Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Convergence and Complexity Analysis of a Levenberg-Marquardt Algorithm for Inverse Problems

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F20%3A00347159" target="_blank" >RIV/68407700:21230/20:00347159 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.1007/s10957-020-01666-1" target="_blank" >https://doi.org/10.1007/s10957-020-01666-1</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/s10957-020-01666-1" target="_blank" >10.1007/s10957-020-01666-1</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Convergence and Complexity Analysis of a Levenberg-Marquardt Algorithm for Inverse Problems

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The Levenberg-Marquardt algorithm is one of the most popular algorithms for finding the solution of nonlinear least squares problems. Across different modified variations of the basic procedure, the algorithm enjoys global convergence, a competitive worst-case iteration complexity rate, and a guaranteed rate of local convergence for both zero and nonzero small residual problems, under suitable assumptions. We introduce a novel Levenberg-Marquardt method that matches, simultaneously, the state of the art in all of these convergence properties with a single seamless algorithm. Numerical experiments confirm the theoretical behavior of our proposed algorithm.

  • Název v anglickém jazyce

    Convergence and Complexity Analysis of a Levenberg-Marquardt Algorithm for Inverse Problems

  • Popis výsledku anglicky

    The Levenberg-Marquardt algorithm is one of the most popular algorithms for finding the solution of nonlinear least squares problems. Across different modified variations of the basic procedure, the algorithm enjoys global convergence, a competitive worst-case iteration complexity rate, and a guaranteed rate of local convergence for both zero and nonzero small residual problems, under suitable assumptions. We introduce a novel Levenberg-Marquardt method that matches, simultaneously, the state of the art in all of these convergence properties with a single seamless algorithm. Numerical experiments confirm the theoretical behavior of our proposed algorithm.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/EF16_019%2F0000765" target="_blank" >EF16_019/0000765: Výzkumné centrum informatiky</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2020

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    JOURNAL OF OPTIMIZATION THEORY AND APPLICATIONS

  • ISSN

    0022-3239

  • e-ISSN

    1573-2878

  • Svazek periodika

    185

  • Číslo periodika v rámci svazku

    3

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    18

  • Strana od-do

    927-944

  • Kód UT WoS článku

    000532195600002

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85084682182