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Nichtlineare Probleme<br />

Wir diskutieren nun die Erweiterung der Landweber-Iteration auf nichtlineare<br />

Probleme der Form<br />

F (x) = y.<br />

Motivation ist die Beobachtung dass die Landweber-Iteration im nichtlinearen<br />

Fall gerade die Gradienten-Abstiegsmethode für das zugehörige kleinste-<br />

Quadrate Funktional 1 2 ‖T x−y‖2 ist. Im Fall eines nichtlinearen Problems F (x) =<br />

y betrachten wir daher das Funktional<br />

Seine Ableitung ist gegeben durch<br />

J(x) := 1 2 ‖F (x) − yδ ‖ 2 .<br />

J ′ (x) = F ′ (x) ∗ (F (x) − y)<br />

und wir erhalten damit die nichtlineare Landweber-Iteration:<br />

x k+1<br />

δ<br />

= x k δ − τF ′ (x k δ )∗ (F (x k δ ) − y). (5.3)<br />

Im nichtlineare Fall ist die Wahl des Anfangswertes von besonderer Bedeutung<br />

denn x 0 spielt die selbe Rolle wie die a-priori Information x ∗ bei der Tikhonov-<br />

Regularisierung und kann (im Fall von mehreren Lösungen) festlegen, gegen<br />

welche Lösung der Algorithmus konvergiert. Wir betrachten nun den Fehler genauer<br />

(für eine detailierte Analyse des Algorithmus siehe [4]), ähnlich zum linearen<br />

Fall gilt:<br />

‖x δ k+1 − x† ‖ 2 − ‖x δ k − x† ‖ 2<br />

= τ 2 ‖F ′ (x δ k ) ∗(F (x δ k ) − yδ )‖ 2 − 2τ〈x δ k − x† , F ′ (x δ k ) ∗(F (x δ k ) − yδ )〉<br />

≤ τ 2 ‖F ′ (x δ k )‖ 2(F (x δ k ) − yδ ) 2 − 2τ〈F (x δ k ) − y, F (xδ k ) − yδ 〉<br />

+2τ〈F (x δ k ) + F ′ (x δ k )(xδ k − x† ) − F (x † ), F (x δ k ) − yδ 〉<br />

Die ersten beiden Terme sind analog zum linearen Fall während der dritte, zusätzliche<br />

Term die nichtlinearität des Problems wiederspiegelt. Da F (x k δ ) +<br />

F ′ (x k δ )(xk δ − x† ) − F (x † ) eine erste Ordnung Taylorentwicklung ist erwartet<br />

man (zumindest lokal um die Lösung) eine Abschätzung der Art<br />

‖F (x k δ ) + F ′ (x k δ )(xk δ − x† ) − F (x † )‖ ≤ c‖x k δ − x† ‖ 2 .<br />

Wie wir bereits früher gesehen haben kann der Fehler ‖x k δ − x† ‖ 2 viel größer<br />

sein als ‖F (x k δ ) − F (x† )‖ und damit wird uns eine solche Abschätzung nicht<br />

helfen um zu zeigen dass der Fehler in jeder Iteration kleiner wird. Für die Konvergenzanalyse<br />

zeigt sich, dass eine Bedingung der Form<br />

‖F (x k δ ) + F ′ (x k δ )(xk δ − x† ) − F (x † )‖ ≤ c‖F (x k δ ) − F (x† )‖ (5.4)<br />

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