Convergence tests. To illustrate the convergence performance of our MG algorithm, we present in Figure 4 the residual (R) and relative residual (RR) iteration results after 10 FAS cycles when solving the three test problems of Figure 10 with signal-to-noise ratio (SNR) of 3.5. Here the residual R = ∥Nuk − z∥2, and the relative residual RR = ∥Nuk − z∥2/∥Nu0 − z∥2 will be tested shortly. The MG algorithm was run with the following parameters: α = 1/200, β=10−2,γ=100,ν1 =ν2 =10,ζ=2,δ=0.2,ω=2. ClearlyourMGalgorithmshows very fast convergence in both cases. At the coarsest level we use ν0 = 250 or stop when the residual is less than 1 × 10−6; all tests in this section follow this approach.
การทดสอบการลู่เข้า . แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของขั้นตอนวิธีการบรรจบกันต่อของเรา เราเสนอในรูปที่ 4 ที่เหลือ ( R ) และญาติที่เหลือ ( RR ) ซ้ำผลหลังจาก 10 รอบ ) เมื่อแก้สามทดสอบปัญหารูปที่ 10 มีอัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงรบกวน ( SNR ) 3.5 . ที่นี่ส่วนที่เหลือ r = ∥นุ๊ก− Z ∥ 2 และญาติที่เหลือ RR = ∥นุ๊ก− Z ∥ 2 / ∥ nu0 − Z ∥ 2 จะทดสอบในเร็วๆ นี้มิลลิกรัมในขั้นตอนวิธีใช้กับพารามิเตอร์ต่อไปนี้ : α = 1 / 200 , บีตา = 10 − 2 , γ = 100 , ν 1 = ν 2 = 10 , ζ = 2 , δ = 0.2 , ω = 2 clearlyourmgalgorithmshows อย่างรวดเร็วบรรจบกันในทั้งสองกรณี ในระดับที่เราใช้ν coarsest 0 = 250 หรือหยุดเมื่อเหลือน้อยกว่า 1 × 10 − 6 ; การทดสอบทั้งหมดในส่วนนี้ตามวิธีการนี้
การแปล กรุณารอสักครู่..