【摘 要】
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For the solution of large sparse nonnegative constrained least squares problems(NNLS),a new iterative method is proposed by using CGLS(Conjugate Gradient Least
【出 处】
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Shanghai Workshop on Numerical Algebra,Imaging and Optimizat
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For the solution of large sparse nonnegative constrained least squares problems(NNLS),a new iterative method is proposed by using CGLS(Conjugate Gradient Least Squares)method for inner iterations and the modulus-based iterative method in the outer iterations for the solution of LCP(Linear Complementarity Problem)resulting from KKT(Karush-Kuhn-Tucker)conditions of NNLS problem.Theoretical convergence analysis including the optimal choice of parameter matrix is presented for the proposed method.Numerical experiments show the efficiency of the method compared to projection-type methods with less iteration steps and CPU time.In the talk we also plan to treat box constrained least squares problems.
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