我假设您指的是众所周知的用于相位检索的错误减少算法（例如，如维基百科关于相位检索的文章中所定义的那样）。我在几种情况下使用过 ER，但由于该算法依赖于两个空间之间非常简单的交替投影方案，因此收敛速度往往很慢。它也容易陷入局部最小值，其中最直接的开发（文章中提到了 HIO，在我的小组中我们一直在使用 RAAR）可以表现得更好。

但是，我也会认真研究您指定的问题是否完全可以解决。您对问题的结构说得很少，并且很容易指定严重未确定的内容，至少在您考虑到实验噪声时是这样。也就是说，有很多可行的“解决方案”，它们与适当的恢复完全不同，甚至可能是最好的全局最优值，如果有人发现它，与真实对象相距太远而没有相关性。在实践中，具有适当的支持约束，以及可能对对象空间中的积极性/现实（无虚部）的约束可以产生显着的差异。