【优化算法】Levenberg-Marquardt（LM）算法

        Levenberg-Marquardt算法是当前解决非线性最小二乘问题最实用且应用最广泛的优化方法。该算法在曲线拟合、参数估计、计算机视觉等领域已成为行业标准解决方案。LM算法本质上融合了梯度下降法和高斯-牛顿迭代的优点，属于一种典型信赖域优化方法。

问题描述（非线性最小二乘）

LM算法专门用于解决非线性最小二乘最小化问题。这类问题中的目标函数具有特定形式：

• ：残差向量（residual vector），m 是数据点个数