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Newman & Hoversten 2000). This data space scheme (e.g. Siripunvaraporn & Egbert 2000; Siripunvaraporn & Sarakorn 2011), which requires solving the system of normal equations in the data space (instead of the system in the model parameter space), can be shown to be equivalent to (2). Instead of actually making the full dense matrix, one can again use CG, which requires multiplying an arbitrary vector by the coefficient matrix . This in turn requires multiplication of data space vectors by J T and model space vectors by J , essentially the same sort of computations as required by NLCG. This approach also avoids calculation of the full Jacobian and eliminates the need to form the normal equations. As shown in Siripunvaraporn & Egbert (2007) the total number of PDE solutions is, however, still typically comparable to that required for a full calculation of J . And the CG scheme has an apparent disadvantage: once the full Jacobian is calculated, solving (5a) for different values of the tradeoff parameter is fairly fast'in particular no further PDE solutions are required. We make two points in this paper. The first is in fact rather obvious: at the cost of a modest increase in memory requirements, CG schemes can be easily modified to allow the Occam approach to be implemented without computing the full Jacobian. The idea is closely related to the so-called hybrid algorithms, which have previously been discussed in the context of damped least-squares problems ( O'Leary & Simmons 1981; Kilmer & O'Leary 2001; Hanke 2001). It can also be viewed as a special case of the subspace inversion methods of Oldenburg (1993), in which a small and effective model subspace is generated by the iterative CG solver. Is 1xbet legit.«Reforma trabalhista: saiba como votaram os senadores no plenário» ↑«Veja como votou cada senador na sessão que derrubou afastamento de Aécio» .
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