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罗伯塔·德·阿斯蒙迪斯;丹妮拉·迪·塞拉菲诺;德国兰迪

关于SDA和SDC梯度方法在求解线性不适定问题中的正则化行为。 （英语） Zbl 1382.65114号

J.计算。申请。数学。 302，81-93（2016）.
摘要：我们分析了最近提出的两种梯度方法，SDA和SDC，用于离散线性逆问题的正则化性质。通过研究它们的滤波因子，我们表明，这些方法倾向于首先消除对应于大奇异值的梯度的特征分量，从而可以重建解的最重要部分，从而产生有用的滤波效果。对一些图像恢复问题进行的数值实验证实了这种行为。此外，实验表明，对于严重的病态问题和高噪声水平，SDA和SDC方法可以与共轭梯度（CG）方法竞争，因为它们比CG稍慢，但表现出更好的半收敛性。

引用于13文件

MSC公司：

65层22 数值线性代数中的不适定性和正则化问题
65层20 超定系统伪逆的数值解

关键词：

离散线性反问题;最小二乘问题;迭代正则化;梯度法

软件：

AIR工具;NESTA公司;恢复工具;规范化工具
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{R.De Asmundis}等人，《计算杂志》。申请。数学。302、81-93（2016年；Zbl 1382.65114）
全文： 内政部 链接

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