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Abstract
In this paper we present an iterative method for the minimization of the Tikhonov regularization functional in the absence of information about noise. Each algorithm iteration updates both the estimate of the regularization parameter and the Tikhonov solution. In order to reduce the number of iterations, an inexact version of the algorithm is also proposed. In this case the inner Conjugate Gradient (CG) iterations are truncated before convergence. In the numerical experiments the methods are tested on inverse ill posed problems arising both in signal and image processing.
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