In this paper, the author study linear inverse problems on a closed convex set and the constrained sparsity regularization for considering problems. Here, combining the sparsity regularization and constrained Tikhonov regularization, we propose the constrained sparsity regularization. | ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 7(128).2018 85 CONSTRAINED SPARSITY REGULARIZATION FOR LINEAR INVERSE PROBLEMS ON A CLOSED CONVEX SET CHỈNH HÓA THƯA CÓ RÀNG BUỘC CHO BÀI TOÁN NGƯỢC TUYẾN TÍNH TRÊN MỘT TẬP LỒI ĐÓNG Pham Quy Muoi1, Nguyen The Anh2 1 University of Education – The University of Danang; pqmuoi@ 2 Nguyen Hieu Tu High School, Vinh Long; theanhvlm@ Abstract - In this paper, the author study linear inverse problems on a closed convex set and the constrained sparsity regularization for considering problems. Here, combining the sparsity regularization and constrained Tikhonov regularization, we propose the constrained sparsity regularization. Based on the properties of sparsity-enforcing penalty function, we will prove that the minimization problem in the constrained sparsity regularization is well-posed, . there exists a solution and the solutions are stable and they converge to a solution of the linear inverse problem on the closed convex set. These results are basic and important when we study a regularization method and they are the extension of well-known results for the constrained Tikhonov regularization, which is investigated by Andreas Neubauer in [7]. Tóm tắt - Trong bài báo này, tác giả nghiên cứu các bài toán ngược tuyến tính trên một tập lồi đóng và phương pháp chỉnh hóa thưa có ràng buộc cho những bài toán này. Kết hợp phương pháp chỉnh hóa thưa và chỉnh hóa Tikhonov có ràng buộc, chúng tôi đề xuất phương pháp chỉnh hóa thưa có ràng buộc. Dựa trên các tính chất của hàm phạt ép buộc tính thưa, chúng tôi sẽ chứng minh bài toán cực tiểu trong chỉnh hóa thưa có ràng buộc là đặt chỉnh, tức là bài toán tồn tại ít nhất một nghiệm và nghiệm của bài toán là ổn định, và chúng hội tụ về nghiệm của bài toán ngược tuyến tính trên tập lồi đóng. Những kết quả này là cơ bản và quan trọng khi nghiên cứu một phương pháp chỉnh hóa và các kết quả này là sự mở rộng của các kết quả đã biết trong chỉnh hóa .
