摘要
为求解线性反问题,在MHS共轭梯度法的基础上增加一个谱参数,使其变成新的谱共轭梯度法。用Wolfe线搜索准则证明算法的下降性与全局收敛性。选择合适的核函数和真实解来求解线性反问题。数值结果表明,算法具有有效性。
To solve the linear inverse problem,a spectral parameter is added to the MHS conjugate gradient method to make it a new spectral conjugate gradient method.The global convergence and descent property of the proposed algorithm are proved by Wolfe line search criteria.The appropriate kernel function and the real solution are chosen to solve the linear inverse problem.The numerical results show the proposed algorithm is effective.
作者
郭艳可
王硕
朱志斌
GUO Yanke;WANG Shuo;ZHU Zhibin(School of Mathematics and Conlputational Science,Guilin University of Electronic Technology,Guilin 541004,China)
出处
《桂林电子科技大学学报》
2018年第3期238-241,共4页
Journal of Guilin University of Electronic Technology
基金
国家自然科学基金(11361018)
广西自然科学基金(2014GXNSFFA118001)
桂林市科学研究与技术开发计划(20140127-2)
广西教育厅科研项目(KY2016YB167)
桂林电子科技大学研究生教育创新计划(2016YJCX46
2017YJCX80)
关键词
谱共轭梯度法
MHS共轭梯度法
WOLFE线搜索
线性反问题
spectral conjugate gradient method
MHS conjugate gradient method
Wolfe line search
linear inverse problem
