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Iterations can be terminated when the residual in the solution to (eq. 5a; i.e. ) is sufficiently reduced, for example, when . More generally, memory efficient and numerically stable schemes for damped least squares problems (e.g., LSQR) have been developed based on Lanczos bi-diagonalization ( Paige & Saunders 1982b). With these approaches memory requirements are minimal'only the most recent u k , v k need be retained, and solutions (and residuals) are updated at each step k . It is readily verified that the same error estimate (15) applies to this modified system. Licenciado para - Izabely Araujo - fique rico online 61514400308 - Protegido por Eduzz.com. As for the standard Lanczos bi-diagonalization, the modified scheme generates a sequence of data space vectors which we denote as , subdivided into individual transmitter components as , with each now normalized separately so . As for standard Lanczos schemes the process is started from the right hand side of the system (5), but now with each block of the data vector normalized separately . Leaving aside for the moment how the vectors w jk are generated for k > 1, let be the matrix constructed from the first k subvectors for transmitter j , and define the block diagonal matrix.
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