Участник:Kiseliov/Метод регуляризации Тихонова

Материал из Алговики
Версия от 16:09, 29 сентября 2022; Kiseliov (обсуждение | вклад) (Создание статьи | первые шаги в заполнении)
(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к навигации Перейти к поиску

Автор: Киселёв Е. И.

1 ЧАСТЬ. Свойства и структура алгоритмов

1.1 Общее описание алгоритма

1.2 Математическое описание алгоритма

1.3 Вычислительное ядро алгоритма

1.4 Макроструктура алгоритма

1.5 Схема реализации последовательного алгоритма

1.6 Последовательная сложность алгоритма

1.7 Информационный граф

1.8 Ресурс параллелизма алгоритма

1.9 Входные и выходные данные алгоритма

Входные данные: Спектр искажённого изображения и спектр ядра свёртки. Обычно дано искажённое изображение (от которого берётся преобразование Фурье). Мы считаем параметры ядра известными. Оно генерируется, и затем от него берётся преобразование Фурье (получается спектр).

Выходные данные: Спектр исходного изображения. Спектр можно преобразовать в изображение с помощью обратного преобразования Фурье.

1.10 Свойства алгоритма

2 ЧАСТЬ. Программная реализация алгоритма

2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма

2.2 Локальность данных и вычислений

2.3 Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма

2.4 Масштабируемость алгоритма и его реализации

2.5 Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма

2.6 Выводы для классов архитектур

2.7 Существующие реализации алгоритма

3 Литература

  • Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. – М.: Наука, 1979.
  • Тихонов А.Н., Гончарский А.В., Степанов В.В., Ягола А.Г. Численные методы решения некорректных задач. – М.: Наука, 1990.
  • Гудмен Дж. Введение в фурье‐оптику. – М.: Мир, 1970. 364 с.