二维lm算法

㈠ 如果我一个灯7W灯珠单颗流明在110-130Lm,电源效率是0.85,按照你的算法怎么算出他的光效

如果你要计算整灯光效，基本的计算公式如下：
整灯光效=光源光效*电源效率*热效率*光学系统效率。目前这个灯珠的光效约=130/（3.2*0.35）=116，其他的你还要测速灯具焊盘温度，推算灯具工作在最高温度下灯珠焊盘温度，基于热阻推算灯珠的Tj，比如最高温度下灯珠焊盘温度为50度，灯珠的热阻为8，则灯珠的Tj=50+8*（3.2*0.35）=58.96.
再查灯珠规格书，得出在灯珠在58.96下效率的衰减系数多少或者是光效是多少？
所以真正得出一个准确的计算光效还是需要做不少工作的，如果粗点的。那就每个部分都估计一下。

㈡ MATLAB 中 LM算法的函数是什么

http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/16063-lmfsolve-m-levenberg-marquardt-fletcher-algorithm-for-nonlinear-least-squares-problems

Calling of the function is rather simple:
[x,ssq,cnt] = LMFsolve(Equations,X0); % or
[x,ssq,cnt] = LMFsolve(Equations,X0,'Name',Value,...); % or
[x,ssq,cnt] = LMFsolve(Equations,X0,Options) % .

去看吧
好像没有二维的.
你最好看看这个函数,根据LM算法的意义修改一下

㈢ IS-LM-BP模型中，LM比BP陡峭的经济含义是什么

BP曲线比LM曲线更陡峭，就说明资本流动对国内利率变化不敏感，资本流动程度较低。产品市场上所决定的国民收入又会影响货币需求，从而影响利率，这又是产品市场对货币市场的影响，可见，产品市场和货币市场是相互联系的，相互作用的，而收入和利率也只有在这种相互系，相互作用中才能决定。描述和分析这两个市场相互联系的理论结构，就称为IS—LM。该模型要求同时达到下面的两个条件：(1) I(i)=S(Y) IS，InvestmentSaving(2)M/P=L1(i)+L2(Y） 即LM，Liquidity preference - Money Supply其中，I为投资，S为储蓄，M为名义货币量，P为物价水平，M/P为实际货币量，Y为总产出，i为利率。两条曲线交点处表示产品市场和货币市场同时达到均衡。IS-LM模型是宏观经济分析的一个重要工具，是描述产品市场和货币市场之间相互联系的理论结构。反向传播算法(BP算法)是一种监督学习算法，常被用来训练多层感知机。BP算法由两个环节（激励传播、权重更新）反复循环迭代，直到网络对输入的响应大到预定的目标范围为止。
激励传播包含：（向前传播阶段）将训练输入送入网络以获得激励响应啊；（反向传播阶段）将激励响应同训练输入对应的目标输入求差（t-a），从而获得隐层和输出层的响应误差。
权重更新包括：首先将输入激励和响应误差相乘(sm*(a(m-1)))，从而获得权重的梯度；然后，将这个梯度乘上一个比例(_*sm*(a(m-1)))并去反后加到权重上。
核心思想：用雅可比矩阵（易计算）代替Hessian矩阵的计算，使得优化效率得到提升。
LMBP是加速收敛BP算法的其中一种标准的数值优化方法。
优点：由于需要求解矩阵的逆，所以在每次迭代中需要更多的计算。但是既便如此，在网络参数个数适中的情况下，LMBP算法依然是最快的神经网络训练算法。
缺点：存储需求大。所需存储近似Hessian矩阵JTJ（n*n的矩阵，其中n是神经网络中参数（权值与偏置值）的个数）。因此当参数的数量非常大时，LMBP算法是不实用的。