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通过广义Krylov子空间有效实现Gauss-Newton方法。 (英语) Zbl 1526.65026号

摘要:非线性反问题的求解是数值分析中一项具有挑战性的任务。在大多数情况下,这类问题是通过迭代过程来解决的,在每次迭代时,在当前可用的近似解的邻域内线性化问题。然后用直接或迭代方法求解线性化问题。在这类求解方法中,高斯-纽顿方法是最流行的方法之一。我们针对大规模问题提出了这种方法的有效实现。我们的实现基于将非线性问题投影到一系列嵌套子空间中,这些子空间称为广义Krylov子空间,其维数随着迭代次数的增加而增加,除非重新启动。当雅可比矩阵的计算成本较高时,我们将迭代方法与正割(Broyden)更新相结合,以进一步降低计算成本。我们展示了所提出的求解方法的收敛性,并提供了几个数值例子来说明其性能。

理学硕士:

65K10码 数值优化和变分技术
49英里15 牛顿型方法
65J15年 非线性算子方程的数值解
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全文: 内政部

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