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  给定一组观测数据使构建的模型的输出值与观测值的残差的平方最小
  残差指的是一个，代价函数指的是一系列的残差之和
  不同残差正负可能抵消，使用绝对值计算不方便采用平方可以更好地计算

损失函数中有观测值和损失的计算方式

信赖域法中计算hessian的严格数学表达式，LM算法中用雅可比的转置乘上雅鈳比来近似hessian矩阵
信赖域设定区域通过二次规划求极值，通过该极值判断损失增长还是减少更新区域大小，当残差变化小于阈值得到朂优值。
LM算法通过正规方程计算出的d,判断对损失增长还是减少情况更新阻尼系数，当步长变化满足小于阈值则认为收敛，得到最优值
信赖域方法在姿势估计中得到的精度和Levenberg_Marquardt算法不相上下但是收敛速度却不如LM