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主要研究含势垒函数优化的反演方法。作者考虑了观测值$yin  bfR^M$对未知离散对象$x^0的依赖性由一个线性模型$y=Kx^0+varepsilon$表示,其中$K$是已知的病态矩阵$varepsilon$表示测量误差和模型不确定性的加性噪声项。为了解决这类问题的病态性,基于组合准则$F(x)=S(x)+lambda R(x)$的最小化,提出了几种有效的反演方法,并通过信号和图像处理领域的数值例子说明了该方法的有效性。

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