|
|
Methods for enforcing non-negativity of solution in Krylov regularization
Hoang, Phuong Thao ; Hnětynková, Iveta (vedoucí práce) ; Pozza, Stefano (oponent)
Cílem této práce je studovat nezáporné inverzní úlohy a komplikace, které nastávají při jejich řešení pomocí standardních metod Krylovových podprostorů. Nejdříve shrneme teorii vázající se k nezáporným inverzním problémům. Poté se zaměříme na vybrané modifikace metod Krylovových podprostorů, které vedou k značným vylepšením řešení uvažovaných úloh. Popíšeme jejich vlastnosti, nastíníme jejich implementaci a navrhneme vylepšení pro jednu z metod. Dále provedeme numerické experimenty pro srovnání jednotlivých algoritmů, kde se zaměříme speciálně na analýzu vlivu výběru parametrů na chování řešičů. V práci je názorně ukázáno, že metody vynucující podmínku nezápornosti konstruují obecně lepší aproximaci neznámého přesného řešení. Navíc nově navržená metoda vede v některých případech k úspoře celkového výpočetního času při zachování dobré kvality aproximace.
|
|
|
Aplikace výpočetních metod v třídění skleněných kamenů
Lébl, Matěj ; Hnětynková, Iveta (vedoucí práce)
Aplikace výpočetních metod v třídění skleněných kamenů Bc. Matěj Lébl Abstrakt: Cílem předložené práce je využít matematických metod zpracování obrazu k návrhu automatické výstupní kontroly kvality skleněných bižuterních kamenů. Hlavním matematickým objektem je zde matice specifických vlast- ností, reprezentující digitální snímek zkoumaných výrobků. Práce shrnuje matem- atický popis digitálního obrazu a některé standardní metody zpracování obrazu. Dále je navrženo kompletní řešení zadané úlohy složené z lokalizace kamene na snímku a následné analýzy lokalizované oblasti. Pro účel lokalizace jsou představena dvě vlastní řešení. První je založeno na konvoluci matic a opti- malizováno pomocí Fourierovy transformace. Druhé využívá matematických metod prahování a mediánové filtrace a projekce dat do jedné dimenze. Lokali- zovaná oblast je analyzována s využitím statistického rozložení celkové světlosti kamenů. Metody jsou implementovány v prostředí MATLAB. 1
|
|
|
Regularization techniques based on the least squares method
Kubínová, Marie ; Hnětynková, Iveta (vedoucí práce)
Název práce: Regularizační metody založené na metodách nejmenších čtverců Autor: Marie Michenková Katedra: Katedra numerické matematiky Vedoucí diplomové práce: RNDr. Iveta Hnětynková, Ph.D. Abstrakt: V této práci se zabýváme lineárními inverzními problémy Ax ≈ b, kde A je zhlazující lineární opearátor a b reprezentuje vektor pozorování zatížený neznámým šumem. V práci [Hnětynková, Plešinger, Strakoš, 2009] bylo ukázáno, že vysokofrekvenční šum se během Golubovy-Kahanovy iterační bidiagonalizace vyjevuje v levých bidiagonalizačních vektorech. V práci navrhujeme metodu, která identifikuje iteraci s maximálním vyjevením šumu a redukuje vysokofrekvenční šum odečtením příslušného (škálovaného) bidiagonalizačního vektoru od vektoru b. Tato metoda je následně testována pro různé typy šumu. Dále Hnětynková, Plešinger a Strakoš odvodili metodu k odhadování hladiny šumu v datech. V práci navrhujeme modifikaci této metody založenou na znalosti bodu maximalního vyjevení šumu. Klíčová slova: ill-posed problémy, regularizace, Golubova-Kahanova iterační bidiagonalizace, vyjevení šumu, odhad šumu, odšumování 1
|
|
|
Behavior of total least squares method for models with multiple observations
Slavenko, Matvei ; Hnětynková, Iveta (vedoucí práce) ; Tůma, Miroslav (oponent)
Linear approximation problems arise in various applications and can be solved by a large variety of methods. One of such methods is total least squares (TLS), an approach that allows to correct errors both in the linear model and available set of observations. In this work we collect and compare the main theoretical results related to TLS with multiple right-hand side. Particularly we describe the classification of TLS problems and summarise the solvability analysis that has currently been spread over various sources. The second part of the work is dedicated to an approach called core data reduction (CDR) and proof-of-concept programme demonstrating the CDR numerical behaviour. 1
|
|
|
Vícekriteriální metody dělení grafů
Houška, Ondřej ; Tůma, Miroslav (vedoucí práce) ; Hnětynková, Iveta (oponent)
Práce se zabývá dělením grafů a aplikací dělení grafů v paralelních algoritmech pro řešení velkých soustav lineárních rovnic s řídkou maticí. Problém dělení grafů je důkladně vyložen a jsou zde popsány standardní metody dělení grafů. Aplikační část se zaměřuje především na předpodmíněnou metodu sdružených gradientů. Jako předpodmínění se používá varianta neúplné Choleského faktorizace založená na odvrhovacím parametru. V práci je vysvětlena role dělení grafů v paralelní variantě této metody a zabývám se v ní vyvažováním zátěže na jednotlivých procesorech. 1
|
|
|
Demosaicing as an ill-posed inverse problem
Mariničová, Veronika ; Šroubek, Filip (vedoucí práce) ; Hnětynková, Iveta (oponent)
Digitální fotoaparáty snímají barvu scény pouze částečně. Konkrétně je pro každý pixel naměřena jen jedna ze tří barevných komponent - červená, modrá, nebo zelená. Chybějící barevné komponenty musejí být odhadnuty. Tomuto procesu se říká Bayerova interpolace. Bayerova interpolace může být řešena samostatně jako jeden krok procesu restaurace obrazu. V tomto případě se může stát, že jakékoliv artefakty a chyby ve výpočtu se přenesou do dalšího kroku a mohou být v důsledku toho zvýrazněny. Druhou možností je pokusit se vyřešit několik degradací najednou. V tomto případě nežádoucí efekt přenášení chyby nenastává. V této práci popisujeme jedno konkrétní sdružené řešení, které vedle Bayerovy interpolace řeší i odstranění šumu, dekonvoluci a zvýšení rozlišení formou konvexního optimalizačního problému. Shrnujeme používané metody pro Bayerovu interpolaci a porovnáváme výsledky našeho řešení s několika vybranými metodami.
|
|
|
Regularizační vlastnosti Krylovovských metod
Kučerová, Andrea ; Hnětynková, Iveta (vedoucí práce) ; Kučera, Václav (oponent)
Cílem této práce je studovat a popsat regularizační vlastnosti iteračních Kry- lovovských metod pro řešení lineárních algebraických ill-posed problémů zatí- žených bílým šumem. Nejprve popíšeme vlastnosti těchto problémů, především vysokou citlivost na změny v datech. Ukážeme, že klasické metody pro řešení aproximačních úloh (jako například metoda nejmenších čtverců) zde selhávají. Proto se budeme věnovat objasnění regularizačních vlastností projekcí na Kry- lovovův prostor. Uvedeme základní Krylovovské regularizační metody, konkrétně RRGMRES, CGLS a LSQR, a ilustrujeme jejich chování na modelových příkla- dech z Regularizačního toolboxu v prostředí MATLAB. 1
|
|
|
Srovnání metod nejmenších čtverců pro úlohy s chybami v modelu
Dvořák, Jan ; Hnětynková, Iveta (vedoucí práce) ; Kopal, Jiří (oponent)
V této práci studujeme problém nejmenších a úplných nejmenších čtverců pro řešení lineárních aproximačních úloh. Zavedeme obě formulace a budeme disku- tovat existenci a jednoznačnost jejich řešení. Ukážeme některé metody výpočtu založené na singulárním rozkladu. Dále se zaměříme na algebraické vztahy mezi oběma řešeními a příslušnými residui. Uvedeme několik odhadů pro normu rozdílu řešení ve smyslu nejmenších a úplných nejmenších čtverců. Budeme diskutovat jejich závislost na singulárních číslech matice A a ( A b ) . Nakonec metody ilu- strujeme na několika testovacích úlohách v prostředí Matlab. 1
|
|
|
Global krylov methods for solving linear algebraic problems with matrix observations
Rapavý, Martin ; Hnětynková, Iveta (vedoucí práce) ; Tichý, Petr (oponent)
V tejto práci sa venujeme štúdiu metód na riešenie sústav lineárnych algeb- raických rovníc s násobnou pravou stranou. Konkrétne sa zameriame na blokové Krylovove metódy a globálne Krylovove metódy, ktoré vzniknú rôznymi prístupmi k zovšeobecneniu metód GMRES a LSQR na riešenie lineárnych sústav s vektoro- vou pravou stranou. Popíšeme podrobne rozdiel v konštrukcii ortonormálnej bázy v blokových a F-ortonormálnej bázy v globálnych metódach. Nakoniec sa venu- jeme numerickému testovaniu odvodených algoritmov v prostredí MATLAB. Na vhodne vybraných testovacích problémoch porovnáme konvergenčné vlastnosti jednotlivých metód. 1
|
|
|
The Lanczos method in finite precision arithmetic
Šimonová, Dorota ; Tichý, Petr (vedoucí práce) ; Hnětynková, Iveta (oponent)
V této práci se věnujeme Lanczosově algoritmu a jeho chování v konečné aritmetice. Kromě shrnutí teoretických vlastností algoritmu a jeho vztahu k or- togonálním polynomům připomínáme i myšlenku aproximace vlastních čísel ma- tice Lanczosovou metodou. Jelikož je chování algoritmu silně ovlivněno konečnou aritmetikou, lineární nezávislost Lanczosových vektorů je ve většině případů ztracena už po pár krocích. Vycházíme z nejzásadnějších výsledků analýzy Lan- czosovy metody v konečné aritmetice uvedených ve článcích C. C. Paige, A. Gre- enbaum, Z. Strakoše a jiných. Na základě těchto výsledků studujeme formulaci a vlastnosti matematického modelu Lanczosovy metody v konečné aritmetice navrhovaného A. Greenbaum. Provádíme numerické experimenty v Matlabu, které ilustrují tyto teoretické vlastnosti.
|
host ::
RSS.