1. 面试官：介绍一下基于图优化的后端优化算法原理及其在SLAM中的应用。

2. 面试官：解释一下后端优化算法中的误差函数是如何构建的，以及它们如何被优化求解。

3. 面试官：举例说明一个基于非线性优化的后端优化算法，并解释其数学原理。

4. 面试官：描述一种常用的边缘化方法在后端优化中的作用和优势。

5. 面试官：详细介绍一下高斯牛顿法在后端优化算法中的应用，以及与其他优化方法的比较。

6. 面试官：探讨后端优化算法中的稀疏优化和稠密优化的异同，以及适用场景。

7. 面试官：阐述后端优化算法中的因子图优化原理及其在SLAM中的实际应用。

8. 面试官：讨论后端优化算法中的全局一致性和局部一致性的概念，并说明如何保证全局一致性。

9. 面试官：描述SLAM中后端优化算法中的批量优化和增量优化的区别，并分析它们的优缺点。

10. 面试官：介绍一种高效的后端优化算法，并探讨其在大规模SLAM中的优化效果和应用场景。