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参数化非线性动力系统的残差极小化模型插值。 (英语) Zbl 1259.65110号

提出了一种近似求解参数依赖初值问题(x(t,s^*),(t)in[0,t]\)的算法\[\partial_t x(t,s)=f(x(t、s),t,s\]通过使用与参数值对应的有限组预计算解(x(t,sj),(j=1,ldots,n)。更具体地说,假设预先计算的解(x(t,s_j))仅在时域([0,t]\)的给定离散化({t_j}_{j=1}^n)中已知。在所提出的称为残差最小化方案的算法中,通过预先计算的近似值(x(t,s^*)simeq\tilde{x}(t)\equiv\sum_{j=1}^na_jx(t)将与给定离散化相关的离散余量最小化,并由\(rho(a)=sum{i=1}^mw_i^2\left|\ tilde{x}'(t1)-f(tilde{x}(ti),t1,s^*)\right|^2)服从\(sum{j=1}^naj=1\),其中\(w_i)是适当的权重。最小化过程通过适用于问题特殊形式的牛顿型迭代求解。此外,通过包括误差估计和一些收敛性,第4节研究了残差最小化方案的一些性质。最后,在最后一节中,给出了两个测试问题的数值结果,以显示所提出的算法的行为,特别注意最小二乘问题可能的病态。

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