The Levenberg–Marquardt method was

The Levenberg–Marquardt method was used to solve the nonlinear least squares curve-fitting problem, applying an integration step of 10−3 with precision of 10−8. The Levenberg–Marquardt method was programmed in Fortran language, combining the Gauss and the Steepest Descent methods (Press et al., 1996). The sum of quadratic differences (the residual) between the experimental flux data and the flux data computed with the Field model was minimized, obtaining the best adjusted parameter (kn). This procedure was carried out for each n value in the Field equation. Thus, the best equation to describe the fouling occurrence will be that with the lowest residual value, since this will be the best equation to describe the experimental data.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ใช้วิธีการ Levenberg – Marquardt เพื่อแก้สี่เหลี่ยมอย่างน้อยไม่เชิงเส้นโค้งกระชับปัญหา ใช้ขั้นตอนการรวมของ 10−3 มีความแม่นยำของ 10−8 วิธีการ Levenberg – Marquardt โปรแกรมภาษา Fortran, Gauss และวิธีการลงแข่งขัน (กด et al. 1996) ผลรวมของผลต่างกำลังสอง (เหลือ) ระหว่างข้อมูลทดลองฟลักซ์และฟลักซ์ข้อมูลคำนวณ ด้วยรูปแบบฟิลด์ถูกย่อเล็กสุด ได้รับที่ดีที่สุดปรับปรุงพารามิเตอร์ (kn) กระบวนการนี้ได้ดำเนินการสำหรับแต่ละค่า n ในสมการฟิลด์ ดังนั้น สมการที่ดีที่สุดเพื่ออธิบายการเกิด fouling จะที่ มีมูลค่าคงเหลือต่ำสุด เนื่องจากนี้จะเป็นสมการที่ดีที่สุดเพื่ออธิบายข้อมูลทดลอง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธี Levenberg-Marquardt ถูกใช้ในการแก้ปัญหาความไม่เป็นเชิงเส้นสี่เหลี่ยมน้อยโค้งกระชับปัญหาการใช้ขั้นตอนการรวมกลุ่มของ 10-3 กับความแม่นยำของ 10-8 วิธี Levenberg-Marquardt เป็นโปรแกรมในภาษา Fortran, รวม Gauss และวิธีการที่ลาดชันโคตร (กด et al., 1996) ผลรวมของความแตกต่างเป็นกำลังสอง (การตกค้าง) ระหว่างข้อมูลฟลักซ์และข้อมูลการทดลองคำนวณฟลักซ์ที่มีรูปแบบสนามที่ถูกลดลงได้รับการปรับพารามิเตอร์ที่ดีที่สุด (KN) ขั้นตอนนี้จะได้รับการดำเนินการสำหรับแต่ละค่า n ในสมการสนาม ดังนั้นสมการที่ดีที่สุดที่จะอธิบายการเกิดเหม็นจะเป็นไปได้ว่ามีค่าต่ำสุดที่เหลือตั้งแต่นี้จะเป็นสมการที่ดีที่สุดในการอธิบายข้อมูลการทดลอง