检索结果-内蒙古大学图书馆

SPARSE RECOVERY BASED ON THE generalized error function

Journal of Computational Mathematics 2024年第3期42卷 679-704页

作者： Zhiyong Zhou Department of Statistics and Data Science and Institute of Digital FinanceHangzhou City UniversityHangzhou 310015China

In this paper,we offer a new sparse recovery strategy based on the generalized error *** introduced penalty function involves both the shape and the scale parameters,making it extremely *** both constrained and unconstrained models,the theoretical analysis results in terms of the null space property,the spherical section property and the restricted invertibility factor are *** practical algorithms via both the iteratively reweighted■_(1)and the difference of convex functions algorithms are *** experiments are carried out to demonstrate the benefits of the suggested approach in a variety of *** practical application in magnetic resonance imaging(MRI)reconstruction is also investigated.

关键词： Sparse recovery generalized error function Nonconvex regularization Itera-tive reweighted Li Difference of convex functions algorithms

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Evaluation of generalized error function via Fast-Converging Power Series

引用

Advances in Pure Mathematics 2024年第6期14卷 495-514页

作者： Serdar Beji Faculty of Naval Architecture and Ocean Engineering Istanbul Technical University Istanbul Trkiye

A generalized form of the error function, Gp(x)=pΓ(1/p)∫0xe−tpdt, which is directly associated with the gamma function, is evaluated for arbitrary real values of p>1and 0x≤+∞by employing a fast-converging power series expansion developed in resolving the so-called Grandi’s paradox. Comparisons with accurate tabulated values for well-known cases such as the error function are presented using the expansions truncated at various orders.

关键词： generalized error function Gamma function Grandi’s Paradox Fast-Converging Power Series

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