home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1993 #1 / NN_1993_1.iso / spool / sci / math / stat / 2722 < prev    next >
Encoding:
Text File  |  1993-01-07  |  1.3 KB  |  31 lines

  1. Newsgroups: sci.math.stat
  2. Path: sparky!uunet!spool.mu.edu!agate!doc.ic.ac.uk!syma!mppu3
  3. From: mppu3@syma.sussex.ac.uk (Conor McMenamin)
  4. Subject: Minimization for non-linear LSQ
  5. Message-ID: <1993Jan7.112313.163@syma.sussex.ac.uk>
  6. Organization: University of Sussex
  7. X-Newsreader: Tin 1.1 PL5
  8. Date: Thu, 7 Jan 1993 11:23:13 GMT
  9. Lines: 20
  10.  
  11. Hi,
  12.     I hope this isn't the wrong place to post. I am working on a
  13. project where I have to do non-linear least-squares fitting with large
  14. data sets to a complicated function. Up until now I have been using the
  15. Downhill Simplex Method of Nelder and Mead (see Numerical Recipes) to
  16. perform the minimization. This has given me good results, but is
  17. extremely processor-time intensive. I have tried using Powell's method
  18. (also see Numerical Recipes) but found that the Downhill Simplex is
  19. better at finding deeper 'global' minima-Powell's tends to find a stable
  20. local minimum and stay there. However, you may have noticed my problem,
  21. I only have Numerical Recipes as a source. Does anyone have any
  22. suggestions of references which will give a selection of minimization
  23. techniques I can try which are a little more state-of-the-art than those
  24. in NR? I am presuming that minimization techniques have emerged
  25. which are not mentioned in NR which may be suitable.
  26.  
  27. Yours Hopefully,
  28. Conor.
  29.  
  30. P.S. I'm only an experimental physicist, so please be gentle!
  31.