Levenbergo-Markardo algoritmas
Levenbergo-Markardo algoritmas yra skaitinis funkcijos (dažniausiai netiesinės) minimizavimo problemos matematinis sprendimas virš funkcijos parametrų erdvės. Ši minimizavimo problema iškyla mažiausių kvadratų (angl. least squares) kreivės apibrėžimo paieškoje (žiūrėkite: netiesinis programavimas). Levenbergo-Markardo algoritmas (LMA) interpoliuoja tarp Gauso-Niutono algoritmo (GNA) ir gradientinio nuolydžio metodo. LMA yra labiau atsparus nei GNA. Tai reiškia, kad daugelyje atvejų jis suranda sprendimą, net jei pradžios taškas buvo labai toli nuo galutinio minimumo. Kitą vertus, gerai besielgiančioms funkcijoms ir su gerais pradiniais parametrais, LMA linkęs veikti šiek tiek lėčiau už GNA. LMA yra labai populiarus kreivių funkcijų paieškos algoritmas; daugumoje programinės įrangos, kuri turi pagrindinius kreivių funkcijų radimo įrankius, realizuotas ir LMA.