matlab伯格算法

列文伯格（Levenberg-Marquardt）算法是一种非线性最小二乘优化算法，常用于解决非线性最小二乘问题。该算法结合了高斯-牛顿算法和梯度下降算法的优点，能够在迭代过程中自适应地调整步长，从而更快地收敛到最优解。

以下是MATLAB中实现列文伯格算法的示例代码：

% 定义目标函数
function f = myfun(x)
    f = x(1)^2 + x(2)^2;
end

% 初始化参数
x0 = [1, 1];

% 调用列文伯格算法进行优化
options = optimoptions('lsqnonlin', 'Algorithm', 'levenberg-marquardt');
[x, resnorm] = lsqnonlin(@myfun, x0, [], [], options);

% 输出结果
disp('Optimized parameters:');
disp(x);
disp('Residual norm:');
disp(resnorm);

这段代码中，首先定义了一个目标函数`myfun`，然后使用`lsqnonlin`函数调用列文伯格算法进行优化。最后输出优化得到的参数和残差范数。