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弱时空形式的偏微分方程优化问题。2023年3月5日至10日举行的研讨会摘要。 (英文) Zbl 1525.00019号

总结:优化问题受到时间相关的从计算的角度来看,偏微分方程(PDE)具有挑战性:即使在最简单的情况下,也需要求解在时间和空间上全局耦合的PDE系统,以获得未知解(系统的状态、costate和控制)。典型的和实际相关的例子是激光硬化中出现的非线性热方程的控制或流动问题的热控制(Boussinesq方程)。特别是对于具有较长时间范围的PDE,传统的时间步进方法需要为相应的其他变量分配大量的计算机内存。相比之下,自适应时空方法旨在以后验方式分布可用自由度,以捕获奇异点,因此最有希望。最近,针对含时偏微分方程,如热方程、线性输运和波动方程,引入了适定的弱变分公式。这些公式还考虑到近似误差和残差之间的尖锐关系,这与模型简化特别相关。此外,对于这些张量基公式,设计用于考虑这些多阵列(张量)公式的高级代数解算器似乎在时间推进方案方面特别具有竞争力,尤其是在高维方面。我们计划讨论这些技术是否可以推广到非线性偏微分方程,如Hamilton-Jacobi-Bellman方程,或随机偏微分方程和变分不等式。另一个主题是自适应方案,如果设计得当,它将继承连续公式的稳定性。
研讨会的中心目标是基于潜在PDE的弱公式对PDE约束控制和优化问题进行分析、快速求解和模型简化。

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