Журнал вычислительной математики и математической физики
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS


Ж. вычисл. матем. и матем. физ.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти




Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация

Журнал вычислительной математики и математической физики, 2017, том 57, номер 4, страница 744
DOI: https://doi.org/10.7868/S0044466917040068 (Mi zvmmf10567) 		 
Эта публикация цитируется в 4 научных статьях (всего в 4 статьях)

A conjugate subgradient algorithm with adaptive preconditioning for the least absolute shrinkage and selection operator minimization
[Алгоритм сопряженных субградиентов с адаптивным предобусловливанием для минимизации методом оператора наименьшего абсолютного сжатия и выбора]

A. Mirone, P. Paleo

European Synchrotron Radiation Facility, BP 220, F-38043 Grenoble Cedex, France
PDF полного текста (31 kB) Список цитирования (4)
Список литературы:
PDF
HTML
DOI: https://doi.org/10.7868/S0044466917040068
Аннотация: Предлагается новый эффективный алгоритм сопряженных субградиентов для минимизации выпуклой функции, содержащей член наименьших квадратов и член с абсолютным значением регуляризации. Метод применяется для обращения плохо обусловленных линейных задач, в частности, для компьютерной томографии со словарным методом обучения. Сравнение с другими современными методами показывает значительное снижение числа итераций, что делает этот алгоритм привлекательным для его практического использования. Результаты вычислений приведены в виде графиков. Библ. 18. Фиг. 4.
Ключевые слова: алгоритм сопряженных субградиентов, адаптивное предобусловливание, некорректная система линейных уравнений, методы минимизации, регуляризация.
Поступила в редакцию: 29.06.2015
Исправленный вариант: 30.09.2015
Англоязычная версия:
Computational Mathematics and Mathematical Physics, 2017, Volume 57, Issue 4, Pages 739–748
DOI: https://doi.org/10.1134/S0965542517040066
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 519.7
Язык публикации: английский
Образец цитирования: A. Mirone, P. Paleo, “A conjugate subgradient algorithm with adaptive preconditioning for the least absolute shrinkage and selection operator minimization”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 57:4 (2017), 744; Comput. Math. Math. Phys., 57:4 (2017), 739–748
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{MirPal17}
\by A.~Mirone, P.~Paleo
\paper A conjugate subgradient algorithm with adaptive preconditioning for the least absolute shrinkage and selection operator minimization
\jour Ж. вычисл. матем. и матем. физ.
\yr 2017
\vol 57
\issue 4
\pages 744
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/zvmmf10567}
\crossref{https://doi.org/10.7868/S0044466917040068}
\mathscinet{http://mathscinet.ams.org/mathscinet-getitem?mr=3651126}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=29331729}
\transl
\jour Comput. Math. Math. Phys.
\yr 2017
\vol 57
\issue 4
\pages 739--748
\crossref{https://doi.org/10.1134/S0965542517040066}
\isi{https://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=Publons&SrcAuth=Publons_CEL&DestLinkType=FullRecord&DestApp=WOS_CPL&KeyUT=000401560700013}
\scopus{https://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-85019630406}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/zvmmf10567
  • https://www.mathnet.ru/rus/zvmmf/v57/i4/p744
    • Эта публикация цитируется в следующих 4 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    		Журнал вычислительной математики и математической физики Computational Mathematics and Mathematical Physics
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:152
    PDF полного текста:47
    Список литературы:45
     
      Обратная связь:
    		  Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024