Otimização em Meteorologia: cálculo de perturbações condicionais não-lineares ótimas

Lima, Jessé Américo Gomes de

doi:10.11606/d.45.2012.tde-25052012-170217

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“…Na ultima década, o SPG foi utilizado com sucesso em diversas aplicações práticas. Dentre elas destacamos a resolução dos problemas de otimização associados a máquinas de suporte vetorial [25,49], ao calculo de perturbações condicionais não-lineares ótimas [46] e a compressive sensing [31,33], dentre outros. A seguir, descrevemos brevemente o método SPG.…”

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Aplicação do método do Gradiente Espectral Projetado ao problema de Compressive Sensing

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A teoria de Compressive Sensing proporciona uma nova estratégia de aquisição e recuperação de dados com bons resultados na área de processamento de imagens. Esta teoria garante recuperar um sinal com alta probabilidade a partir de uma taxa reduzida de amostragem por debaixo do limite de Nyquist-Shanon. O problema de recuperar o sinal original a partir das amostras consiste em resolver um problema de otimização. O método de Gradiente Espectral Projetado é um método para minimizar funções suaves em conjuntos convexos que tem sido aplicado com frequência ao problema de recuperar o sinal original a partir do sinal amostrado. Este trabalho dedica-se ao estudo da aplicação do Método do Gradiente Espectral Projetado ao problema de Compressive Sensing.

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Aplicação do método do Gradiente Espectral Projetado ao problema de Compressive Sensing

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Otimização em Meteorologia: cálculo de perturbações condicionais não-lineares ótimas

Abstract: hurnte o desenvolvimento deste trlho o utor reeeu uxílio (nneiro do gxqF ão uloD mio de PHIPF

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