Two Generalizations of the Projected Gradient Method for Convexly Constrained Inverse Problems : Hybrid steepest descent method, Adaptive projected subgradient method (Numerical Analysis and New Information Technology)

ダウンロード数: 404

http://hdl.handle.net/2433/25282

このアイテムのファイル:

ファイル	記述	サイズ	フォーマット
1362-12.pdf		827.94 kB	Adobe PDF	見る/開く

タイトル:	Two Generalizations of the Projected Gradient Method for Convexly Constrained Inverse Problems : Hybrid steepest descent method, Adaptive projected subgradient method (Numerical Analysis and New Information Technology)
著者:	Yamada, Isao Ogura, Nobuhiko
著者名の別形:	山田, 功小倉, 信彦
発行日:	Apr-2004
出版者:	京都大学数理解析研究所
誌名:	数理解析研究所講究録
巻:	1362
開始ページ:	88
終了ページ:	94
URI:	http://hdl.handle.net/2433/25282
出現コレクション:	1362 数値解析と新しい情報技術

このリポジトリに保管されているアイテムはすべて著作権により保護されています。