Tipus de document
Treball de fi de màsterData de publicació
Llicència de publicació
Si us plau utilitzeu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest document: https://hdl.handle.net/2445/228220
Introduction to non-linear least squares
Títol de la revista
Autors
Director/Tutor
ISSN de la revista
Títol del volum
Recurs relacionat
Resum
Non-linear least squares (NLLS) problems occur whenever a smooth model $r : \mathbb{R}^n \to \mathbb{R}^m$ must be fitted to data by minimizing $f(x) = \tfrac{1}{2} \| r(x) \|_2^2$. Although NLLS is a special case of unconstrained optimization, its Jacobian structure allows algorithms that are faster and more reliable than generic methods.
This thesis reviews, and compares two mainstream approaches as stated by Nocedal \& Wright \cite{4}: (i) Gauss--Newton line-search methods, and (ii) Levenberg--Marquardt trust-region methods. After summarizing the required analysis (first- and second-order conditions, convergence proofs, and regularity assumptions), we study a special case of non-linear least squares when the model involves exponential functions.
Descripció
Treballs finals del Màster en Matemàtica Avançada, Facultat de Matemàtiques, Universitat de Barcelona: Any: 2025. Director: Aureli Alabert Romero
Citació
Col·leccions
Citació
PARCERISAS VELA, Francesc. Introduction to non-linear least squares. [consulta: 9 de maig de 2026]. Disponible a: https://hdl.handle.net/2445/228220