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Ivanov和Morozov正则化的收敛性和收敛速度及其在椭圆偏微分方程参数识别问题中的应用。 (英语) Zbl 1415.65128号

本文给出了Morozov正则化和Ivanov正则化求解逆问题的收敛性分析。作者在一般情况下考虑了这些方法,即对于一个不适定算子方程(F(x)=y\),其中(F:x\supseteq\mathcal{D}(F)\ to y,\,y\ in y\),以及\(x\)和\(y\)表示拓扑空间。假设所考虑的方程存在解。对于该方程的正则化,正则化泛函\(mathcal{R}:X\ to mathbb{R} _0(0)^+\cup\{\infty\}\)和数据不匹配函数\(\mathcal{S}:Y\乘以Y\到\mathbb{R} _0(0)^+\杯\{\ infty \}\)。对于含有(mathcal{S}(y,y^delta)的带噪数据,上述变分正则化方法如下:是固定的,并且(b)Ivanov正则化(也用拟解方法表示)\(\min_{x\in\mathcal{D}(F)}\mathcal{S}(F(x),y^\delta)\)S.t.\(\mathca{R}(x)\le\rho\),其中\(\rho)用作正则化参数,并且实际上对三种不同的\(\rro\)选择分析了该正则化方案。在适当的条件下,建立了这两种方法的良好定义、收敛性以及在变源条件下的收敛速度。此外,给出了一个例子,表明这些方法不一定等价于Tikhonov正则化(min_{x\In\mathcal{D}(F)}(F(x),y^delta)+\alpha\mathcal{R}(x)})。最后,通过识别椭圆PDE(nabla\cdot(a\nabla u)+cu=b)中的一个空间参数(a,b)或(c),证明了导出方法的适用性,该参数配备齐次Dirichlet边界条件。

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65J20型 抽象空间中不适定问题的数值解;正规化
35兰特 PDE的反问题
49号45 最优控制中的逆问题
65J22型 抽象空间反问题的数值解法
65纳米12 含偏微分方程边值问题数值方法的稳定性和收敛性
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