Подгонка модели в ceres_solver

я использую Церера-решатель оптимизировать набор параметров (всего 9) для моего моделирования Монте-Карло (MC). В основном, код MC возвращает двойную матрицу броненосца типа results = { {1,2,3,...,19} } для каждого набора параметров. У меня есть набор соответствующих данных. Как оптимизировать параметры с помощью ceres-solver?

Вот код на данный момент:

using ceres::AutoDiffCostFunction;
using ceres::CostFunction;
using ceres::CauchyLoss;
using ceres::Problem;
using ceres::Solver;
using ceres::Solve;

struct SimulationResidual {
SimulationResidual(): y_{346.301,346.312,346.432,346.394,346.471,346.605,346.797,346.948,347.121,347.384,347.626,348.08,348.561,349.333,350.404,351.761,352.975,354.17,354.809} {};
template <typename T> bool operator()(const T* const T_params,
T* residual) const {
Tm = T_params[0];
g31= T_params[1];
g32= T_params[2];
gg31= T_params[3];
gg32= T_params[4];
bn = T_params[5];
bu = T_params[6];
mn = T_params[7];
mu = T_params[8];
mat Tjumpave = Tjump_ave(); //  MC simulation
residual[0] =  Tjumpave(0,0) - T(y_[0]);
residual[1] =  Tjumpave(0,1) - T(y_[1]);
residual[2] =  Tjumpave(0,2) - T(y_[2]);
residual[3] =  Tjumpave(0,3) - T(y_[3]);
residual[4] =  Tjumpave(0,4) - T(y_[4]);
residual[5] =  Tjumpave(0,5) - T(y_[5]);
residual[6] =  Tjumpave(0,6) - T(y_[6]);
residual[7] =  Tjumpave(0,7) - T(y_[7]);
residual[8] =  Tjumpave(0,8) - T(y_[8]);
residual[9] =  Tjumpave(0,9) - T(y_[9]);
residual[10] =  Tjumpave(0,10) - T(y_[10]);
residual[11] =  Tjumpave(0,11) - T(y_[11]);
residual[12] =  Tjumpave(0,12) - T(y_[12]);
residual[13] =  Tjumpave(0,13) - T(y_[13]);
residual[14] =  Tjumpave(0,14) - T(y_[14]);
residual[15] =  Tjumpave(0,15) - T(y_[15]);
residual[16] =  Tjumpave(0,16) - T(y_[16]);
residual[17] =  Tjumpave(0,17) - T(y_[17]);
residual[18] =  Tjumpave(0,18) - T(y_[18]);
return true;
}
private:
const double y_[19];
};

int main(int argc, char** argv) {
wall_clock timer;
timer.tic();
google::InitGoogleLogging(argv[0]);
double T_params[] = { Tm,g31,g32,gg31,gg32,bn,bu,mn,mu }; //  initial guess
Problem problem;
CostFunction* cost_function =
new AutoDiffCostFunction<SimulationResidual, 19, 1, 1>
( new SimulationResidual() );
problem.AddResidualBlock(cost_function, new CauchyLoss(0.5), &T_params);
}

Когда скомпилировано в Xcode с -lceres и -lglog (и у меня был установлен eigen3 и все. Примеры пакета работали без ошибок), я имею non-matching member function for call to 'AddResidualBlock' как одна из ошибок.
Пожалуйста, дайте мне знать, если мне нужно предоставить больше информации, чтобы помочь вам помочь мне.

Благодарю.

редактировать Ошибка на problem.AddResidualBlock линия.