Odota...
Wait...
Korppi-järjestelmän toimintoja Korppi

14.9.0

Kirjaudu sisään järjestelmään!
19.4.2019 16:21

TIES6823 Iterative Regularization Methods for Inverse Problems (JSS29), 2 op

Kansainvälinen kesäkoulu - Jyväskylä Summer School, Tietotekniikka (TIE)

Tiedotus:
Jonotusjärjestys määräytyy opettajan antamien kriteereiden perusteella. Lisätietoja jonotuksesta.

Kirjaudu sisään ilmoittautuaksesi.

Yleisiä tietoja

Alkaa - päättyy: 5.8.19 - 9.8.19
Ilmoittautumisaika: 6.3.19 klo 0:00 - 1.8.19 klo 23:59
Opettaja(t): Monika Wolfmayr (monika.k.wolfmayr@jyu.fi)
Laajuus: 2 op
Kielet: opetuskielet: English; suorituskielet: English
Ilmoittautuneita: 2
Maksimi osallistujamäärä: 30 (Jonotuskäytännöstä johtuen kurssille voidaan ilmoittautua, vaikka maksimi osallistujamäärä ylittyisikin.);
Organisaatiot:Informaatioteknologian tiedekunta (ITK), Kansainvälinen kesäkoulu - Jyväskylä Summer School (JSS), Tietotekniikka (TIE) (TIE)
Ajankohtaista:

NB! The application period for Jyväskylä Summer School courses is 1 March – 30 April. It is possible to sign up for the course until 1 August, but admission to the course cannot be guaranteed after the Summer School application deadline.

Sisältö:

This course deals with iterative methods for nonlinear ill-posed problems. After an introduction to linear regularization theory and a short excursion to Tikhonov regularization for nonlinear problems, we present gradient and Newton type methods as well as nonstandard iterative algorithms such as Kaczmarz, Halley, expectation maximization, and Bregman iterations. Our emphasis here is on convergence results in the sense of regularization where we intend to also sketch some of the proofs and show numerical results in order to provide insight on the regularizing mechanisms; if time permits, we will also give an outlook to all-at-once formulations and adaptive discretization.

Lecturer: Barbara Kaltenbacher

CoordinatorMonika Wolfmayr, Univ. of Jyväskylä

 

 

Osaamistavoitteet:

After successful completion of this course, students will know methods and corresponding convergence results on modern regularization methods for inverse problems, in particular iterative reconstruction methods. They will understand these convergence results as well as their proofs and will be able to apply these methods.

Esitiedot:

Course is aimed at PhD students and postdocs. Master students with good knowledge in functional analysis and PDEs could take part as well.

Opetusmuodot:

Attendance and solving exercises

Arviointi:

Pass / Fail