具有噪声估计机制的偏差迭代图像复原

研究了Morozov偏差方程,将图像退化模型的Tikhonov正则化解构造Morozov偏差方程.用小波变换估计图像信号的噪声能量,并运用到Morozov偏差方程中,利用Morozov偏差原理迭代求取正则参数,从而得到正则化解.提出了一种具有噪声能量估计的偏差迭代图像复原正则化方法.实验表明:在图像信号噪声未知的情况下,该迭代方法的图像复原具有较快的计算收敛速度和较好的复原能力.     

Laplace方程Cauchy问题的Tikhonov正则化方法

考虑了矩形区域上一个Laplace方程的Cauchy问题.对y=0时的Cauchy数据,以及x=0,x=π时的边界数据均已给出,要求0相似文献   

优化Tikhonov迭代法在电容层析成像中的应用

为了提高电容层析成像的速度和质量,将收敛速度较快的Tikhonov迭代法应用于电容层析成像.Tikhonov迭代法的难点在于正则化系数的选取,通过对其正则化作用的分析,提出利用对灵敏场的奇异值分解,选取最大奇异值作为正则化系数,从而保证算法收敛的稳定性;同时为了提高收敛速度,将线性反演算法(LBP)计算所得的灰度作为迭代的初始值.结果表明:该正则化系数具有更高的稳定性和收敛速度;Tikhonov迭代法与Landweber迭代法相比具有收敛速度更快,重建图像质量更高的优点.     

一种抛物型方程逆时反问题的修正拟边值正则化方法

提出一种修正的拟边值正则化方法求解一类抛物型方程逆时反问题.首先,在滤子正则化框架下说明了该修正的拟边值正则化方法本质是经典的Tikhonov正则化方法.然后,基于对初值函数的先验假设,采用特征函数展开法,分别证明了在正则化参数先验选取策略与后验选取策略下正则化解的收敛率.最后,借助有限元插值技术,设计出易于并行的反演算法,并通过数值算例验证了反演算法的有效性.     

用Tikhonov正则化方法同时反演对流扩散方程的对流速度和源函数

在给定两个附加观测数据的条件下, 本文基于Tikhonov正则化方法研究了对流扩散方程的对流速度和源函数的同时反演问题. 鉴于原问题是一个初始值非零的对流扩散方程, 本文通过将初始值转化为源项得到了一个组合源项, 首先将原问题转化为一个具有齐次条件的对流扩散问题. 由于所得问题是不适定的, 本文进而利用Tikhonov正则化方法构建了相应的极小化目标泛函, 得到了问题最优解的存在性和所满足的必要条件. 最后, 对终端时刻较小的特殊情形, 本文证明了最优解的唯一性和稳定性.     

稳态扩散问题中Tikhonov正则化系数的收敛率

主要研究稳态扩散方程混合边值问题中未知传导系数的识别. 假设传导系数$\alpha(x)$未知，则由测量数据$z^\delta=u(x), x\in\Omega$可以唯一确定$\alpha(x)$.此外, 在简化的来源条件下, 利用Tikhonov正则化方法, 可以得到扩散方程正则化解以及正则化传导系数的收敛率.     

距离观测方程非线性平差的正则化共轭梯度法

基于稳定泛函约束思想,推导了距离观测方程非线性平差的正则化共轭梯度法.该算法将稳定泛函约束作用于共轭梯度法,解决了共轭梯度法求解病态测距定位方程的不稳定甚至不收敛的问题,提高了正则化数值算法的收敛效率,最后采用模拟数据和水下定位实测数据进行了验证.实验结果表明,该算法具有较好的收敛稳定性,收敛效率优于迭代正则化算法.     

一种新的求解第一类Fredholm积分方程正则化的数值分析

应用改进的Tikhonov正则化，借助Matlab软件对一类Fredholm积分方程进行数值求解．结果表明，李功胜等所建立的改进的Tikhonov正则化比通常的Tikhonov正则化更精确，而且正则解能够达到与理论分析基本一致的较高的收敛率．     

多孔隙介质参数识别的正则化模拟退火法

针对二维多孔隙介质波动方程的参数孔隙率的识别问题,考虑模拟退火法的全局收敛特性,结合求解不适定问题的Tikhonov正则化方法,构造出正则化模拟退火算法.数值实验的结果表明此算法能够有效地处理参数识别问题.     

分数阶扩散方程未知源项的识别问题

探讨了Riesz-Feller分数阶扩散方程未知源识别问题,这类问题是不适定的,即问题的解不连续依赖于测量数据.利用修正的Tikhonov正则化方法,得到问题的一个正则近似解,并且给出正则解和精确解之间H¨older型误差估计.数值实验表明利用修正的Tikhonov正则化方法处理这类问题非常有效.     

二维时间分数阶扩散方程的Tikhonov正则化方法及误差估计

二维时间分数阶的扩散方程非特征Cauchy问题是一个严重不适定的问题,本文通过Tikhonov正则化方法构造正则解,并获得了正则近似解与精确解之间的误差.     

一类非散度型退化抛物方程广义解的存在性

讨论一类非散度型退化抛物方程的初边值问题. 利用抛物正则化方法, 证明了该问题广义解的存在性. 对初边值和方程做了两重正则化, 并分别进行了一系列的估计. 利用分析方法, 证明了所得逼近解序列的弱收敛性, 进而证明了其弱解的存在性.     

一种自适应Tikhonov正则化参数估计方法

为了解决离散线性反问题中正则化参数选择困难的问题,在Tikhonov正则化方法等效统计模型的基础上,提出了一种自适应Tikhonov正则化参数估计方法.将正则化参数选择的问题转换为关于被测信号和测量噪声的超参数的统计推断问题;基于测量噪声潜在的高斯分布特性,可在独立于测量噪声水平的条件下自适应地估计正则化参数.仿真结果表明:从最大化重建信号后验概率分布的角度来看,自适应Tikhonov正则化参数估计方法计算得到的正则化参数可视为具有随机分布特性的最佳正则化参数的近似折中,其对应的重建信号准确度接近于最优重建信号的准确度,且收敛速度较快.     

一类Helmholtz方程Cauchy问题的最优误差界

考虑一类Helmholtz方程Cauchy问题,给出这个问题的最优误差界.用谱正则化方法和修正的Tikhonov正则化方法来求解这个问题,得到Holder型误差估计.根据正则化的最优理论,误差估计是阶数最优的.     

一类p-能量泛函径向极小元的C1,α收敛性

研究了具非S1值边界条件的p-能量泛函的径向极小元的收敛性.利用局部分析的技巧,推出了能量泛函的正则性估计,并由此得到泛函的径向极小元的零点分布在原点和单位圆周附近.在此基础上,利用Euler方程解的正则性估计,得到极小元的C1,α收敛性和收敛速度的估计.     

二维热传导方程源项反问题的一类正则化方法

研究了一类二维热传导方程源项反问题,它是一个典型的不适定问题。通过将方程的终值时刻的温度场作Fourier展开,构造出源项反问题的正则化近似问题,从而获得源项的正则化解,并给出了正则化解的稳定性和收敛性结论。随后,给出了先验选取正则化参数时正则化解的收敛率。与之前的正则化方法相比,收敛率有所提高。最后,分别利用先验与后验选取正则化参数进行数值模拟,模拟结果表明本文提出的正则化方法是可行的。     

Tikhonov泛函近似罚项的灵敏性在反问题中的性质

根据光滑罚项近似非光滑罚项的研究,基于经典的Tikhonov泛函,在一定的假设条件下,研究讨论Banach空间中Tikhonov近似罚项的灵敏性在反问题中的性质与定理,并表明对于正则化参数是根据广义偏差原理选择的相应的稳定结果.     

基于最优流,分割和最优控制的图像序列内插

介绍一种用最优控制论的方法解决图像序列内插问题,目的在于找到一个流场,使得第一个图像能够尽好地传输到第二个图像.对运输方程构建最优控制,通过正则化转化为求满足条件的最优的流场,并给出重整化解,及解的存在,唯一和稳定性.流场的散度有界和Sobolev空间的选择,使得问题不用强制满足莱布尼兹条件.在有界全变分框架下,罚项的弱下半连续得以保证,从而很好地将图像进行运输.最后将图像内插的最优控制方程与Chen-Vese的分割法相结合,用Landweber迭代法获得更快的迭代收敛速度.     

l~2序列空间上的非凸集稀疏正则化

利用l2序列空间上独立作用于已知序列的系数的加权的非二次罚项的Tikhonov正则化的正则化性质可以推导出保证罚项的适定的充分条件,而且重点是带有稀疏约束的求解算子方程的应用。从在罚项在零点的线性增长,可以证明所有正则化解的稀疏。     

熵解的一个正则性结果

非齐次散度型椭圆方程的带有非齐次边界条件的边界值问题, 在控制增长条件、强制性条件以及非齐次项的适当的可积性假设条件下,利用Stampacchia引理和Sobolev空间的分析方法,得到了熵解的正则性结果,推广了已知的结果.