反向结果、饱和性及近似最优性在累加问题Lavrentiev正则化中的应用
Converse results, saturation and quasi-optimality for Lavrentiev regularization of accretive problems
University of Siegen（锡根大学）
AI总结：
本文研究了线性病态问题中Lavrentiev正则化方法的反向结果与饱和性，揭示了后验参数选择的近似最优性新结论。
摘要：
本文讨论了Lavrentiev正则化在求解线性病态问题中的应用，特别是针对Hilbert空间中累加算子的正则化问题。我们提出了反向和饱和结果，这是正则化理论的重要组成部分。作为副产品，我们获得了后验参数选择近似最优性的一个新结果。本文尽可能在Banach空间中陈述结果。
英文摘要：
This paper deals with Lavrentiev regularization for solving linear ill-posed problems, mostly with respect to accretive operators on Hilbert spaces. We present converse and saturation results which are an important part in regularization theory. As a byproduct we obtain a new result on the quasi-optimality of a posteriori parameter choices. Results in this paper are formulated in Banach spaces whenever possible.
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