We first reformulate the KKT system derived from the problem into a system of semismooth equations by using the F-B NCP function. Under some conditions, a solution of the system of semismooth equations is a solution of the problem.
LM算法，全称为Levenberg-Marquard算法，它可用于解决非线性最小二乘问题，多用于曲线拟合等场合。 LM算法的实现并不算难，它的关键是用模型函数 f 对待估参数向量 p 在其邻域内做线性近似，忽略掉二阶以上的导数项，从而转化为线性最小二乘问题，它具有收敛速度快等优点。LM算法属于一种“信赖域法”——所谓的信赖域法，此处稍微解释一下：在最优化算法中，都是要求一个函数的极小值，每一步迭代中，都要求目标函数值是下降的，而信赖域法，顾名思义，就是从初始点开始，先假设一个可以信赖的最大位移
