【摘 要】
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较详细介绍了LSQRD反演方法以及“检测版”分辨分析方法,并举实例检验其应用。对于大型稀疏方程组的求解,LSQRD是一种内存需求小,计算缟和抗噪能力较强的算法。“检验版”试验表明,LSQRD也可以对
【机 构】
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中国科学院测量与地球物理研究所,辽宁省地震局
【基金项目】
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国家自然科学基金,中国科学院测量与地球物理研究所所长基金
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较详细介绍了LSQRD反演方法以及“检测版”分辨分析方法,并举实例检验其应用。对于大型稀疏方程组的求解,LSQRD是一种内存需求小,计算缟和抗噪能力较强的算法。“检验版”试验表明,LSQRD也可以对迭代解进行有效的可靠性估计,以指导对反结果的利用。
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