Inversio-ongelmien peruskurssi - Oulu
Inversio-ongelmien peruskurssi - Oulu
Inversio-ongelmien peruskurssi - Oulu
You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
annettu data.<br />
Tikhonovin regularisaatiossa (eng. Tikhonov’s regularization) yhtälön y =<br />
Ax + ε likimääräisratkaisuksi ˆx otetaan Tikhonovin funktionaalin<br />
missä α > 0, minimoija eli<br />
L α (x) := ‖Ax − y‖ 2 + α‖x‖ 2 ,<br />
ˆx α = argmin<br />
x∈R n ‖Ax − y‖ 2 + α‖x‖ 2 .<br />
Lause 3. Olkoon α > 0. Minimointiongelmalla<br />
‖Aˆx − y‖ 2 + α‖x‖ 2 = min<br />
x∈R n ‖Ax − y‖2 + α‖x‖ 2<br />
on yksikäsitteinen ratkaisu ˆx α . Ratkaisu ˆx α on myös yhtälön<br />
yksikäsitteinen ratkaisu.<br />
(A T A + αI)ˆx α = A T y<br />
Todistus. Kirjoitetaan Tikhonovin funktionaali muodossa<br />
( ) ( ‖Ax − y‖ 2 + α‖x‖ 2 =<br />
A<br />
∥ √αI y ∥∥∥<br />
2<br />
x − ,<br />
0)∥<br />
joka johtaa pienimmän neliösumman minimointiin. Voimme käyttää Lausetta<br />
2, jonka nojalla Tikhonovin funktionaalin minimoija on olemassa ja toteuttaa<br />
yhtälön<br />
( ) T ( ) ( ) T ( )<br />
√αI<br />
A<br />
√αI<br />
A A<br />
ˆx = √αI y<br />
0<br />
eli<br />
(A T A + αI)ˆx α = A T y.<br />
Tämän yhtälön ratkaisu on yksikäsitteinen Korollaarin 2 nojalla, sillä matriisin<br />
(<br />
A<br />
√αI<br />
)<br />
ydin sisältää vain nollavektorin, sillä jos<br />
niin x = 0.<br />
0 =<br />
( ) ( )<br />
√αI<br />
A Ax<br />
x = √ , αx<br />
Esimerkki 12. Tarkastellaan edellisen luvun Esimerkin 7 matriisia<br />
⎛ ⎞<br />
11 10 14<br />
A = ⎝12 11 −13⎠,<br />
14 13 −66<br />
jonka ehtoluku on luokka 10 5 .<br />
Olkoon y = Ax+ε ∈ R 3 annettu. Tarkastellaan tilannetta, jossa tuntematon<br />
x = (0, 0, 1) ja ǫ = (0.1, −0.1, 0.1). Silloin<br />
Ax = ( 14 −13 −66 ) T<br />
36