.png){kind=icon}
返回
An accelerated iterative regularization scheme for linear ill-posed problems
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1007/s10092-026-00697-w.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
不适定反问题在科学和工程学科中普遍存在，其解对数据扰动高度敏感。在缓解这种不稳定的正则化策略中，迭代方法已被证明是有效的。本文提出了一种加速迭代正则化策略，用于求解不适定线性算子方程，灵感来源于非平稳迭代Tikhonov正则化。该方法结合了先验和后验参数选择规则，两者均能产生最优阶误差估计。与现有的迭代方法相比，所提出的策略在适当的停止准则下显著减少了收敛所需的迭代次数。数值实验验证了其有效性，展示了在求解不适定问题中的鲁棒性能。此外，通过图像复原应用展示了该方法的自适应性，突显了其实际相关性。
Keyword:
Ill-posed problems
Regularization strategies
Discrepancy principle
Image deburring
期刊
C
IF:
1.3
论文数:
36
被引数:
0
机构
引用论文
.png){kind=icon}
Nonstationary iterated Tikhonov regularization in Banach spaces with uniformly convex penalty terms在具有一致凸惩罚项的Banach空间中的非平稳迭代Tikhonov正则化
PREAI
分享收藏分享收藏
分享收藏
查看更多内容