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Gauß-Newton-Verfahren

Das Gauß-Newton-Verfahren (nach Carl Friedrich Gauß und Isaac Newton) ist ein numerisches Verfahren zur Lösung nichtlinearer Minimierungsprobleme nach der Methode der kleinsten Quadrate. Das Verfahren ist verwandt mit dem Newton-Verfahren zur Lösung nichtlinearer Optimierungsprobleme, hat jedoch den Vorteil, dass die für das Newton-Verfahren notwendige Berechnung der 2. Ableitung entfällt. Speziell für große Probleme mit mehreren zehntausend Parametern ist die Berechnung der 2. Ableitung oft ein limitierender Faktor.

Das Optimierungsproblem

Das Gauß-Newton-Verfahren löst Probleme, bei denen das Minimum einer Summe von Quadraten stetig differenzierbarer Funktionen {\displaystyle f_{i}\colon \mathbb {R} ^{n}\to \mathbb {R} } gesucht ist, also

{\displaystyle \min _{x\in \mathbb {R} ^{n}}\left\{{\frac {1}{2}}\sum _{i=1}^{m}\left(f_{i}(x)\right)^{2}\right\}}

mit {\displaystyle m\geq n}. Mit der euklidischen Norm \|\cdot \| lässt sich das auch schreiben als

{\displaystyle \min _{x\in \mathbb {R} ^{n}}\left\{{\frac {1}{2}}\|f(x)\|^{2}\right\}}

mit {\displaystyle f=(f_{1},\dotsc ,f_{m})\colon \mathbb {R} ^{n}\to \mathbb {R} ^{m}}. Probleme dieser Form kommen in der Praxis häufig vor, insbesondere ist das nichtlineare Problem f(x)=0 äquivalent zur Minimierung von {\displaystyle {\tfrac {1}{2}}\|f(x)\|^{2}} unter der Voraussetzung, dass f eine Nullstelle besitzt. Ist f eine lineare Abbildung, ergibt sich der Standardfall der Methode der kleinsten Quadrate mit linearer Modellfunktion.

Die Methode

Die Grundidee des Gauß-Newton-Verfahrens besteht darin, die Zielfunktion f zu linearisieren und die Linearisierung im Sinne der kleinsten Quadrate zu optimieren. Die Linearisierung, also die Taylorentwicklung 1. Ordnung, von f im Punkt {\displaystyle x^{0}\in \mathbb {R} ^{n}} lautet

{\displaystyle {\tilde {f}}(x)=f(x^{0})+\nabla f(x^{0})^{T}(x-x^{0})}.

Die Matrix {\displaystyle \nabla f(x^{0})^{T}} ist die Jacobi-Matrix und wird oft mit J bezeichnet. Man erhält das lineare kleinste-Quadrate Problem

{\displaystyle \min _{x\in \mathbb {R} ^{n}}\left\{{\frac {1}{2}}\|{\tilde {f}}(x)\|^{2}={\frac {1}{2}}\|J(x-x^{0})+f(x^{0})\|^{2}\right\}},

mit Gradient {\displaystyle \nabla {\tilde {f}}(x)=J^{T}\left(J(x-x^{0})+f(x^{0})\right)}.

Nullsetzen des Gradienten liefert die sogenannten Normalgleichungen

{\displaystyle J^{T}J(x-x^{0})=-J^{T}f(x^{0})}

mit der expliziten Lösung

{\displaystyle x=x^{0}-\left(J^{T}J\right)^{-1}J^{T}f(x^{0})}.

Daraus ergibt sich direkt der Gauß-Newton-Iterationsschritt

{\displaystyle x^{k+1}=x^{k}-\alpha ^{k}\left((J|_{x^{k}})^{T}J|_{x^{k}}\right)^{-1}(J|_{x^{k}})^{T}f(x^{k})},

wobei {\displaystyle J|_{x^{k}}} deutlich macht, dass die Jacobi-Matrix an der Stelle x^k ausgewertet wird und {\displaystyle \alpha ^{k}\geq 0} eine Schrittweite ist.

Um das lineare Gleichungssystem im Gauß-Newton-Iterationsschritt zu lösen gibt es verschiedene Möglichkeiten abhängig von der Problemgröße und der Struktur:

Konvergenz

Der Update-Vektor im Gauß-Newton-Iterationsschritt hat die Form {\displaystyle d=-DJ^{T}f(x)}, wobei {\displaystyle D=\left(J^{T}J\right)^{-1}}. Wenn J vollen Rang hat, so ist {\displaystyle J^{T}J} und damit auch D positiv definit. Andererseits ist {\displaystyle J^{T}f(x)} der Gradient des quadratischen Problems {\displaystyle \min _{x\in \mathbb {R} ^{n}}{\frac {1}{2}}\|f(x)\|^{2}}, somit ist d eine Abstiegsrichtung, d.h. es gilt {\displaystyle \left(J^{T}f(x)\right)^{T}d<0}. Daraus folgt (bei geeigneter Wahl der Schrittweite \alpha^k) die Konvergenz der Gauß-Newton-Methode zu einem stationären Punkt. Aus dieser Darstellung lässt sich auch erkennen, dass die Gauß-Newton Methode im Wesentlichen ein skaliertes Gradientenverfahren mit der positiv definiten Skalierungsmatrix D ist.

Über die Konvergenzgeschwindigkeit kann im Allgemeinen keine Aussage getroffen werden. Falls der Startpunkt x^{0} sehr weit vom Optimum entfernt ist oder die Matrix {\displaystyle J^{T}J} schlecht konditioniert ist, so konvergiert die Gauß-Newton-Methode beliebig langsam. Ist der Startpunkt x^{0} hingegen genügend nahe am Optimum, so kann man zeigen, dass die Gauß-Newton-Methode quadratisch konvergiert.

Erweiterung

Um das Verhalten im Fall von schlecht konditionierten bzw. singulären {\displaystyle J^{T}J} zu verbessern, kann der Gauß-Newton-Iterationsschritt folgendermaßen modifiziert werden

{\displaystyle x^{k+1}=x^{k}-\alpha ^{k}\left((J|_{x^{k}})^{T}J|_{x^{k}}+\Delta ^{k}\right)^{-1}(J|_{x^{k}})^{T}f(x^{k})},

wobei die Diagonalmatrix {\displaystyle \Delta ^{k}} so gewählt wird, dass {\displaystyle J|_{x^{k}}^{T}J|_{x^{k}}+\Delta ^{k}} positiv definit ist. Mit der Wahl {\displaystyle \Delta ^{k}=\beta ^{k}I,\ \beta \geq 0}, also einem skalaren Vielfachen der Identitätsmatrix, erhält man den Levenberg-Marquardt-Algorithmus.

Beispiel

Die Rosenbrock Funktion mit {\displaystyle a=1,\ b=100}.

Die Rosenbrock-Funktion

{\displaystyle g:\mathbb {R} ^{2}\to \mathbb {R} :x\mapsto \left(a-x_{1}\right)^{2}+b\left(x_{2}-x_{1}^{2}\right)^{2}}

wird häufig als Test für Optimierungsmethoden verwendet, da sie wegen des schmalen und flachen Tals, in welchem iterative Methoden nur kleine Schritte machen können, eine Herausforderung darstellt. Die Konstanten werden üblicherweise mit {\displaystyle a=1,\ b=100} gewählt, das globale Optimum liegt in diesem Fall bei {\displaystyle x^{*}=(1,1)} mit dem Funktionswert {\displaystyle g(x^{*})=0}.

Um die Gauß-Newton-Methode anzuwenden, muss die Rosenbrock-Funktion zunächst in die Form "Summe von Quadraten von Funktionen" gebracht werden. Da die Rosenbrock-Funktion bereits aus einer Summe von zwei Termen besteht wählt man den Ansatz

{\displaystyle {\frac {1}{2}}\left(f_{1}(x)\right)^{2}=\left(a-x_{1}\right)^{2}\ \ \Longleftrightarrow \ \ f_{1}(x)={\sqrt {2}}(a-x_{1})}

und

{\displaystyle {\frac {1}{2}}\left(f_{2}(x)\right)^{2}=b\left(x_{2}-x_{1}^{2}\right)^{2}\ \ \Longleftrightarrow \ \ f_{2}(x)={\sqrt {2b}}(x_{2}-x_{1}^{2})}.

Das Gauß-Newton-Problem für die Rosenbrock-Funktion lautet somit

{\displaystyle \min _{x\in \mathbb {R} ^{2}}{\frac {1}{2}}\|f(x)\|^{2}} wobei {\displaystyle f:\mathbb {R} ^{2}\to \mathbb {R} ^{2}:x\mapsto {\begin{pmatrix}f_{1}(x)\\f_{2}(x)\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}{\sqrt {2}}(a-x_{1})\\{\sqrt {2b}}(x_{2}-x_{1}^{2})\end{pmatrix}}}.

Die Jacobi-Matrix ergibt sich als {\displaystyle J={\begin{bmatrix}{\tfrac {\partial f_{1}}{\partial x_{1}}}&{\tfrac {\partial f_{1}}{\partial x_{2}}}\\{\tfrac {\partial f_{2}}{\partial x_{1}}}&{\tfrac {\partial f_{2}}{\partial x_{2}}}\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}-{\sqrt {2}}&0\\-2x_{1}{\sqrt {2b}}&{\sqrt {2b}}\end{bmatrix}}} und damit ist {\displaystyle D=J^{T}J={\begin{bmatrix}8bx_{1}^{2}+2&-4bx_{1}\\-4bx_{1}&2b\end{bmatrix}}}. Da J vollen Rang hat ist D positiv definit und die Inverse D^{-1}existiert. Zur Bestimmung der Schrittweite \alpha^k kommt folgende einfache Liniensuche zum Einsatz:

  1. Starte mit {\displaystyle \alpha ^{k}=1}
  2. Berechne den neuen Punkt {\displaystyle {\tilde {x}}=x^{k}+\alpha ^{k}d} mit {\displaystyle d=-\left((J|_{x^{k}})^{T}J|_{x^{k}}\right)^{-1}(J|_{x^{k}})^{T}f(x^{k})}
  3. Wenn {\displaystyle f({\tilde {x}})<f(x^{k})} setze {\displaystyle x^{k+1}={\tilde {x}}} und gehe zur nächsten Iteration
  4. Ansonsten halbiere \alpha^k und gehe zu 2.

Die Liniensuche erzwingt dass der neue Funktionswert kleiner als der vorherige ist, sie terminiert garantiert (mit ev. sehr kleinem \alpha^k) da d eine Abstiegsrichtung ist.

Als Startpunkt wird {\displaystyle x^{0}=(0,-0.1)} gewählt. Die Gauß-Newton-Methode konvergiert in wenigen Iterationen zum globalen Optimum:

Optimierung der Rosenbrock Funktion mit der Gauß-Newton Methode
Optimierung mit Gauß-Newton Methode
k x^k {\displaystyle f(x^{k})}
0 (0, -0.1) 2
1 (0.1250, -0.0875) 1.8291
2 (0.2344, -0.0473) 1.6306
3 (0.4258, 0.0680) 1.6131
4 (0.5693, 0.2186) 1.3000
5 (0.7847, 0.5166) 1.0300
6 (1.0, 0.9536) 0.2150
7 (1.0, 1.0) 1.1212e-27

Das Gradientenverfahren (mit derselben Liniensuche) liefert im Vergleich dazu folgendes Ergebnis, es findet selbst nach 500 Iterationen nicht zum Optimum:

Optimierung der Rosenbrock Funktion mit dem Gradientenverfahren
Optimierung mit Gradientenverfahren
k x^k {\displaystyle f(x^{k})}
0 (0, -0.1) 2
1 (0.0156, 0.0562) 1.2827
2 (0.0337, -0.0313) 1.0386
3 (0.0454, 0.0194) 0.9411
4 (0.0628, -0.0077) 0.8918
5 (0.0875, 0.0286) 0.8765
\vdots \vdots \vdots
500 (0.8513, 0.7233) 0.0223
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Basierend auf einem Artikel in: Wikipedia.de
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Datum der letzten Änderung:  Jena, den: 07.12. 2019