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萨曼Babaie-Kafaki;纳斯林·米罗塞尼;佐里·阿米尼法德

一类克服迭代求解过程干扰的CG算法及其在图像恢复中的应用。 （英语） Zbl 07834853号

J.计算。申请。数学。 442，文章ID 115727，9 p.（2024）.
小结：为了提高经典Fletcher-Reeves共轭梯度法的数值性能，Jiang和Jian在Fletcher-Leeves参数上嵌入了收缩乘数，增强了其计算性能。事实上，我们表明，当迭代堵塞时，直线搜索变得近似精确，因此，江健方法的搜索方向自动接近最陡下降方向，这可能会克服经典Fletcher-Reeves方法的不良干扰效果。对Fletcher-Reeves方法在干扰现象下的数值行为进行了更详细的分析。然后，根据江健法的优点，设计了一个共轭梯度参数。此外，提出了该方法的下降谱版本，无论采用何种线性搜索技术，都能满足充分的下降特性。在经典假设下讨论了所提出方法的收敛性。为了支持我们的理论论点，描述了给定算法在一组CUTEr测试函数上的计算优点和图像恢复问题。

理学硕士：

94A08型 信息与通信理论中的图像处理（压缩、重建等）
90C06型 数学规划中的大规模问题
90元53 拟牛顿型方法
90 C90 数学规划的应用

关键词：

非线性最优化;共轭梯度法;干扰;充分下降性;图像复原

软件：

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\textit{S.Babaie-Kafaki}等人，J.计算。申请。数学。442，文章ID 115727，9 p.（2024；Zbl 07834853）
全文： DOI程序

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