Tikhonov正则化MATLAB程序

function [x_lambdarhoeta] = tikhonov（UsVblambdax_0） 
%TIKHONOV Tikhonov regularization. 
% 
% [x_lambdarhoeta] = tikhonov（UsVblambdax_0） 
% [x_lambdarhoeta] = tikhonov（UsmXblambdax_0）   sm = [sigmamu] 
% 
% Computes the Tikhonov regularized solution x_lambda.  If the SVD 
% is used i.e. if U s and V are specified then standard-form 
% regularization is applied: 
%    min { || A x - b ||^2 + lambda^2 || x - x_0 ||^2 } . 
% If on the other hand the GSVD is used i.e. if U sm and X are 
% specified then general-form regularization is applied: 
%    min { || A x - b ||^2 + lambda^2 || L （x - x_0） ||^2 } . 
% 
% If x_0 is not specified then x_0 = 0 is used.
%
% Note that x_0 cannot be used if A is underdetermined and L ~= I.
% 
% If lambda is a vector then x_lambda is a matrix such that 
%    x_lambda = [ x_lambda（1） x_lambda（2） ... ] . 
% 
% The solution norm（standard-form case） or seminorm （general-form
% case） and the residual norm are returned in eta and rho. 
 
% Per Christian Hansen IMM April 14 2003. 
 
% Reference: A. N. Tikhonov & V. Y. Arsenin “Solutions of 
% Ill-Posed Problems“ Wiley 1977. 
 
% Initialization. 
if （min（lambda）<0） 
  error（‘Illegal regularization parameter lambda‘） 
end 
m = size（U1）;
n = size（V1）;
[pps] = size（s）; 
beta = U（:1:p）‘*b; 
zeta = s（:1）.*beta; 
ll = length（lambda）; x_lambda = zeros（nll）; 
rho = zeros（ll1）; eta = zeros（ll1）; 
 
% Treat each lambda separately. 
if （ps==1） 
  
  % The standard-form case.
  if （nargin==6） omega = V‘*x_0; end 
  for i=1:ll 
    if （nargin==5） 
      x_lambda（:i） = V（:1:p）*（zeta./（s.^2 + lambda（i）^2））; 
      rho（