Haibo Li

Cet article parle des méthodes de régularisation pour résoudre des problèmes inverses dans différents domaines.

iDARR propose une approche nouvelle pour récupérer de la clarté à partir d'images bruyantes.

La méthode de Newton projetée améliore l'efficacité dans les problèmes inverses linéaires bayésiens.

Une nouvelle méthode améliore les calculs GSVD pour de grands ensembles de données, augmentant la vitesse et la précision.

De nouvelles méthodes améliorent la modélisation des données grâce à des pseudoinverses pondérées et des algorithmes efficaces.

ALKPU améliore les simulations de dynamique moléculaire en choisissant efficacement les points de données pour l'entraînement des modèles.