Ceres非线性优化库入门实例 编程

Ceres非线性优化库入门实例 编程

在本篇文章中，我们将介绍Ceres非线性优化库的基本概念和使用方法，并提供相应的源代码示例。Ceres是一个开源的C++库，用于解决非线性最小二乘问题，它提供了高效、灵活且易于使用的工具来优化各类非线性函数。

Ceres的安装和配置相对简单。你可以从官方网站（https://ceres-solver.org/）下载最新版本的Ceres，并按照文档中的说明进行安装。在安装完成后，你就可以开始使用Ceres来解决非线性优化问题了。

为了帮助你更好地理解Ceres的使用方法，我们将通过一个简单的示例来介绍它的基本功能。假设我们有一组观测数据，其中包含一些带有噪声的二维点。我们需要找到一个能够拟合这些观测数据的二次曲线，并优化二次曲线模型的参数。

首先，我们需要定义一个代价函数来衡量观测数据和模型之间的差异。在Ceres中，代价函数是一个可调用的对象，它计算给定参数下观测数据和模型之间的残差。以下是一个简单的代价函数类的定义：

struct CostFunctor {
   
   
    template<typename