Em matemática e computação, o Método de Levenberg–Marquardt ou Algoritmo de Levenberg–Marquardt (LMA na sigla em inglês) é um método de otimização publicado primeiramente por Kenneth Levenberg e aperfeiçoado por Donald Marquardt.
O método procura o mínimo local em uma função e converge mais rapidamente do que um algoritmo genético.
Ver também Otimização Álgebra
Região de confiança
Ligações externas Detailed description of the algorithm can be found in Numerical Recipes in C, Chapter 15.5: Nonlinear models C. T. Kelley, Iterative Methods for Optimization, SIAM Frontiers in Applied Mathematics, no 18, 1999, ISBN 0-89871-433-8. Online copy History of the algorithm in SIAM news A tutorial by Ananth Ranganathan Methods for Non-Linear Least Squares Problemsby K. Madsen, H.B. Nielsen, O. Tingleff is a tutorial discussing non-linear least-squares in general and the Levenberg-Marquardt method in particular T. Strutz: Data Fitting and Uncertainty (A practical introduction to weighted least squares and beyond). Vieweg+Teubner, ISBN 978-3-8348-1022-9.
Categoria:Matemática Levenberg–Marquardt