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Métodos de gradiente conjugado tensor con determinación automática de parámetros de regularización para problemas mal planteados con t-producto

Autores: Wang, Shi-Wei; Huang, Guang-Xin; Yin, Feng

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Métodos de gradiente conjugado tensor con determinación automática de parámetros de regularización para problemas mal planteados con t-producto


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Problemas
Regularización
Minimización
Tensor
Conjugate-Gradient
Discrepancia

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 31

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Los problemas mal planteados surgen en muchas áreas de la ciencia y la ingeniería. Tikhonov es una regularización habitual que reemplaza el problema original por un problema de minimización con un término de fidelidad y un término de regularización. En este documento, se presenta un método de Gradiente Conjugado preservado de estructura de producción tensorial (tCG) para resolver el problema de minimización de regularización. Proporcionamos una versión truncada de los parámetros de regularización para el método tCG y una versión preprocesada del método tCG. El principio de discrepancia se utiliza para determinar automáticamente el parámetro de regularización. Se presentan varios ejemplos de recuperación de imágenes y videos para mostrar la efectividad de los métodos propuestos al compararlos con algunos algoritmos anteriores.

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