Рассматриваются регуляризованные алгоритмы численного решения интегрального уравнения типа свертки, позволяющие наряду с используемой обычно априорной информацией о гладкости восстанавливаемой функции учитывать данные об области ее изменения. В численном эксперименте исследуется влияние учета такого рода данных на качество восстановления. Предлагается итерационный алгоритм восстановления положительно определенных функций, рассматриваются способы адаптации в условиях априорной неопределенности.
1. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1986. 287 с.
2. Турчин В.Ф., Туровцевa Л.С. //Оптика и спектроскопия. 1974. Т. 6. № 2. С. 280-287.
3. Кавкянов С.И., Креков Г.М. //Тез. докл. II совещания по атмосферной оптике. Томск: ИОА СО АН СССР, 1980. Ч. 2. С. 24-27.
4. Евтушенко Ю.Г. Методы решения экстремальных задач и их применение в системах оптимизации. М.: Наука, 1982. 260 с.
5. Кавкянов С.И., Стрепетова С.В. //Оптика атмосферы. 1988. Т. 1. № 6. С. 50-56.
6. Василенко Г.И. Теория восстановления сигналов. М.: Сов. радио, 1979. 272 с.
7. Амиантов И.Н. Избранные вопросы статистической теории связи. М.: Сов. радио, 1971. 416 с.