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稀疏约束线性反问题的加速投影梯度法。 (英语) Zbl 1175.65062号

摘要:在已知解(几乎)稀疏的情况下,提出了通过惩罚来正则化不适定线性反问题。获得这种惩罚泛函极小值的一种方法是通过迭代软阈值算法。我们提出了一种使用梯度方法的(ell{1})约束的替代实现,在(ell{10})球上进行投影。相应的算法再次使用迭代软阈值,现在使用可变阈值参数。我们还使用(线性)最速下降法的成分,提出了这种迭代方法的加速版本。我们证明了其中一种投影梯度方法在无加速度和有加速度情况下的范数收敛性。

MSC公司:

65J10型 线性算子方程的数值解
65J20型 抽象空间中不适定问题的数值解;正规化
65J22型 抽象空间反问题的数值解法
47A52型 线性算子和不适定问题,正则化
15A29号 线性代数中的反问题
49立方米0 变分法中的其他数值方法(MSC2010)
65层22 数值线性代数中的不适定性和正则化问题
65K10码 数值优化和变分技术
90C25型 凸面编程
52A41型 凸几何中的凸函数和凸规划

软件:

数学软件
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