phép tính, bạn có thể có được một địa phương và không phải là một tối thiểu tuyệt đối. Trong
thực tế, không có phương pháp đảm bảo tối thiểu toàn cầu.