A Study of an Iteratively-Regularized Simplified Landweber Iteration for Nonlinear Inverse Problems in Hilbert Spaces

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作者
Sharad Kumar Dixit
出处
期刊:Numerical Functional Analysis and Optimization [Informa]
卷期号:: 1-34
标识
DOI:10.1080/01630563.2023.2183510
摘要

Lanweber-type methods are a well-known regularization methods to solve linear and nonlinear ill-posed problems. In this article, we consider a simplified form of Landweber method, say, an iteratively-regularized simplified Landweber iteration for solving nonlinear ill-posed problems. We study a detailed convergence analysis of the method under standard conditions on the nonlinearity and the rate of convergence under a Hölder-type source condition. Finally, numerical simulations are performed to validate the performance of the method.
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