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Conjugate gradient preconditioned by regularization with Ritz postprocessing for ill-posed problems
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.cma.2026.119104.png)
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摘要
En 中文
本文提出了一种用于 Lavrentyev 正则化不适定问题的共轭梯度框架，其中正则化算子也被用作预条件算子。这一选择为监控收敛提供了有意义的范数，并使迭代步能够进行高效的基于 Ritz 的后处理。特别地，与整个正则化参数范围相关联的近似解可以在可忽略的额外计算成本下获得。该方法在边界数据补全问题和光流估计中进行了评估，其中它被用作内部线性求解器。
Keyword:
Regularization
Preconditioning
Conjugate gradient
Ritz values
L-curve
Picard plot
期刊
IF:
7.3
论文数:
1.3W
被引数:
5.6W
机构
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