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A modified discrepancy principle to attain optimal convergence rates under unknown noise

  • We consider a linear ill-posed equation in the Hilbert space setting. Multiple independent unbiased measurements of the right-hand side are available. A natural approach is to take the average of the measurements as an approximation of the right-hand side and to estimate the data error as the inverse of the square root of the number of measurements. We calculate the optimal convergence rate (as the number of measurements tends to infinity) under classical source conditions and introduce a modified discrepancy principle, which asymptotically attains this rate.

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Verfasserangaben:Tim Nikolas JahnORCiDGND
URN:urn:nbn:de:hebis:30:3-631838
DOI:https://doi.org/10.1088/1361-6420/ac1775
ISSN:1361-6420
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):Inverse problems
Verlag:Inst.
Verlagsort:Bristol [u.a.]
Dokumentart:Wissenschaftlicher Artikel
Sprache:Englisch
Datum der Veröffentlichung (online):11.08.2021
Datum der Erstveröffentlichung:11.08.2021
Veröffentlichende Institution:Universitätsbibliothek Johann Christian Senckenberg
Datum der Freischaltung:08.05.2024
Freies Schlagwort / Tag:convergence; discrepancy principle; optimality; spectral cut-off; statistical inverse problems
Jahrgang:37
Ausgabe / Heft:9, art. 095008
Aufsatznummer:095008
Seitenzahl:23
Erste Seite:1
Letzte Seite:23
Institute:Informatik und Mathematik
DDC-Klassifikation:5 Naturwissenschaften und Mathematik / 51 Mathematik / 510 Mathematik
Sammlungen:Universitätspublikationen
Lizenz (Deutsch):License LogoCreative Commons - Namensnennung 4.0