
Landweber方法中的松弛技术探讨
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简介:
本文旨在探讨和分析在Landweber迭代算法中引入松弛技术的优化效果,通过理论推导与数值实验相结合的方式,验证不同松弛策略对算法收敛性及稳定性的影响。
Landweber迭代是一种用于线性系统求解的通用方法,在图像重建领域应用广泛。其收敛行为在理论与实践中都具有重要意义。通过分析迭代公式及Landweber迭代的收敛结果,我们在最小化新迭代矩阵谱半径的情况下推导出了最佳松弛方法。当仅能获得最大奇异值时,我们还提出了加速Landweber迭代收敛性的策略。作为直接结果,我们也为对称非负定线性系统的理查森迭代得出了相应的结论。最后通过数值模拟验证了理论成果,并且与现有策略对比后证明了所提出的松弛策略的优势。
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