To evaluate the efficiency of Leven

To evaluate the efficiency of Levenberg–Marquardt (LM) and Thin-Shell (TS) algorithms with respect to minimum required number of iterations and reached accuracy Matlab functionsfminunc, lsqnonlin, and fminsearch were tested. Based on their performances the function fminunc was chosen as a reference and a means for LM and TS algorithm evaluation. Function fminunc is based on quasi-Newton minimization with numerical gradients [25]. Its description is not the subject of this paperand can be found [26]

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为了评估 Levenberg-Marquardt (LM) 和 Thin-Shell (TS) 算法在最小迭代次数和达到精度方面的效率，测试了 Matlab 函数<br>fminunc、lsqnonlin 和 fminsearch。基于它们的性能，函数 fminunc 被选为 LM 和 TS 算法评估的参考和手段。函数 fminunc 基于具有数值梯度的准牛顿最小化 [25]。它的描述不是本文的主题，<br>可以找到[26]

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评估Levenberg–Marquardt（LM）和薄壳（TS）算法在所需最少迭代次数和达到精度的Matlab函数方面的效率<br>对fminunc、lsqnonlin和fminsearch进行了测试。基于它们的性能，选择函数fminunc作为LM和TS算法评估的参考和手段。函数fminunc基于具有数值梯度的拟牛顿极小化[25]。它的描述不是本文的主题<br>可以找到[26]

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评估莱文伯格-马夸特(LM)和薄壳(TS)算法在最小迭代次数和达到精度方面的效率测试了fminunc、lsqnonlin和fminsearch。基于它们的性能，选择函数fminunc作为评价LM和TS算法的参考和手段。函数fminunc基于具有数值梯度的拟牛顿最小化[25]。它的描述不是本文的主题并且可以找到[26]

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