萊文貝格－馬夸特方法（Levenberg–Marquardt algorithm）能提供數非線性最小化（局部最小）的數值解。此演算法能藉由執行時修改參數達到結合高斯-牛頓演算法以及梯度下降法的優點，並對兩者之不足作改善（比如高斯-牛頓演算法之反矩陣不存在或是初始值離局部極小值太遠）。
破四千了 耶
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像下列矩陣的反矩陣(A^-1)該怎麼解？
┌1 2 3┐
A=├2 9 3┤
└1 0 4┘
根據定義AA^-1=I3
所以我想假設A的反矩陣如下：
┌a b c┐
A^-1=├d e f┤
└g h i┘
兩者相乘後解聯立方程式，可是這樣有9個變數耶...(崩潰...(／‵Д′)／~ ╧╧)
因為解聯立方程式要做好幾次列運算成row echelon form...
難道只能慢慢算嗎？
還是有比較快的方法？
PS:
答案是
┌-36 8 21┐
├ 5 -1 -3┤
└ 9 -2 -5┘
真希望能直接用電腦算= ="
R語言程式碼：
z <- c(1,2,3,2,9,3,1,0,4)
dim(z) <-c(3,3)
solve(z)
(以上是《線性代數及其應用(上)》p.4-17的一道題目，
解題過程中需要把A的反矩陣先算出來才能進行下去...
真的有辦法手算在五分鐘內解出來嗎= =)
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