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上传时间: 2021-03-19
详细说明：Landweber迭代是线性系统求解的通用方法，广泛用于图像重建。 Landweber.iteration的收敛行为在理论和实践上均具有重要意义。通过迭代公式的表示以及Landweber迭代的收敛结果，我们在最小化新迭代矩阵的谱半径的情况下，推导了最佳松弛方法。当只有最大奇异值可用时，我们还建立了迭代松弛策略来加速Landweber迭代的收敛性。作为直接结果，我们为对称非负定线性系统的理查森迭代得出了相应的结果。最后，进行了数值模拟以验证理论结果。通过与现有策略进行比较，证明了所提出的放松策略的优势。
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