Gauss-Newton法

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{{#category_index:G|Gauss-Newton Method}} 广义线性反演方法中使用的最小二乘优化技术。将系统描述为“ d = g(m)”,数据模型为“ d”,模型空间为“ m”。它是一种迭代方法。 从初始随机模型“ m 0 ”开始,它计算Jacobian矩阵和Hessian矩阵以找到曲率的最小值。最佳模型可以通过多种方式找到,例如,当Misfit函数(一次迭代之后一次迭代)小于绑定值时。 参见Lines and Treitel(1984)。