Algoritmos para problemas de otimização convexa em dois níveis com aplicações em tomografia (2015)
- Autor:
- Autor USP: HELOU NETO, ELIAS SALOMÃO - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SME
- Subjects: OTIMIZAÇÃO CONVEXA; TOMOGRAFIA COMPUTADORIZADA DE EMISSÃO; ALGORITMOS NUMÉRICOS
- Language: Português
- Abstract: O presente texto introduz uma nova classe de algoritmos de E-subgradientes explícitos e propõe dois novos métodos concretos para a aproximação numérica da solução de problemas de otimização convexa em dois níveis. As propriedades teóricas de convergência são analisadas e experimentos envolvendo microtomografia de alta resolução são apresentados. Os resultados mostram que a modelagem em dois níveis associada aos algoritmos propostos possui potencial prático de aplicação como alternativa em reconstrução tomográfica de imagens a partir de dados distorcidos e insuficientes.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2015
- Data da defesa: 11.11.2015
-
ABNT
HELOU, Elias Salomão. Algoritmos para problemas de otimização convexa em dois níveis com aplicações em tomografia. 2015. Tese (Livre Docência) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2015. . Acesso em: 24 abr. 2024. -
APA
Helou, E. S. (2015). Algoritmos para problemas de otimização convexa em dois níveis com aplicações em tomografia (Tese (Livre Docência). Universidade de São Paulo, São Carlos. -
NLM
Helou ES. Algoritmos para problemas de otimização convexa em dois níveis com aplicações em tomografia. 2015 ;[citado 2024 abr. 24 ] -
Vancouver
Helou ES. Algoritmos para problemas de otimização convexa em dois níveis com aplicações em tomografia. 2015 ;[citado 2024 abr. 24 ] - Escolha do parâmetro de relaxação e implementações paralelas do método de Kaczmarz
- The discrete Fourier transform for golden angle linogram sampling
- Accelerating overrelaxed and monotone fast iterative shrinkage-thresholding algorithms with line search for sparse reconstructions
- Fast projection/backprojection and incremental methods applied to synchrotron light tomographic reconstruction
- A sequential optimality condition for mathematical programs with equilibrium constraints based on a nonsmooth formulation
- Suavização parcial e algoritmos acelerados de primeira ordem: aplicação a problemas inversos com ruído esparso
- On perturbed steepest descent methods with inexact line search for bilevel convex optimization
- On the differentiability check in gradient sampling methods
- Generalized backprojection operator: fast calculation
- Monotone FISTA with variable acceleration for compressed sensing magnetic resonance imaging
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