SLAM面试题:手写高斯牛顿拟合曲线题解

本文介绍了如何运用高斯-牛顿(G-N)方法拟合一条二次曲线y=ax^2+bx+c。首先,通过真实参数加上随机噪声生成带噪声的数据点,接着计算曲线的雅可比矩阵,最后利用雅可比和G-N方法进行梯度下降求解最优化问题。

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题目:

使用 G-N拟合 y = axx + b * x + c

主要思路:

  1. 用真实参数值加随机数生成一些带有噪声的点
  2. 对曲线求雅可比
  3. 利用雅可比使用G-N方法梯度下降求解

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#include <vector>
#include <cmath>
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