Lepskij 平衡原则的实际应用

在随机噪声环境下，用于选择反问题正则化中正则化参数的 Lepskij 平衡原则依赖于参数 $\tau$，而在当前已知的证明中，该参数取决于输入数据的未知噪声水平。然而，在实践中，这个参数似乎是多余的。我们将通过使用噪声和初始数据的随机模型来解释这一行为。此外，我们将证明，对该算法进行微小修改也能提高该方法在速度和精度上的性能。