使用Eigen的Levenberg-Marquardt确定参数边界

使用Eigen的Levenberg-Marquardt算法是一种非线性最小二乘问题的求解方法，用于确定参数边界。该算法通过迭代优化的方式，不断调整参数的取值，使得目标函数的误差最小化。

Levenberg-Marquardt算法的优势在于其收敛速度较快且稳定，适用于求解复杂的非线性优化问题。它能够处理具有参数边界的情况，通过设置参数的上下限，确保参数取值在合理范围内。

该算法在许多领域都有广泛的应用，例如计算机视觉、机器学习、信号处理等。在计算机视觉中，Levenberg-Marquardt算法常用于相机标定、图像配准等问题的求解。在机器学习中，它可以用于拟合非线性模型，如神经网络的训练过程中。

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