levmar在Windows ×86编译及Demo示例

来源：互联网发布：ubuntu aptget 已安装编辑：程序博客网时间：2024/05/18 09:16

编译levmar主要参考的链接如下：
64位 WIN 7/8 下VS2010配置CLAPCAK3.2.1和Levmar2.6
按照该链接提示的方法，下载clapack_cmake,然后调用cmake分别编译clapack和levmar，运行demo的时候是okay的。

对于编译我只有一点疑惑，在clapack下载网页，还有一个clapack_vs，我使用这个版本进行编译，levmar中是无法调用到clapack，目前还不知道为什么。
另外，本来计划编译lapack，但是到网上查了一下lapack编译需要Fortran的编译器；没有找到较好的且免费的Fortran编译器，所以还是选用lapack，反正也能够得到需要的效果。

接下来是学习Demo里的两个例子，部分截图我就直接从维基扯过来。

示例一：
Rosenbrock function（香蕉函数）：具体定义可以参考到维基网页，是一个用来测试最佳化演算法性能的非凸函数；其全域最小值位于(x, y)=(1, 1)点，数值为f(x, y)=0。
在Levmar的Demo中，通过迭代的方式，去计算x,y。
先贴一下结果：
这里写图片描述
可以可看到迭代了1000次后，最终求出来的(x,y)已经非常接近（1,1）了。

下边是主要代码：

//main函数    int m=2; n=3;     //m表示待求参数的维度，n表示测量值的维度    p[0]=-1.2; p[1]=1.0;  //待求参数的初值    for(i=0; i<n; i++) x[i]=0.0;     //模拟n次测量的结果，由于是求解，设为零    // 调用迭代入口函数    int ret=dlevmar_der(modros,      //描述测量值之间关系的函数指针                        jacmodros,   //估计雅克比矩阵的函数指针                         p,          //初始化的待求参数，结果一并保存在其中                         x,          //测量值                         m,          //参数维度                         n,          //测量值维度                         1000,       //最大迭代次数                         opts,       //迭代的一些参数                         info,       //关于最小化结果的一些参数，不需要设为NULL                         NULL, NULL, NULL //一些内存的指针，暂时不需要，以后再学习这个具体由什么用);

在主函数中大致就是以上的几行简单的代码就能调用LM进行迭代，真的是感觉好膜拜啊；在上边调用的函数里还有两个函数指针，下边是关于这两个函数指针的东西。

#define ROSD 105.0//香蕉函数的公式f(x,y)=(1-x)^2 + 100(y-x^2)^2;void ros(double *p, double *x, int m, int n, void *data){    register int i;    for(i=0; i<n; ++i)    {        //写出参数与x[i]之间的关系式，由于这里方程的右边没有观测值，只有参数看起来怪怪的~_~        x[i]=((1.0-p[0])*(1.0-p[0]) + ROSD*(p[1]-p[0]*p[0])*(p[1]-p[0]*p[0]));    }}void jacros(double *p, double *jac, int m, int n, void *data){  register int i, j;  //写出雅克比矩阵  for(i=j=0; i<n; ++i)  {    jac[j++]=(-2 + 2*p[0]-4*ROSD*(p[1]-p[0]*p[0])*p[0]);    jac[j++]=(2*ROSD*(p[1]-p[0]*p[0]));  }}

以上就是第一个示例，比较简单，但是看起来好有成就感！

levmar还有其他的函数，留到下次再研究，已经满足我目前的需求了！

levmar主要针对于稠密雅克比矩阵，所以jac其实是一个一维的数组，所以jac的大小为待求参数个数×观测次数×每次观察方程个数

0 0