求解病态问题的一种改进的Tikhonov正则化--(1)正则化方法的建立

对于带有右端扰动数据的第一类紧算子方程的病态问题 ,本文应用正则化子建立了一类新的正则化求解方法 ,称之为改进的Tikonov正则化 ;通过适当选取正则参数 ,证明了正则解具有最优的渐近收敛阶 .与通常的Tikhonov正则化相比 ,这种改进的正则化可使正则解取到足够高的最优渐近阶     

一种新的正则化方法的正则参数的最优后验选取

应用紧算子的奇异系统和广义Arcangeli方法后验选取正则参数，证明了文[1]中所建立的求解第一类算子方程的正则化方法是收敛的，且正则解具有最优的渐近阶。     

应用正则化子建立求解不适定问题的正则化方法的探讨

根据紧算子的奇异系统理论,提出一种新的正则化子进而建立了一类新的求解不适定问题的正则化方法。分别通过正则参数的先验选取和后验确定方法,证明了正则解的收敛性并得到了其最优的渐近收敛阶;验证了应用Newton迭代法计算最佳参数的可行性。最后建立了当算子与右端均有扰动时相应的正则化求解策略。文中所述方法完善了一般优化正则化策略的构造理论。     

关于迭代Tikhonov正则化的最优正则参数选取

本文讨论了算子和右端都近似给定的第一类算子方程的迭代Ｔｉｋｈｏｎｏｖ正则化，给出了不依赖于准确解的任何信息但能得到最优收敛阶的正则参数选取法。     

求解病态问题的一种改进的Tikhonov正则化：⑴正则化方法的建立

对于带有右扰动数据的第一类紧算子方程的病态问题。本文应用正则化子建立了一类新的正则化求解方法,称之为改进的Ｔｉｋｏｎｏｖ正则化;通过适当选取２正则参数,证明了正则解具有最优的渐近收敛阶,与通常的Ｔｉｋｈｏｎｏｖ正则化相比,这种改进的正则化可使正则解取到足够高的最优渐近阶。     

解第一类算子方程的一种新的正则化方法

对算子与右端都为近似给定的第一类算子方程提出一种新的正则化方法，依据广义Ａｒｃａｎｇｅｌｉ方法选取正则参数，建立了正则解的收敛性。这种新的正则化方法与通常的Ｔｉｋｈｏｎｏｖ正则化方法相比较，提高了正则解的渐近阶估计。     

非线性不适定问题的Tikhonov正则化的参数选取方法

在Ｔｉｋｈｏｎｏｖ正则化中，如何选取正则参数极为重要，直至现在，仍有许多问题期待解决．本文对非线性不适定问题考虑了Ｔｉｋｈｏｎｏｖ正则化，提出了一个新的简单的正则参数的最优选取法，并对由此得到的正则参数，研究了Ｔｉｋｈｏｎｏｖ正则化解的收敛性，并且当ｘ－最小范数解满足“源条件”时，在适当的条件下，导出了最优收敛率．     

不适定问题的迭代Tikhonov正则化方法

Tikhonov正则化方法是研究不适定问题最重要的正则化方法之一,但由于这种方法的饱和效应,使得不可能随着解的光滑性假设的提高而提高收敛率,即不能使正则解与准确解的误差估计达到阶数最优．本文所讨论的迭代的Tikhonov正则化方法对此进行了改进,保证了误差估计总可以达到阶数最优．数值试验结果表明计算效果良好．     

算子和右端都近似给定的第一类算子方程的Тихонов正则解的渐近阶估计

本文利用Тихонов正则化方法求解算子和右端都是近似给定的第一类算子方程,给出一个选择正则参数的方法,并给出正则解的渐近阶估计.     

算子和右端都近似给定的第一类算子方程的Тихонов正则解的渐近阶估计

本文利用正则化方法求解算子和右端都是近似给定的第一类算子方程,给出一个选择正则参数的方法,并给出正则解的渐近阶估计。     

REGULARIZATION METHOD FOR IMPROVING OPTIMAL CONVERGENCE RATE OF THE REGULARIZED SOLUTION OF ILL-POSED PROBLEMS

1IntroductionThestudyoflllallymathematicalphysicsproblemsleadstosolvingoperatorequatiollsofthefirstkind,andtheoperatorequatiollsofthefirstkindaretypicallyill--posedprobellis[1,2,3,4].Themethodsforsolvillgill-posedproblellishavebeenstudiedbyagreatnumberofresearchers.WementionTikhonovandArsellill[2],Morozov[3]IGroetscll[4],Engll51,HouandLi['],ChenandHouI7]alldoillerscholars.Illtheirresearches,they11avediscussedtheproblemoffindingstableapproxilllatesolutiollsand11aveillvestigatedtileconverge…     

ON THE ASYMPTOTIC ORDER OF TIKHONOV REGULARIZATION WITH OPERATORS ANDDATA ERROR

1IntroductionAgreatmanylinearinverseproblemsofmathematicalphysicsmaybefi.allledinanabstractsettingaslinearoperatorequationsoftheform.Ti=y,(1)whichimplicitlydefinesthesolutionxoofthegivenproblem.ThedesiredsolutionxoisOftengi'venintermsoftheMoors-PenrosegeneralizedinverseT intheformxo=T y([1]).InallinterestingcasesthegeneralizedinverseisanunboundedoperatorandthechallengeisthentoprovideapproximationstotheunknownsolutionT ythatarestablewithrespecttoperturbationsinthedatay.'Aprototypefortheequat…     

用Tikhonov正则化方法求一阶和两阶的数值微分

Numerical differentiation is an ill-posed problem, which is important in scientific research and practical applications.In this paper, we use the Tikhonov regularization method to discuss the first and secord order derivatives of a smooth function. The error estimate is also given. And the numerical results prove that our method is applicable.     

A UNIFIED TREATMENT OF REGULARIZATION METHODS FOR LINEAR ILL-POSED PROBLEMS

1　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＬｅｔＡ :Ｘ→ＹｂｅａｂｏｕｎｄｅｄｌｉｎｅａｒｏｐｅｒａｔｏｒｂｅｔｗｅｅｎＨｉｌｂｅｒｔｓｐａｃｅｓＸａｎｄＹ ,ａｎｄｌｅｔＡ ｄｅ ｎｏｔｅｔｈｅＭｏｏｒｅ ＰｅｎｒｏｓｅｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｉｎｖｅｒｓｅｏｆＡ (ｃｆ.[4 ]) .Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｃｏｎｃｅｒｎｓｔｈｅｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｏｆｔｈｅｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｓｏｌｕｔｉｏｎｘ :=Ａ ｙ0 ｏｆｔｈｅｅｑｕａｔｉｏｎＡｘ=ｙ0 (1.1)ｗｉｔｈｙ0 ∈Ｄ(Ａ ) :=Ｒ(Ａ) +Ｒ(Ａ) ⊥,ｗｈｅｒｅＤ(Ａ )ａｎｄＲ(Ａ)ｄｅｎｏｔ…     

求解第一类Fredholm积分方程的多层迭代算法

本文先把正则化后的第二类积分方程分解为等价的一对不含积分算子K^*K、仅含积分算子K以及K^*的方程组, 再用截断投影方法离散方程组, 采用多层迭代算法求解截断后的等价方程组, 并给出了后验参数的选择方法, 确保近似解达到最优.与传统全投影方法相比, 减少了积分计算的维数, 保持了最优收敛率. 最后, 算例说明了算法的有效性.     

二阶差分方程解的振动性与渐近性

本文研究了二阶差分方程Δ(a     

半正定算子方程正则解的收敛率和参数选取法

1 引言 关于第一类线性算子方程 Ax=y (1)已有很多文献和专著作过研究。由于方程(1)一般是不适定的.须用正则化方法求解.最著名的方法是Tikhonov正则化方法.关于其正则解的收敛性、收敛率及参数选取法,专著[2,3]已作了深入系统的研究.当A为半正定自共轭的有界线性算子时,可应用 Lavrent’ev正则化方法或称为简化正则化方法,由于其在计算上所具有的优越性,已引起不少学者的关注.本文将用简化正则化方法研究当A为半正定线性有界算子的情形.实际上,此时的A是一个单调算子,而对单调算子方程,已有很多研究结果,只不过主要是关于正则解的收敛性及有限维逼近的讨论,而未涉及正则解的收敛率问题。我们将在第2节中讨论正则解的收敛率.并给出一种后验的参数选取法,这种参数选取法比先验的参数选取法的优越之处在于它不依赖于解的“光滑性”条件”“,但当满足某种“光滑性”条件时,所得到的收敛率是最优的.第3节中我们讨论了当算子方程的右端数据及算子本身都为近似已知的情形,这种情形更接近于实际的数学模型。文献[13,14]曾作过研究.