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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Scalable Numerical Algorithm for Solving Tikhonov Regularization Problems

verfasst von : Rosella Arcucci, Luisa D’Amore, Simone Celestino, Giuliano Laccetti, Almerico Murli

Erschienen in: Parallel Processing and Applied Mathematics

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

We present a numerical algorithm for solving large scale Tikhonov Regularization problems. The approach we consider introduces a splitting of the regularization functional which uses a domain decomposition, a partitioning of the solution and modified regularization functionals on each sub domain. We perform a feasibility analysis in terms of the algorithm and software scalability, to this end we use the scale-up factor which measures the performance gain in terms of time complexity reduction. We verify the reliability of the approach on a consistent test case (the Data Assimilation problem for oceanographic models).

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Metadaten
Titel
A Scalable Numerical Algorithm for Solving Tikhonov Regularization Problems
verfasst von
Rosella Arcucci
Luisa D’Amore
Simone Celestino
Giuliano Laccetti
Almerico Murli
Copyright-Jahr
2016
Buch
Parallel Processing and Applied Mathematics

Print ISBN: 978-3-319-32151-6

Electronic ISBN: 978-3-319-32152-3

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-32152-3_5