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由不适定问题离散化得到的大规模不适定线性方程组的正则化过程可通过对解加一个上界约束转化为有约束条件的最小值问题.为有效求解此类问题,考虑用双网格迭代方法求解转化得到的对称正定线性方程组.试验问题的数值结果表明,双网格迭代方法求解正则化后的对称正定线性方程组效果很好. 相似文献
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由不适定问题离散化得到的大规模不适定线性方程组的正则化过程可通过对解加一个上界约束转化为有约束条件的最小值问题。为有效求解此类问题，考虑用双网格迭代方法求解转化得到的对称正定线性方程组。试验问题的数值结果表明，双网格迭代方法求解正则化后的对称正定线性方程组效果很好。 相似文献
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针对曲线拟合问题，提出了用带惩罚项的自适应非参数回归方法来确定一组数据的拟合函数，并主要讨论了此方法中正则化参数的确定问题，其中包括凭主观选择法和交叉验证法以及通过非线性函数方程来确定下则化参数．最后，采用Matlab编程对一些实际例子进行了试算，其中应用了不同的方法，并且对一个实际问题采用不同方法进行了处理，并做出了比较．通过比较可看出，用带惩罚项的自适应非参数回归方法来确定一组数据的拟合函数的效果良好． 相似文献
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