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从拟最优函数的极小值中选择Tikhonov方法中的启发式参数。 (英语) Zbl 1447.90077号

Hofmann,Bernd(ed.)等人,数学模型参数识别的新趋势。会议记录,巴西里约热内卢,2017年10月30日至11月3日。查姆:Birkhäuser。趋势数学。,227-244 (2018).
小结:在数据的噪声水平未知的情况下,我们考虑了Tikhonov方法中正则化参数的选择。根据已知的启发式参数选择规则,通常在拟优准则中获得最佳结果,其中参数被选为拟优函数的全局极小值。在某些问题中,这个规则失败了,Tikhonov近似的误差很大。我们证明了拟最优性函数的局部极小值之一总是一个很好的正则化参数。我们提出了一些算法来寻找拟最优函数的适当局部极小值。
关于整个系列,请参见[Zbl 1392.65007号].

MSC公司:

90 C59 数学规划中的近似方法和启发式

关键词:

拟最优性
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