LSQR

算法583:LSQR:稀疏线性方程组和最小二乘问题。给出了求解矩阵A大且稀疏的Ax=b和min | | Ax-b | 2的迭代方法。该方法基于Golub和Kahan的双对角化过程。它在解析上等价于标准共轭梯度法,但具有更好的数值性质。导出了可靠的停止准则,以及x的标准误差估计和A的条件数。这些准则被用于FORTRAN实现的方法,子程序LSQR。数值试验表明,当A病态时,LSQR算法是最可靠的算法。

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  2. 张小凯;杨俊峰:结构凸优化的黄金比例原对偶算法(2021)
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  11. 波茨,丹尼尔;Schmischke,Michael:高维周期函数的傅立叶方法逼近(2021)
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  13. 撒玛,玛弗;李汉玉;魏益民:加权伪逆的条件数及其统计估计(2021)
  14. 萨姆巴提扬,文学硕士。;马蒂诺娃,T.S。;Musatova,N.K.:点源声波被刚性无限楔体绕射的边界元方法(2021)
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  16. 张辉;戴华:求解具有多个右边的大规模线性离散不适定问题的全局GMRES正则化性质(2021)
  17. 巴勒,吉尔;杜姆根,弗雷德里克;以利哈米,歌奴;克里科维奇,米兰达;维特利,马丁:坐标差分矩阵(2020)
  18. 贝克,法提梅P.A。;吉比鲁,哈立德;纳贾菲·卡利亚尼,迈赫迪;Reichel,Lothar:病态张量方程的Golub-Kahan双对角化及其应用(2020)
  19. 本维努托,费德里科;Jin,Bangti:基于预测风险的Tikhonov正则化参数选择规则(2020)
  20. 伯克,汉斯·乔治;古特昆斯特,于尔根;波茨卡,安德烈亚斯;Garcés,María Elena Suaréz:非线性最小二乘问题的流动视角(2020)

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