非線形最小二乗法
件の行列方程式を次の非線形最小二乗問題として解く方法もある,
ここでのパラメータは
Levenberg-Marquardt (LM) 法
Section titled “Levenberg-Marquardt (LM) 法”ここでは, LM (Levenberg-Marquardt) 法 [^levenberg1944method] [^marquardt1963algorithm]を紹介する. LM法を用いた例としては [^sakiyama2020midair] [^matsubayashi2020rendering]などがある.
後のため, 推定すべきパラメータ
と置き, 最適化問題を
と書く.
ここでベクトル
を意味する.
まず,
となる.
ここで,
とおくと,
となるので, LM法が適用できる.
この時,
から,
となる.
この
ここで, 計算量を削減するため,
であるが,
であるから, 結局,
(
ここで, 列ベクトル
であり, したがって,
となる.
なお,
と定義すると,
となり,
と計算できる.
次に,
ここで,
となる.
ここで, 列ベクトル
である. したがって,
は,
ここで,
なお実際にこのLM法を実装してみるとわかるが, 実は
という風に, 振動子の出力を(一律に)固定してしまうほうが, 再現性の意味でも, 計算量の意味でも性能がいい[^9].
このときは, 例えば, パラメータは
を計算すれば良い.
勾配降下法とGauss-Newton法
Section titled “勾配降下法とGauss-Newton法”なお, 更新式を
としたものはGauss-Newton法と呼ばれ,
としたものは勾配降下法 (Gradient-Descent), あるいは, 最急降下法 (Steepest-Descent) と呼ばれる. LM法はこれらの間の子である.
[^levenberg1944method]: Levenberg, Kenneth. “A method for the solution of certain non-linear problems in least squares.” Quarterly of applied mathematics 2.2 (1944): 164-168.
[^marquardt1963algorithm]: Marquardt, Donald W. “An algorithm for least-squares estimation of nonlinear parameters.” Journal of the society for Industrial and Applied Mathematics 11.2 (1963): 431-441.
[^sakiyama2020midair]: Sakiyama, Emiri, et al. “Midair tactile reproduction of real objects.” International Conference on Human Haptic Sensing and Touch Enabled Computer Applications. Cham: Springer International Publishing, 2020.
[^matsubayashi2020rendering]: Matsubayashi, Atsushi, Yasutoshi Makino, and Hiroyuki Shinoda. “Rendering ultrasound pressure distribution on hand surface in real-time.” Haptics: Science, Technology, Applications: 12th International Conference, EuroHaptics 2020, Leiden, The Netherlands, September 6–9, 2020, Proceedings 12. Springer International Publishing, 2020.
[^madsen2004methods]: Madsen, Kaj & Nielsen, Hans & Tingleff, O., “Methods for Non-Linear Least Squares Problems (2nd ed.),” 60, 2004.
[^9]: 詳しいことはまだわかっていないが, 出力に対する制約が入っていないことが原因と考えられる.