• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Fast and Robust Least Squares / Curve Fitting in Julia | Rackauckas | JuliaCon Global 2025 скачать в хорошем качестве

Fast and Robust Least Squares / Curve Fitting in Julia | Rackauckas | JuliaCon Global 2025 7 дней назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Fast and Robust Least Squares / Curve Fitting in Julia | Rackauckas | JuliaCon Global 2025
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Fast and Robust Least Squares / Curve Fitting in Julia | Rackauckas | JuliaCon Global 2025 в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Fast and Robust Least Squares / Curve Fitting in Julia | Rackauckas | JuliaCon Global 2025 или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Fast and Robust Least Squares / Curve Fitting in Julia | Rackauckas | JuliaCon Global 2025 в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Fast and Robust Least Squares / Curve Fitting in Julia | Rackauckas | JuliaCon Global 2025

Fast and Robust Least Squares / Curve Fitting in Julia by Chris Rackauckas PreTalx: https://pretalx.com/juliacon-2025/tal... Solving nonlinear least squares problems lives in a very interesting part of the ecosystem. Naively, many would think that nonlinear least squares is very similar to nonlinear optimization, since after all it's solving a problem to minimize ||f(u)||_2 where ||.||_2 is the 2-norm (i.e. sum of squares). You can solve such a problem using a standard nonlinear optimization tool, like Optimization.jl or Optim.jl, but it turns out this is sub-optimal because it does not specialize on the special properties involved in the evaluation of the 2-norm. In the Julia ecosystem, we have traditionally had the package LsqFit.jl that fits into this part of this ecosystem with a Levenberg–Marquardt method. However, its implementation, along with many other implementations (such as those from SciPy) are not numerically stable, and thus can have convergence issues for many problems. This problem has been solved by integrating numerically stable and high-performance methods into NonlinearSolve.jl. The reason these methods are part of NonlinearSolve.jl and not an optimization package like Optimization.jl is because nonlinear least squares problems are actually more numerically similar to solving f(u)=0 than it is to doing an optimization. The reason for this is subtle. Newton's method is equivalent to the process of "linearize my function f at u, solve where the zero is to get a new u, and repeat". If you change that process to "linearize my function f at u, solve the least squares problem for the linear f to get a new u, and repeat", then you now have the generalization of Newton's method to nonlinear least squares problems, which is known as Gauss-Newton. The naive way of doing this is to simply change the Jacobian J in Newton to the square form J'J, that's all that's required! The downside of this form is that is the numerically unstable aspect of the aforementioned algorithms because this squares the condition number. Instead, if you replace the LU factorization with a QR factorization, the natural result that a QR factorization gives the solution to a linear least squares problem is precisely the solution. In other words, solving nonlinear least squares problems is the same as solving nonlinear systems of equations except you now allow for non-square Jacobians and you use QR factorizations instead of LU factorizations. Everything from Levenburg-Marquardt and beyond then simply falls out of this formulation, it's all numerically stable, and gives generalizations to line searches and trust regions to help ensure global convergence. While that result is beautiful in its own right, it gives an odd aspect to the Julia ecosystem: the fastest and most robust nonlinear least squares solvers are in a package called NonlinearSolve.jl, which is not a package that mentions nonlinear optimization or nonlinear least squares in its name. So what do we do about discoverability, and how do we share this more widely with the community? The end of this is meant to be a discussion, since we really don't know at this point. Should we make a separate package NonlinearLeastSquares.jl that simply re-exports NonlinearSolve.jl and documents the nonlinear least squares tooling separately? Do we use a name like CurveFit that more matches the SciPy naming, but doing the same thing? Are there other ways to lead people towards this tooling? We don't know, but hopefully this talk will help people throughout the Julia ecosystem better understand how we got into the current situation to better brainstorm how to solve the last steps of the discoverability problem.

Comments
  • Reactant: Optimize Julia functions with MLIR & XLA | Moses | JuliaCon Global 2025 7 дней назад
    Reactant: Optimize Julia functions with MLIR & XLA | Moses | JuliaCon Global 2025
    Опубликовано: 7 дней назад
  • Accelerating Machine Learning in Julia using Lux & Reactant | Pal | JuliaCon Global 2025 6 дней назад
    Accelerating Machine Learning in Julia using Lux & Reactant | Pal | JuliaCon Global 2025
    Опубликовано: 6 дней назад
  • Julia in Academia: Textbooks, Stanford Courses, and the Future | Moss | JuliaCon Global 2025 4 дня назад
    Julia in Academia: Textbooks, Stanford Courses, and the Future | Moss | JuliaCon Global 2025
    Опубликовано: 4 дня назад
  • EvoTrees.jl: Efficient Boosted Trees on CPUs & GPUs in Julia | Desgagne-Bouchard 5 дней назад
    EvoTrees.jl: Efficient Boosted Trees on CPUs & GPUs in Julia | Desgagne-Bouchard
    Опубликовано: 5 дней назад
  • Лучший пакет для строительства в Джулии 1 год назад
    Лучший пакет для строительства в Джулии
    Опубликовано: 1 год назад
  • The Biggest Breakthroughs in Mathematics: 2025 4 дня назад
    The Biggest Breakthroughs in Mathematics: 2025
    Опубликовано: 4 дня назад
  • Apple didn't have to go this hard... 4 дня назад
    Apple didn't have to go this hard...
    Опубликовано: 4 дня назад
  • Zig got better and I almost missed it 3 недели назад
    Zig got better and I almost missed it
    Опубликовано: 3 недели назад
  • The Strange Math That Predicts (Almost) Anything 4 месяца назад
    The Strange Math That Predicts (Almost) Anything
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • На «Первом» ищут белочку. Мария «Желочь» Захарова. Милонов на защите елок. Время молодых без Путина 1 час назад
    На «Первом» ищут белочку. Мария «Желочь» Захарова. Милонов на защите елок. Время молодых без Путина
    Опубликовано: 1 час назад
  • Азовское море умирает? Вся правда о катастрофе 3 дня назад
    Азовское море умирает? Вся правда о катастрофе
    Опубликовано: 3 дня назад
  • Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение 8 лет назад
    Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение
    Опубликовано: 8 лет назад
  • ФНС уже считает ЭТО дроблением. Даже если вы «белые». 11 пунктов ФНС 3 дня назад
    ФНС уже считает ЭТО дроблением. Даже если вы «белые». 11 пунктов ФНС
    Опубликовано: 3 дня назад
  • Этот ракетный двигатель не был разработан людьми. 3 дня назад
    Этот ракетный двигатель не был разработан людьми.
    Опубликовано: 3 дня назад
  • Я удалил ';' из C 1 месяц назад
    Я удалил ';' из C
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Building the PERFECT Linux PC with Linus Torvalds 3 недели назад
    Building the PERFECT Linux PC with Linus Torvalds
    Опубликовано: 3 недели назад
  • Управление поведением LLM без тонкой настройки 5 дней назад
    Управление поведением LLM без тонкой настройки
    Опубликовано: 5 дней назад
  • Основы линейной алгебры: #1. Векторы 9 лет назад
    Основы линейной алгебры: #1. Векторы
    Опубликовано: 9 лет назад
  • Почему спагетти-код лучше чистой архитектуры 2 недели назад
    Почему спагетти-код лучше чистой архитектуры
    Опубликовано: 2 недели назад
  • Ternary Computing: Theoretically Better than Binary 4 дня назад
    Ternary Computing: Theoretically Better than Binary
    Опубликовано: 4 дня назад

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5