LSMM公司 swMATH ID: 7010 软件作者: Chouzenoux,E。;穆萨维,S。;伊迪尔,J。 描述: 障碍函数优化反演方法的优化-最小化线搜索作者考虑了观测值(yin-bfR^M\)对未知离散化对象(x^0in-bfR^N\)的依赖性由线性模型(y=Kx^0+varepsilon)表示的常见情况,其中\(K\)是已知的病态矩阵,\(varepsilon)表示测量误差和模型不确定性的加性噪声项。为了处理此类问题的不适定性,几种有效的反演方法都是基于组合准则(F(x)=S(x)+lambda R(x)的最小化。 主页: https://www.projet-plume.org/en/relier/lsmm 关键词: 优化-最小化行搜索;反演方法;ill-条件矩阵;模型不确定性;数值示例;信号和图像处理 相关软件: PLCP公司;广场广场;ElemStatLearn(电子状态学习);取消锁定BoX;万亿 引用于: 2文件 标准条款 1出版物描述软件,包括1出版物在zbMATH中 年份 涉及障碍函数优化的反演方法的优化-最小化线性搜索。 Zbl 1256.65051号E.Chouzenoux。;穆萨维,S。;伊迪尔,J。 2012 5位作者引用 2 艾米莉·卓泽诺(Emilie Chouzenoux) 1 玛丽·卡罗琳·科尔比诺 1 伊迪尔,杰罗姆 1 萨伊德·穆萨维 1 Jean-Christophe佩斯克 2篇连载文章中引用 1 反问题 1 数学成像与视觉杂志 在4个字段中引用 2 运筹学、数学规划(90-XX) 2 信息与通信理论、电路(94-XX) 1 数值分析(65-XX) 1 计算机科学(68至XX) 按年份列出的引文