Un nueva estrategia de elección de parámetros para el método de regularización de Lavrentiev para ecuaciones no lineales mal condicionadas
Autores: George, Santhosh; Padikkal, Jidesh; Remesh, Krishnendu; Argyros, Ioannis K.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Un nueva estrategia de elección de parámetros para el método de regularización de Lavrentiev para ecuaciones no lineales mal condicionadas
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Introducido
Condición de origen
Estrategia de elección de parámetros
Estimación de error
Suposiciones
Entorno de dimensionalidad finita
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 29
Citaciones: Sin citaciones
En este documento, presentamos una nueva condición de origen y una nueva estrategia de elección de parámetros que también proporciona la mejor estimación de error conocida. Para obtener los resultados, utilizamos las suposiciones empleadas en estudios anteriores. Además, estudiamos la nueva estrategia de elección de parámetros propuesta y la aplicamos al método (en el entorno de dimensionalidad finita) considerado en George y Nair (2017).
Descripción
En este documento, presentamos una nueva condición de origen y una nueva estrategia de elección de parámetros que también proporciona la mejor estimación de error conocida. Para obtener los resultados, utilizamos las suposiciones empleadas en estudios anteriores. Además, estudiamos la nueva estrategia de elección de parámetros propuesta y la aplicamos al método (en el entorno de dimensionalidad finita) considerado en George y Nair (2017).