×

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

2篇连载文章中引用

1 反问题
1 数学成像与视觉杂志

按年份列出的引文