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| Autor(es): |
Número total de Autores: 2
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| Afiliação do(s) autor(es): | [1] Universidade de São Paulo. Instituto de Matemática e Estatística. Departamento de Ciência de Computação - Brasil
[2] Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica. Departamento de Matemática Aplicada - Brasil
Número total de Afiliações: 2
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| Tipo de documento: | Artigo Científico |
| Fonte: | TEMA (São Carlos); v. 14, n. 1, p. 69-80, 2013-04-00. |
| Resumo | |
O problema de quadrados mínimos possui várias aplicações no campo de otimização. No presente trabalho, abordamos duas estratégias para sua resolução: Levenberg-Marquardt e Gradientes Conjugados. Cada uma explora características próprias do problema, e ambas usam regiões de confiança para a globalização. Nossa contribuição está na implementação de ambos os métodos no CAS Maxima e na análise comparativa do desempenho desses métodos na resolução de uma família de problemas de quadrados mínimos da literatura. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 12/05725-0 - Desenvolvimento de um software para minimização com restrições lineares de grande porte usando regiões de confiança |
| Beneficiário: | John Lenon Cardoso Gardenghi |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Mestrado |