b'\n_START_ARTICLE_\nLevenbergo-Markardo algoritmas\n_START_PARAGRAPH_\nLevenbergo-Markardo algoritmas yra skaitinis funkcijos (da\xc5\xbeniausiai netiesin\xc4\x97s) minimizavimo problemos matematinis sprendimas vir\xc5\xa1 funkcijos parametr\xc5\xb3 erdv\xc4\x97s._NEWLINE_\xc5\xa0i minimizavimo problema i\xc5\xa1kyla ma\xc5\xbeiausi\xc5\xb3 kvadrat\xc5\xb3 (angl. least squares) kreiv\xc4\x97s apibr\xc4\x97\xc5\xbeimo paie\xc5\xa1koje (\xc5\xbei\xc5\xabr\xc4\x97kite: netiesinis programavimas)._NEWLINE_Levenbergo-Markardo algoritmas (LMA) interpoliuoja tarp Gauso-Niutono algoritmo (GNA) ir gradientinio nuolyd\xc5\xbeio metodo. LMA yra labiau atsparus nei GNA. Tai rei\xc5\xa1kia, kad daugelyje atvej\xc5\xb3 jis suranda sprendim\xc4\x85, net jei prad\xc5\xbeios ta\xc5\xa1kas buvo labai toli nuo galutinio minimumo. Kit\xc4\x85 vertus, gerai besielgian\xc4\x8dioms funkcijoms ir su gerais pradiniais parametrais, LMA link\xc4\x99s veikti \xc5\xa1iek tiek l\xc4\x97\xc4\x8diau u\xc5\xbe GNA._NEWLINE_LMA yra labai populiarus kreivi\xc5\xb3 funkcij\xc5\xb3 paie\xc5\xa1kos algoritmas; daugumoje programin\xc4\x97s \xc4\xafrangos, kuri turi pagrindinius kreivi\xc5\xb3 funkcij\xc5\xb3 radimo \xc4\xafrankius, realizuotas ir LMA.\n_START_SECTION_\nProblema\n_START_PARAGRAPH_\nAlgoritmo pagrindin\xc4\x97 u\xc5\xbeduotis yra ma\xc5\xbeiausi\xc5\xb3 kvadrat\xc5\xb3 apibr\xc4\x97\xc5\xbeimo problema: turint aib\xc4\x99 empirini\xc5\xb3 duomen\xc5\xb3 por\xc5\xb3 (t\xe1\xb5\xa2, y\xe1\xb5\xa2), optimizuoti modelio kreiv\xc4\x97s f(t|p) parametrus p taip, kad i\xc5\xa1vestini\xc5\xb3 kvadrat\xc5\xb3 suma\xc2\xa0: pasidaryt\xc5\xb3 ma\xc5\xbeiausia._NEWLINE_(Apie notacij\xc4\x85: vengiama naudoti raid\xc4\x99 x, nes kartais ji naudojama vietoj p, o kartais vietoj t).'