sart matlab重建代码影像重建 该图像重建项目是圣路易斯华盛顿大学“逆问题的数学方法”课程要求的一部分。 该存储库包含： Matlab代码 固定方法（由Esion提供）-包含最终报告中所述的用于实施ART和SART的所有必要代码。 文件包含其自己的自述文件，描述了每个代码的实现。 FISTA和新方法（NM）（由Uri和Maria撰写）-包含最终报告中所述的用于实施FISTA和新方法的所有必要代码。 文件包含其自己的自述文件，该文件描述了每个代码的实现。 报告（联合协作）最终报告，概述了该项目的主要成果和衍生成果。

聚醚醚酮 第3版“参数估计和反问题”的示例和练习的MATLAB代码。 有关这本书的更多信息（包括勘误表），请参阅 该存储库包含由Richard Aster，Brian Borchers和Clifford Thurber撰写的第三版“参数估计和逆问题”（2018）的MATLAB代码。 “示例”目录中的代码将为教科书重新创建相应的基于MATLAB的示例，包括图形。 练习的辅助文件（如果需要）位于“练习”目录的相应子目录中。 要运行此代码，必须将“ Lib”目录添加到用户的MATLAB路径。

电阻抗层析成像是一种成像方法，它试图根据电边界条件揭示畴的电导率分布。 对于时间差EIT，采用两个时间步长的电压差进行重构。 这是一个不适定的逆问题，尤其是非线性的。 当前可用的EIT设备全部基于线性化重建算法。 线性化重构采用重构矩阵，该重构矩阵本质上是雅可比矩阵的正则化伪逆。 该重构矩阵乘以电压差将提供电导率变化的分布。 但是，线性化重构包含建模误差。 在本文中，我们通过仿真研究了基于并联模型的线性化引起的建模误差。 在仿真中指定电流注入模式后，可以在每个时间步长上根据麦克斯韦方程式计算仿真电压测量值。 可以获得两个时间步长之间的电压差。 另一方面，根据线性化重建的假设，假定电压差为乘以电导率分布变化的雅可比矩阵。 将研究这两个电压差之间的差异。

提出采用模拟退火算法(simulated annealing，SA)来数值求解线热源反问题．探讨了如何设计算法使之适合反问题求解，并给出了算法求解的伪代码；通过线源正问题的模拟数据，使用设计的SA算法进行反问题求解，以此来验证算法求解的准确性和可靠性，并对一组实测数据进行了计算．结果表明，该算法不但可以实现两个参数同时、快速反演，而且具有求解精度高，对初始条件依赖少，编制容易等优点．

文章算法来自王彦飞的论文《数值求解迭代Tikhonov正则化方法的一点注记》

Inverse Problem Theory and Methods for Model Parameter Estimation （模型参数估计的反问题理论与方法） 作者：(意大利)(Albert Tarantola)塔兰托拉 PDF格式，英文。

请原谅这个上传文档中存在问题，如有代码需要和问题讨论可联系QQ505765419！请原谅！现在不知道怎么重新上传啦

一维热传导方程热源反问题基于最小二乘法的正则化方法

这个很对不起！当时文件打包弄错了，我今天才看到，请原谅！

pinvprob3 :orange_book: 线性逆问题的Python 3代码，包括广义逆矩阵，截断SVD，Tikhonov正则化，L曲线准则 最初，我针对两篇论文（ ， 和开发了反问题的Fortran90代码。 我将它们转换为Python代码，以在东京大学内部研讨会中使用。 L曲线准则的算法基于出色的书： Hansen，PC 2010，“离散逆问题：洞察力和算法”（工业和应用数学学会）。 我将“ random_light.py”作为示例代码。 此示例代码从图像的随机矩形部分的总和中检索出一个小的png图像。 如果使用日语，请参见invprov.pdf，否则请参见下图。 您将了解示例的问题。 请注意，当图像尺寸较大时，这些代码效率很低，因为这些代码直接使用奇异值分解。 样本图像che.png摘自Wikipedia，并被压缩为小图像。 要求 Python3 科学的 pylab的 scikit学习（