Posteriori selection strategies of regularization parameters for Lanczos' generalized derivatives
Posteriori selection strategies of regularization parameters for Lanczos' generalized derivatives
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Lanczos广义导数正则化参数的后验选择策略
DOI：
10.1016/j.aml.2020.106645
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Bin Hu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zewen Wang;Shufang Qiu;Zhiqun Ye;Bin Hu
本文主要研究如何在Lanczos广义导数中选择合理的步长（正则化参数）。提出了四种后验选择策略，其中两种策略需要知道噪声水平，另两种策略不需要知道噪声水平，并利用正则化解的收敛性估计（Lanczos广义导数）提出了四种后验选择策略。数值实验表明，后三种后验选择策略（即后验选择策略II-IV）对于Lanczos广义导数是可行的。
This paper mainly studies how to select reasonable stepsizes (regularization parameters) in Lanczos’ generalized derivatives. Four posterior selection strategies, in which two strategies need to know the noise level while the other two do not, are proposed with the convergence estimates of regularization solutions (Lanczos’ generalized derivatives). Numerical experiments show that the last three posterior selection strategies, i.e. Posterior Selection Strategies II–IV, are feasible for Lanczos’ generalized derivatives.
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DOI：
10.1002/mma.4752
发表时间：
2018-04
期刊：
Math Meth Appl Sci.
影响因子：
--
作者：
Yuchan Wang;Jijun Liu
通讯作者：
Jijun Liu
DOI：
10.1016/j.amc.2008.03.014
发表时间：
2012-12
期刊：
Appl. Math. Comput.
影响因子：
--
作者：
Zewen Wang;Jijun Liu
通讯作者：
Zewen Wang;Jijun Liu
影响因子：
2.1
作者：
Yang Wang;X. Jia;Jin Cheng
通讯作者：
Yang Wang;X. Jia;Jin Cheng
影响因子：
2.4
作者：
Wang Zewen;Wen Rongsheng
通讯作者：
Wen Rongsheng
DOI：
10.2307/3608551
发表时间：
1961
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
C. Lanczos
通讯作者：
C. Lanczos