简介： levmar库给出了一个很好的LM算法实现。可是在处理实际问题中，我们要求解的参数可能非常多，而且这些参数之间关联性不大，这就造成了输入到LM算法的雅可比矩阵规模很大，而且非常稀疏。如果直接传给LM算法，很可能内存溢出。这也是levmar的稀疏版本sparseLM产生的动机。 SuiteSparse是世界上最优秀的稀疏矩阵处理工程之一。SuiteSparse是一组C、Fortran和MATLAB函数集，用来生成空间稀疏矩阵数据。在SuiteSparse中集成了多种稀疏矩阵的处理方法，包括矩阵的LU分解，QR分解，Cholesky分解，提供了解非线性方程组、实现最小二乘法