Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências Físicas e Matemáticas, Programa de Pós-Graduação em Matemática e Computação Científica, Florianópolis, 2010 / Made available in DSpace on 2012-10-24T22:24:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 280833.pdf: 697674 bytes, checksum: e8a5b8acb0f9edd4095e86fb4ca90188 (MD5) / Este trabalho apresenta alguns dos métodos diretos e alguns dos iterativos mais comumente utilizados para resolver problemas mal postos discretos, focalizando diferentes estratégias de escolha do parâmetro de regularização. Os métodos diretos aqui abordados são o da GCV, da curva-L, do ponto fixo, da quase-otimalidade e o da discrepância. Os métodos iterativos são o LSQR, GMRES e o RRGMRES. Estes métodos são aplicados na resolução dos problemas teste Heat, Baart, Deriv2, Foxgood, Gravity, I\_laplace, Phillips, Shaw, Tomo e Wing, da literatura. Nos métodos iterativos são adotados os critérios de parada de Morigi e da discrepância. Para os métodos iterativos, aqui também é apresentado um novo critério de parada baseado no decrescimento da norma do resíduo e no crescimento da norma da solução. Este novo critério desempenhou melhor performance que os critérios de Morigi e da discrepância, na maioria dos problemas testes abordados.

Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências Físicas e Matemáticas, Programa de Pós-Graduação em Matemática e Computação Científica, Florianópolis, 2011 / Made available in DSpace on 2012-10-25T22:52:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 291662.pdf: 1027652 bytes, checksum: 9e51b4ba7a328f2f1b06375a27637852 (MD5) / Essa dissertação se dedica ao estudo de dois algoritmos do tipo Newton inexatos, usados para a obtenção de soluções regularizadas de problemas inversos não lineares e mal postos. O estudo abrange as propriedades de convergência e estabilidade das soluções computadas pelos algoritmos iterativos em questão, além de estabelecer e analisar taxas de convergência mediante condições de fonte assumidas. Uma implementação numérica de identificação de parâmetro num problema elíptico é feita ao final do trabalho e dá o suporte necessário para a verificação dos resultados teóricos.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências Físicas e Matemáticas, Programa de Pós-Graduação em Matemática e Computação Científica, Florianópolis, 2011 / Made available in DSpace on 2012-10-23T15:29:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 289274.pdf: 1269253 bytes, checksum: 502dbaeb243e877082999d36551b55bb (MD5) / Apresentamos três métodos de projeção para problemas discretos mal postos de grande porte que incorporam informação a priori da solução do problema. Os métodos são baseados em uma transformação do funcional de Tikhonov da forma geral (com uma seminorma como termo regularizante) para a forma padrão [26, 53]. Os dois primeiros métodos combinam o processo de bidiagonalização de Golub-Kahan [15] com a regularização de Tikhonov na forma geral, calculando soluções aproximadas em subespaços de Krylov. O parâmetro de regularização ? é escolhido pelo Método de Ponto Fixo (FP) de Bazán [3]. O terceiro método não depende da determinação do parâmetro ? sendo, portanto, uma alternativa para a Regularização de Tikhonov. São apresentadas algumas generalidades sobre problemas inversos e problemas discretos mal-postos. Também é feito um estudo sobre projeções oblíquas, conceito essencial na tranformação para a forma padrão. A performance dos métodos quando aplicados a problemas testes bem conhecidos e ao tratamento de imagens é ilustrada numericamente.