ODL公司

操作符离散化库(ODL)是一个Python库,支持对实际或真实数据的反问题进行研究。该框架允许将物理模型封装到一个运算符中,该运算符可以像数学对象一样在优化方法中使用。此外,ODL可以很容易地试验用于变分正则化的重构方法和优化算法,而所有这些都不会牺牲性能。


zbMATH中的参考文献(参考

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按年份排序(引用)

  1. Banert,Sebastian;Ringh,Axel;Adler,Jonas;Karlsson,Johan;Ozan,Ozan:数据驱动的非光滑优化(2020)
  2. Pouchol,Camille;Verdier,Olivier:连续体中的ML-EM算法:稀疏测度解(2020)
  3. Guo,Yan;Aveyard,Richard;Rieger,Bernd:电子断层成像的多通道交叉模式融合框架(2019)
  4. Lee,G.R.;Gommers,R.;Waselewski,F.;Wohlfahrt,K.;O'Leary,A.:PyWavelots:用于小波分析的Python包(2019年)不是zbMATH
  5. Soubies,Emmanuel;Soulez,Ferréol;McCann,Michael T.;Pham,Thanh-an;Donati,Laurène;Debarre,Thomas;Sage,Daniel;Unser,Michael:《用GlobalBioim解决反问题的袖珍指南》(2019年)
  6. Antonin Chambolle;Ehrhardt,Matthias J.;Richtárik,Peter;Schönlieb,Carola Bibiane:具有任意采样和成像应用的随机原始-对偶混合梯度算法(2018)
  7. Zickert,Gustav;Maretzke,Simon:基于无相位数据的低温电子层析成像重建(2018)
  8. Karlsson,Johan;Ringh,Axel:使用最优质量传输正则化反问题的广义Sinkhorn迭代(2017)
  9. Ozan,Ozan;Chen,Chong;Domaniç,Nevzat Onur;Ravikumar,Pradeep;Bajaj,Chandrajit:使用线性化变形进行基于形状的图像重建(2017)
  10. Ringh,Axel;诸葛,晓东;Palenstijn,Willem Jan;Batenburg,Kees Joost;厄克特姆,Ozan:高级算法原型:扩展TVR-DART算法的示例(2017)


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