<html>
  <head>

    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=ISO-8859-15">
  </head>
  <body bgcolor="#FFFFFF" text="#000000">
    Sehr geehrte Fakultätsmitglieder,<br>
    <br>
    anbei ein Vortrag zu den Vortragsankündigungen der KW 40.<br>
    <br>
    <b>Prof. Peter Deuflhard</b> (Freien Universität Berlin, Konrad Zuse
    Zentrum für Informationstechnik Berlin, Beijing University of
    Technology)<br>
    Donnerstag, 2. Oktober 2014, 14:00-15:30, SR 10<br>
    <b>Titel: "Affine covariant versus affine contravariant Gauss-Newton
      methods"</b><br>
    <br>
    Abstract:<br>
    Two versions of Gauss-Newton methods for the numeral solution of
    nonlinear least squares problems (NLSPs) are described synoptically
    in terms of both affine invariance structure and adaptive
    algorithms. To begin with, the two affine invariance classes are
    exemplified at Newton methods for nonlinear systems of equations. <br>
    Affine covariant Gauss-Newton methods, also called error oriented GN
    methods, are in common use and quite successful for NLSPs in
    differential equations. The are constructed on the conceptual
    background of a local and global Gauss-Newton path. These methods
    converge locally only for a class of "adequate'' NLSPs wherein the
    so-called incompatibility factor must be less than 1 in a
    sufficiently large neighborhood of the solution. A convenient
    numerical estimation of the incompatibility factor is possible. In
    order to achieve some kind of global convergence, an adaptive trust
    region strategy has been constructed. The treatment of
    rank-deficient cases yields  additional insight of the nature of the
    inverse problem at hand. An illustrative example from systems
    biology will be given. <br>
    Affine contravariant GN methods, also called residual based GN
    methods, can also be consistently derived. These methods converge
    locally only for ``small residual'' <br>
    problems, which are algebraically equivalent to the geometrically
    derived convergence condition of  P.-A. Wedin. A convenient
    numerical estimation of this small residual factor is available. As
    above, in order to achieve some kind of global convergence, an
    adaptive trust region strategy can be derived, which is, however,
    different from the one for the affine covariant case. Finally, a
    possible extension to mollifier methods for inverse Radon problems
    due to Louis/Maas will be sketched. Here, a contravariant approach
    may possibly be preferable. <br>
    <br>
    mit freundlichen Grüßen<br>
    <br>
    Martina Fellner<br>
    <pre class="moz-signature" cols="72">-- 
Martina Fellner
Sekretariat 
Fakultät für Mathematik
Oskar-Morgenstern-Platz 1 - 10.140
1090 Wien
Tel.: 0043 (1) 4277 50602
Fax.: 0043 (1) 4277 9506</pre>
  </body>
</html>