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We finally mention that any suitable linear regularization method can be applied<br />

to the Newton step, in particular also linear iterative methods such as<br />

Landweber iteration or conjugate gradient methods, leading to methods called<br />

Newton-Landweber or Newton-CG. The above decay of α k to zero corresponds<br />

to an increase of the inner iteration number in such cases.<br />

5.3 Iterative Methods als Zeit-Diskrete Flüße (time-discrete<br />

flows)<br />

Wir schließen diese Kapitel mit der Interpretation iterativer Regularisierungsmethoden<br />

als Zeit-Diskretisierung von Gradientenflüßen. We starten wieder mit<br />

der Landweber-Iteration die wir umschreiben als<br />

x k+1 − x k<br />

= −T ∗ (T x k − y)<br />

τ<br />

Wenn wir τ als Schrittweite und x k = x(kτ) als Zeitschritte eines Flußes interpretieren,<br />

dann entspricht die Landweber-Iteration einer expliziten (forwärts<br />

Euler) diskretisierung<br />

dx<br />

dt (t) = −T ∗ (T x(t) − y), (5.8)<br />

d.h. einer asymptotischen Regularisierung. Analog erhalten wir für das Newton-<br />

Verfahren<br />

x k+1 − x k<br />

= −F ′ (x k )(F (x k ) − y).<br />

τ<br />

underbrace<br />

dx<br />

dt (t) = −F ′ (x(t)) ∗ (F (x(t)) − y), (5.9)<br />

From this correspondance to the flow (5.9) it seems natural to try other time discretizations.<br />

The implicit time discretization (backward Euler) yields the nonlinear<br />

equation<br />

x k+1 − x k<br />

= −F ′ (x k+1 )(F (x k+1 ) − y),<br />

τ<br />

which is the optimality condition of the optimization problem<br />

‖F (x) − y‖ 2 + 1 τ ‖xk+1 − x k ‖ 2 → min<br />

x∈X ,<br />

well-known from Tikhonov regularization. The corresponding iterative procedure<br />

is therefore called iterated Tikhonov regularization. If we perform a semiimplicit<br />

time discretization, i.e., approximating F ′ (x) ∗ explicitely and F (x) by<br />

a first-order Taylor expansion around the last time step x k we end up with the<br />

Levenberg-Marquardt method. The iteratively regularized Gauss-Newton method<br />

corresponds to a non-consistent semi-implicit time discretization.<br />

From this motivation it is not surprising that general Runge-Kutta methods (even<br />

non-consistent ones) applied to the flow (5.9) yield convergent iterative regularization<br />

methods, as recently shown by Rieder [?].<br />

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