LSMR

LSMR:稀疏最小二乘问题的迭代算法。提出了求解线性方程组Ax=b和最小二乘问题min的迭代方法LSMRAx-b型2,使用稀疏或快速线性算子。LSMR基于Golub-Kahan双对角化过程。它在解析上等价于MINRES方法,适用于法方程A T Ax=A T b,因此A T r k是单调递减的(其中r k=b-Ax k是当前迭代x k的残差)。我们在实践中观察到雷克南也单调地减少,因此与LSQR相比(仅雷克南是单调的)提前终止LSMR更安全。我们还报道了一些再正方化的实验。


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