O Método de Levenberg-Marquardt para o Problema de Quadrados Mínimos não Linear

Orientador : Prof. Dr. Ademir Alves RibeiroDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Matemática. Defesa: Curitiba, 23/02/2017Inclui referências : f. 104-106Área de concentração: MatematicaResumo: Nesta dissertação, apresentamos uma revisão de conceitos acerca do método de Levenberg-Marquardt, utilizado para o problema de quadrados mínimos não linear. Além da abordagem clássica do método, constam neste trabalho duas contribuições por nós estabelecidas. A primeira contribuição é a sugestão de um novo parâmetro de damping, ou parâmetro de Levenberg- Marquardt, que está diretamente ligado ao desempenho do método. A segunda contribuição estabelece uma nova maneira de resolução do subproblema relacionado ao método para problemas mal escalados, utilizando decomposições matriciais pautadas em direções conjugadas. Palavras-chave: Quadrados Mínimos Não Linear, Levenberg-Marquardt, Parâmetros de damping, Problemas mal escalados.Abstratc: In this work, we present a review about the Levenberg- Marquardt method, used for the Nonlinear Least Square Problem. In addition to the classical approach of the method, two contributions are made by us. The first contribution is the suggestion of a new damping parameter, or Levenberg-Marquardt parameter, that is directly linked to the performance of the method. The second contribution establishes a new approach to solve the subproblem related to the Levenberg-Marquardt method for bad scaled problems, using matrix decompositions based on Conjugated Gradients. Keywords: Nonlinear Least Squares Problem, Levenberg-Marquardt, Damping parameter, Bad scaled problems