title: Implementation of the streaming version of the Levenberg-Marquardt algorithm
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Нозик Александр Аркадьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Nozik Aleksandr Arkadevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Лашина Маргарита Вадимовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Lasina Margarita Vadimovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Шалымов Дмитрий Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Salymov Dmitrij Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-07-26T12:02:28Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-07-26T12:02:28Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2023
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 068077
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/41983
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Алгоритм Левенберга–Марквардта хорошо зарекомендовал себя для решения задач нелинейного программирования. Сочетая в себе идеи из метода Гаусса-Ньютона и метода градиентного спуска, этот алгоритм показывает хорошую сходимость и устойчивость. В данной работе описана реализация статической и поточной версий алгоритма Левенберга–Марквардта на языке Kotlin в рамках мультиплатформенной библиотеки для математических вычислений KMath.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The Levenberg–Marquardt algorithm has proven to be effective in solving nonlinear programming problems. Combining ideas from Gauss–Newton algorithm and gradient descent method, this algorithm exhibits good convergence and robustness. This work describes the implementation of both static and streaming versions of the Levenberg–Marquardt algorithm in Kotlin for the multiplatform mathematical library KMath.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нелинейное программирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: численные методы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Kotlin Multiplatform
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: KMath
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: алгоритм Левенберга-Марквардта
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: nonlinear programming
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: numerical analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Kotlin Multiplatform
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: KMath
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: the Levenberg-Marquardt algorithm
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Implementation of the streaming version of the Levenberg-Marquardt algorithm
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Реализация поточной версии алгоритма Левенберга-Марквардта
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: st068077.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/41983/2/st068077.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 287,3 kB
resources.filename: reviewSV_st068077_Lasina_Margarita_Vadimovna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/41983/3/reviewSV_st068077_Lasina_Margarita_Vadimovna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 1,07 kB