傅里叶反变换matlab代码分裂布雷格曼总变异雅各布矩阵 该存储库包含演示，演示了如何使用Split Bregman公式解决2D和3D约束的Total Variaton图像重建问题。 TV_SB_2D.m和TV_SB_3D.m解决了受约束的总变化问题 其中A是将图像u投影到数据f的线性算子（矩阵）。 该代码适用于一般的线性逆问题。 目前，它期望A为矩阵。 通过更改用于计算正向和伴随运算的函数的A和A'，可以轻松地对其进行修改以将A用作MATLAB函数。 这些示例解决了磁共振成像的压缩感测问题。 A是作为矩阵算子提供的傅立叶变换，f是欠采样数据，u是2D图像。 该存储库包含以下文件： Demo_TV_SB_2D.m：用于2D电视重建的演示 Demo_TV_SB_3D.m：用于3D电视重建的演示 TV_SB_2D.m： 2D电视重建 TV_SB_3D.m： 3D电视重建 如果使用此代码，请引用以下论文：Abascal JF，Chamorro-Servent J，Aguirre J，Arridge S，Correia T，Ripoll J，Vaquero JJ，DescoM。 医学物理学。

SALM 中BA 算法的 雅可比（Jacobian）矩阵推导 适用于所有SLAM新手，了解雅可比矩阵的原理作用。

该函数使用无雅可比牛顿-克雷洛夫（JFNK）方法求解非线性方程组。 与传统牛顿法相比，使用 JFNK 的主要优点是无需生成和求逆雅可比矩阵。 通常，雅可比矩阵无法通过解析获得，并且其数值近似（例如，通过有限差分方法）不容易可逆。 参考： (1) Knoll DA, Keyes DE“Jacobian-Free Newton-Krylov 方法：方法和应用调查”，计算物理学杂志，2003 年 8 月。