基于TTCRPy的跨孔CT高斯-牛顿算法及Python代码分享

在计算机断层扫描（CT）领域，跨孔CT是一种常用的重建方法，可以通过测量穿过物体的射线来获取物体的内部结构信息。而高斯-牛顿算法是一种非线性优化方法，常用于解决最小二乘问题。本文将介绍基于TTCRPy库实现的跨孔CT高斯-牛顿算法，并提供相应的Python代码。

首先，我们需要安装TTCRPy库。TTCRPy是一个用于计算机断层扫描（CT）重建的Python库，其中包含了各种重建算法的实现。可以通过以下命令使用pip安装TTCRPy库：

pip install TTCRPy

安装完成后，我们可以开始实现跨孔CT高斯-牛顿算法。首先，导入所需的库和模块：

import numpy as np
import TTCRPy as tcr

接下来，我们需要准备用于重建的数据。假设我们已经获取了一组跨孔CT的投影数据，可以将其表示为一个二维数组。假设投影数据存储在名为projections的变量中，其中每一行表示一次投影测量：

projections =