Resumen

Investigamos la consistencia de los algoritmos de regularización espectral. Generalizamos la definición habitual de función de regularización para enriquecer el contenido de los algoritmos de regularización espectral. Bajo una condición previa más general, utilizando descomposiciones de error refinadas y técnicas de estimación de la norma del operador, se demuestran límites de error satisfactorios y tasas de aprendizaje.

• Materias:Ecuaciones diferenciales Método numérico Soluciones múltiples Campos cuadráticos
• Subjects:Differential equations Numerical method Multiple solutions Quadratic fields
• Palabras claves:Espectrales; Regularización; Algoritmos; Condición previa; Límites de error; Tasas de aprendizaje
• Keywords:Spectral; Regularization; Algorithms; Prior condition; Error bounds; Learning rates