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使用最佳中间投影技术的贪婪Kaczmarz算法用于相干线性系统。 (英语) Zbl 1513.65070号

摘要:Kaczmarz算法是求解线性系统的常用迭代方法。贪婪Kaczmarz算法是Kaczmarz算法的有效变体,它利用了贪婪选择策略。双子空间投影方法在每次迭代中执行最佳中间投影。本文引入了一种新的贪婪Kaczmarz方法,该方法充分发挥了两种改进的Kaczmarz算法的优点,使得生成的迭代序列能够指数收敛到最优解。理论分析表明,我们的算法比贪婪的Kaczmarz方法具有更小的收敛因子。实验结果表明,对于相干系统,我们的新算法比贪婪的Kaczmarz方法更有效,对于适当规模的系统,我们使用的两个子空间投影方法更有效。

MSC公司:

65层10 线性系统的迭代数值方法
65层20 超定系统伪逆的数值解
65层25 数值线性代数中的正交化
65层50 稀疏矩阵的计算方法

软件:

稀疏矩阵
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[1] Z.-Z.BAI和W.-T.WU,关于随机Kaczmarz方法的收敛速度,线性代数应用。553 (2018), 252-269. ·Zbl 1391.65063号
[2] Z.-Z.BAI和W.-T.WU,关于求解大型稀疏线性系统的贪婪随机Kaczmarz方法,SIAM J.Sci。计算。40(2018年),A592-A606·Zbl 1383.65024号
[3] Z.-Z.BAI和W.-T.WU,关于求解大型稀疏线性系统的松弛贪婪随机Kaczmarz方法,应用。数学。莱特。83 (2018), 21-26. ·Zbl 1524.65191号
[4] J.CAI和Y.TANG,一种新的基于Kaczmarz的随机核典型相关分析算法及其在信息检索中的应用,神经网络98(2018),178-191·Zbl 1434.68146号
[5] T.A.DAVIS和Y.HU,佛罗里达大学稀疏矩阵集合,ACM数学软件事务,第38(1)卷,2012年·Zbl 1365.65123号
[6] J.A.DE LOERA、J.HADDOCK和D.NEEDELL,线性可行性的采样Kaczmarz-Motzkin算法,SIAM J.Sci。计算。39(2017),S66-S87·Zbl 1373.90070
[7] K.DU和H.GAO,最大加权残差Kaczmarz算法收敛速度的新理论估计,Numer。数学。西奥。方法。申请12(2019),627-639·兹比尔1449.65054
[8] K.DU,W.-T.SI和X.-H.SUN,用于求解最小二乘的随机扩展平均块Kaczmarz,SIAM J.Sci。计算。42(2020年),A3541-A3559·Zbl 1457.65020号
[9] L.-X.DUAN和G.-F.ZHANG,岭回归贪婪随机高斯-塞德尔方法的变体,数字。数学。西奥。方法。申请。14(3) (2021), 714-737. ·Zbl 1488.62001号
[10] R.M.GOWER和P.RICHTRIK,线性系统的随机迭代方法,SIAM J.矩阵分析。申请。36(4) (2015), 1660-1690. ·Zbl 1342.65110号
[11] J.HADDOCK和A.MA,《贪婪的作品:取样的改进分析》,Kaczmarz-Motz-kin,SIAM J.Math。D.科学。3 (2021), 342-368. ·Zbl 07368791号
[12] A.C.KAK、M.SLANEY和G.WANG,计算机断层成像原理,医学物理学29(2002),107-107。
[13] S.KARCZMARZ,Angenäherte Auflösung von Systemen linearer Gleichungen,《波兰科学院国际公报》,Letters A(1937),355-357。
[14] 刘毅、顾春秋,关于一致线性系统的贪婪随机分块Kaczmarz方法,线性代数应用。616 (2012), 178-200. ·Zbl 1461.65040号
[15] D.A.LORENZ、S.WENGER、F.SCHPFER和M.MAGOR,在线压缩传感的稀疏Kaczmarz解算器和线性化Bregman方法,收录于:2014 IEEE国际图像处理会议(ICIP),(2014),1347-1351。
[16] A.MA和D.NEEDELL,缺失数据线性系统的随机梯度下降,数值。数学。西奥。方法。申请。12(1) (2019), 1-20. ·Zbl 1438.65095号
[17] M.MARIJAN和Z.IGNJATOVIC,delta-sigma调制信号的非线性重建:随机代理约束解码算法,IEEE Transactions on Signal Processing 61(2013),5361-5273。
[18] S.F.MCCORMICK,《求解希尔伯特空间中线性方程组和最小二乘问题的Kaczmarz和行正交化方法》,印第安纳大学数学系。J.26(1977),1137-1150·Zbl 0341.65046号
[19] J.D.MOORMAN、T.K.TU、D.MOLITOR和D.NEEDELL,随机Kaczmarz平均值,BIT 26(1977),337-359·Zbl 1460.15005号
[20] I.NECOARA,《更快的随机块Kaczmarz算法》,SIAM J.矩阵分析。申请。40(4) (2019), 1425-1452. ·Zbl 1453.65074号
[21] D.NEEDELL和J.A.TROPP,《善意铺垫:随机区组Kaczmarz方法分析》,线性代数应用。441 (2014), 199-221. ·Zbl 1282.65042号
[22] D.NEEDELL和R.WARD,相干超定系统的两个子空间投影方法,J.Fourier Ana Appl。19 (2013), 256-269. ·Zbl 1306.65190号
[23] D.NEEDELL,R.ZHAO和A.ZOUZIAS,求解最小二乘的随机块Kaczmarz方法,线性代数应用。484 (2015), 322-343. ·Zbl 1330.65056号
[24] J.NUTINI、B.SEPEHRY、I.LARADJI、M.SCHMIDT、H.KOEPKE和A.VIRANI,贪婪Kaczmarz算法的收敛速度,以及使用正交图的更快随机Kaczmarz规则,arXiv:1612.07838,(2016)。
[25] P.RICHTáRIK和M.TAKáC,大数据优化的平行坐标下降法,数学。程序。156 (2016), 433-484. ·Zbl 1342.90102号
[26] S.STEINERBERGER,求解线性系统的加权随机Kaczmarz方法,数学。公司。90(2021),2815-2826·Zbl 1505.65165号
[27] T.STROHMER和R.VERHYNIN,具有指数收敛性的随机Kaczmarz算法,J.Fourier分析。申请。15 (2009), 262-278. ·Zbl 1169.68052号
[28] T.WALLACE和A.SEKMEN,使用正交子空间预测加速Kaczmarz,收录于:2013年生物医学科学与工程会议(BSEC),IEEE(2013),1-4。
[29] W.-T.WU,关于求解大型线性最小二乘问题的两个子空间随机扩展Kaczmarz方法,Numer。阿尔戈。1 (2022), 1-31. ·Zbl 1480.65091号
[30] X.YANG,大型线性系统的几何概率随机Kaczmarz方法,应用。数字。数学。164 (2021), 139-160. ·Zbl 1460.65036号
[31] A.ZOUZIAS和N.M.FRERIS,用于求解最小二乘的随机扩展Kaczmarz,SIAM J.矩阵分析。申请。34 (2013), 773-793. ·Zbl 1273.65053号
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