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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.10
- 수록면
- 1,550 - 1,555 (6page)
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The least squares problems have wide applications in inverse problems of vibration theory, control theory, digital image and signal processing. In this paper, the conjugate gradient least squares(CGLS) method is extended to solve the least squares Frobenius norm solution of matrix equation with conjugate and transpose unknown. For any initial values, the least squares Frobenius norm solution can be gotten by this new algorithm. Moreover, the numerical example proved that the provided algorithm is much more feasible than the existed LSQR iterative algorithm.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. NEW ALGORITHM
3. CONVERGENCE ANALYSIS
4. NUMERICAL EXAMPLES
5. CONCLUSIONS
6. ACKNOWLEDGEMENTS
REFERENCES
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