Fast proximal gradient methods for nonsmooth convex optimization for tomographic image reconstruction (2020)
- Authors:
- Autor USP: HELOU NETO, ELIAS SALOMÃO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1007/s11220-020-00309-z
- Subjects: FUNÇÕES CONVEXAS; TOMOGRAFIA; MÉTODOS NUMÉRICOS
- Keywords: Convex optimization; Proximal gradient methods; Iterative algorithms
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Sensing and Imaging
- ISSN: 1557-2064
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 21, p. 1-31, 2020
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão submetida (Pré-print)
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-
ABNT
HELOU, Elias Salomão e ZIBETTI, Marcelo Victor Wüst e HERMAN, Gabor T. Fast proximal gradient methods for nonsmooth convex optimization for tomographic image reconstruction. Sensing and Imaging, v. 21, p. 1-31, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11220-020-00309-z. Acesso em: 15 abr. 2026. -
APA
Helou, E. S., Zibetti, M. V. W., & Herman, G. T. (2020). Fast proximal gradient methods for nonsmooth convex optimization for tomographic image reconstruction. Sensing and Imaging, 21, 1-31. doi:10.1007/s11220-020-00309-z -
NLM
Helou ES, Zibetti MVW, Herman GT. Fast proximal gradient methods for nonsmooth convex optimization for tomographic image reconstruction [Internet]. Sensing and Imaging. 2020 ; 21 1-31.[citado 2026 abr. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11220-020-00309-z -
Vancouver
Helou ES, Zibetti MVW, Herman GT. Fast proximal gradient methods for nonsmooth convex optimization for tomographic image reconstruction [Internet]. Sensing and Imaging. 2020 ; 21 1-31.[citado 2026 abr. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11220-020-00309-z - Escolha do parâmetro de relaxação e implementações paralelas do método de Kaczmarz
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