The principal strengths of Gauss-Ne

The principal strengths of Gauss-Newton-based algorithms come from their
requiring only the first derivatives of the ri(6) stored in J. No separate
approximation to the Hessian need be stored. Thus each iteration is less
expensive than its Newton counterpart in terms of both time and storage. In
problems where f = A(@) is small compared with j'j in (14.7), Gauss-Newton-
based algorithms often take a similar number of steps to a full modified Newton
algorithm and are thus much more efficient. They are also faster than the quasi-
Newton methods, which are the fastest first-derivative methods for general
functions.

Kết quả (Việt) 1:

Thế mạnh chính của Gauss-Newton dựa trên thuật toán đến từ của họ yêu cầu chỉ là các dẫn xuất đầu tiên của ri(6) được lưu trữ trong J. Không riêng biệt xấp xỉ để Hessian cần được lưu trữ. Do đó lặp mỗi là ít hơn tốn kém hơn so với các đối tác Newton về thời gian và lưu trữ. Ở vấn đề nơi f = A(@) là nhỏ so với j'j tại (14.7), Gauss-Newton - Dựa trên thuật toán thường có một số bước tương tự để Newton lần đầy đủ thuật toán và là do đó nhiều hơn nữa hiệu quả. Chúng cũng là nhanh hơn so với các quasi- Phương pháp Newton, đó là những phương pháp nhanh nhất đầu tiên-đạo hàm cho tổng chức năng.

Kết quả (Việt) 2:

Các thế mạnh chủ yếu của thuật toán Gauss-Newton dựa trên đến từ họ
chỉ yêu cầu các dẫn xuất đầu tiên của ri (6) được lưu trữ trong J. Không riêng
xấp xỉ với các Hessian cần được lưu trữ. Vì vậy, mỗi lần lặp là ít
tốn kém hơn so với đối Newton của nó cả về thời gian và lưu trữ. Trong
vấn đề đó f = A (@) là nhỏ so với j'j trong (14,7), Gauss-Newton-
thuật toán dựa thường mất một số lượng tương tự các bước để một toàn Newton sửa đổi
thuật toán và do đó hiệu quả hơn nhiều. Họ cũng là nhanh hơn so với hầu
phương pháp Newton, đó là phương pháp đầu tiên phái sinh nhanh nhất cho chung
chức năng.