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An iterated multiplicative regularization for force reconstruction problems

机译：强制重建问题的迭代乘法正则化

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In presence of very noisy data, standard regularization methods generally fail in reconstructing satisfying solutions. To this end, iterated regularization techniques can be implemented. This class of regularization approaches can be seen as an iterative refinement of an initial solution obtained from classical regularization methods. In the present paper, an iterated multiplicative regularization for dealing with force reconstruction problems is discussed. More specifically, the associated non-stationary formulation is compared to its stationary counterpart through numerical and experimental validations. It is shown that the proposed stationary version outperforms the non-stationary formulation regarding the quality of reconstructed solutions. (C) 2018 Elsevier Ltd. All rights reserved.
机译：在存在非常嘈杂的数据中，标准正则化方法通常在重建令人满意的解决方案中失败。 为此，可以实现迭代正则化技术。 这类正规化方法可以被视为从经典正则化方法获得的初始解决方案的迭代细化。 在本文中，讨论了用于处理力重建问题的迭代乘法正则化。 更具体地，通过数值和实验验证将相关的非静止制剂与其固定的对应物进行比较。 结果表明，所提出的静止版本优于关于重建解决方案质量的非静止制剂。 （c）2018年elestvier有限公司保留所有权利。

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