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Erschienen in:
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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

Iteratively Regularized Gauss-Newton Methods under Random Noise

verfasst von : Mikhail Yu. Kokurin, Anatoly B. Bakushinsky

Erschienen in: Inverse Problems and Applications

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

We investigate a class of regularized Gauss–Newton type methods for solving irregular nonlinear equations with general smooth operators in a Hilbert space. Perturbations of right-hand sides of equations are modeled by Hilbert space valued random elements. We analyze two qualitatively different schemes of forming stochastic measurement data, establish approximation properties of the methods in the mean square sense and prove corresponding accuracy estimates The work is supported by the Russian Foundation for Basic Research (project no. 12–01–00239a).

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Literatur
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2.
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Vakhania, N.N., Tarieladze, V.I., Chobanyan, S.A.: Probability Distributions on Banach Spaces. D. Reidel Publishing Co., Dordrecht (1987)CrossRefMATH
Metadaten
Titel
Iteratively Regularized Gauss-Newton Methods under Random Noise
verfasst von
Mikhail Yu. Kokurin
Anatoly B. Bakushinsky
Copyright-Jahr
2015
Buch
Inverse Problems and Applications

Print ISBN: 978-3-319-12498-8

Electronic ISBN: 978-3-319-12499-5

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-12499-5_1