在擾動方程的正則化求解問題中，解的收斂*估計是十分重要的。
實驗是建立在仿生複眼圖像上，實驗結果*了這兩種正則化的迭代算法的有效*。
提出一種基於正則化優化修正的電容層析成像圖像重建算法。
本文主要研究用正則化迭代梯度法求解不適定非線*算子方程。
本文根據常微分方程參數反問題的數學理論，將正交化方法同有限差分法結合用於確定水質模型參數，並與正則化方法、最速下降法和共軛梯度法作了比較。
典則tsvd方法是求解線*不適定問題的一個好正則化方法，而採用二分法結合反迭代法能有效數值實現典則tsvd方法。
並透過數值試驗進一步肯定正則化理論在資料同化中的作用。
典則tsvd方法是求解線*不適定問題的一種很好的正則化方法。
我們採用了Born近似方法和重加權正則化共軛梯度法算法。
首先闡述了基於輻*傳輸方程光學層析成像的前向模型，進而提出基於平滑準則的正則化重建方法。
本文提出了一種從人臉圖像中提取和正則化本徵特徵的子空間方法。
