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抛物型反源问题的一种数据驱动模型约简方法及其收敛性分析。 (英语) Zbl 07690228号

摘要:在本文中,我们提出了一种数据驱动的模型约简方法,以有效地解决具有不确定数据的抛物型反源问题。我们的方法包括离线和在线阶段。在离线阶段,我们探索了具有给定源函数类的正问题中抛物型偏微分方程(PDE)解空间中的低维结构,并构造了少量适当的正交分解(POD)基函数以实现显著的降维。配备POD基函数,我们可以在在线阶段极快地解决正向问题。因此,我们开发了一种快速算法来解决抛物型反源问题中的优化问题,称为POD方法。此外,我们设计了一个后部在不知道噪声水平的情况下,使用所提出的POD方法在优化问题中找到最佳正则化参数的算法。在抛物偏微分方程解的弱正则性假设下,证明了POD方法在求解前向抛物偏积分方程时的收敛性。此外,我们还得到了抛物型反源问题的POD方法的误差估计。最后,我们给出了数值例子来证明所提方法的准确性和效率。数值结果表明,在保持相同精度的情况下,POD方法比有限元方法节省了大量的计算量。

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