Кто-нибудь пробовал Тихоновскую регуляризацию раньше?Я использовал scipy, и https://scicomp.stackexchange.com/questions/10671/tikhonov-regularization-in-the-non-negative-least-square-nnls-pythonscipy помог в реализации моей проблемы.
from scipy.optimize import nnls
lmbda = 0.2
A2 = np.concatenate((A, lmbda * C),axis=0)
g2 = np.concatenate((g,np.zeros(len(Files))))
f_nnls, rnorm = nnls(A2,g2)
A - матрица с теоретически определенными значениями, C - матрица для стабилизации освещенной проблемы, g - вектор с экспериментальными данными.В этом случае lmbda является параметром регуляризации.Я попробовал один, который работал для меня, но существует оптимальное значение.
Эта статья посвящена критерию L-кривой https://www.researchgate.net/profile/Athanasios_Baltopoulos/post/What_is_a_Tikhonovregularizationand_the_L-curve/attachment/59d6201ec49f478072e97edc/AS%3A271754994356228%401441802847972/download/Hansen-Lcurve.pdf (глава 5), которая должна выполнять эту работу, но я не понимаю, как это сделать и реализовать ^^
Я действительно застрял и не знаю, как дальше.Обратите внимание, что я не хочу, чтобы вы делали всю мою работу, мне нужны идеи, и, возможно, кто-то может помочь.