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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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