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Gauss-Newton (Méthode)

La méthode Gauss-Newton est une classe de méthodes pour la résolution des problèmes de moindres carrés non-linéaires. En général, cette méthode nous fait utiliser la matrice Jacobienne J des dérivées d'ordre premier d'une fonction F pour trouver le vecteur de valeurs de paramètre x minimisant la somme des carrés résiduelle (somme des écarts au carré des valeurs prévues à partir des valeurs observées). Une version améliorée et efficace de la méthode s'appelle l'algorithme de Levenberg-Marquardt. Pour plus de détails sur cette classe de méthodes, voir Dennis & Schnabel (1983) ; voir aussi l'Estimation Non-Linéaire pour une présentation des autres méthodes de régression/estimation non-linéaire (par exemple, Simplex, Quasi-Newton, etc.).