為了提高重建算法的效率和穩定性，特別是在面對更長的時間尺度和更高維度的離散化時，可以考慮以下幾個策略：
自適應步長選擇：在Landweber迭代過程中，使用自適應步長可以根據當前迭代的誤差動態調整步長大小。這樣可以在初期快速收斂，而在接近解時減小步長以提高穩定性。
多尺度方法：採用多尺度方法可以在不同的時間尺度上進行計算，這樣可以在短時間內獲得粗略解，然後逐步細化到更長的時間尺度，從而減少計算負擔。
正則化技術：引入正則化技術，如Tikhonov正則化或稀疏性正則化，可以幫助穩定重建過程，特別是在數據噪聲較大的情況下。這些技術可以減少解的震盪，從而提高重建的質量。
高效的數值方法：使用高效的數值方法，如Isogeometric Analysis (IGA)，可以在空間上提供更高的精度，並且能夠更好地處理複雜幾何形狀，這對於高維度問題尤為重要。
並行計算：利用現代計算資源，特別是並行計算技術，可以顯著提高算法的運行速度，特別是在處理大規模數據集和高維度問題時。
通過這些方法的結合，可以有效提高重建算法在長時間尺度和高維度離散化下的效率和穩定性。