两类偏微分方程反问题的计算方法

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反问题的数值计算在现代科学中起着重要的作用.本文主要涉及两类偏微分方程反问题的计算方法:Laplace方程的腐蚀边界辨识问题、柯西问题,以及热方程的Robin系数辨识问题.这两类问题在数学上均是不适定的,特别是对于数据很小的扰动将造成数值解产生巨大的变化.在工程和数学上,腐蚀边界问题具有很重要的应用.一般腐蚀发生在不可测的部分边界,那么我们的问题就是通过可触边界上的数据来确定未知边界.本文第二章将基本解方法应用到此边界辨识问题.由于基本解方法(MFS)所获得的线性代数矩阵方程往往是病态的,且测量得到的数据一般是有误差的,因此我们采用Tikhonov正则化(TR)方法进行求解,并将后验广义交叉验证准则(GCV)应用于正则化参数的选取.基本解方法中资源点位置的选取是一个难点,目前尚没有很好的方法.常用的方法是将资源点位置固定,即均匀分布在一个虚拟的闭曲线上.本文在第三章首次尝试将自适应贪婪算法应用于反问题中的资源点位置的选取.在好的资源点选取下,由于数据误差的影响,基本解方法带来的矩阵方程也进行了正则化.与第二章不同的是,本章的正则化参数选取采用L-曲线准则(LC).对于解析解的数值模拟,基本解方法往往能给出很好的数值结果,甚至在不充分条件下也能给出逼近解.第四章利用基本解方法求解椭圆算子柯西问题的几个数值例子,验证了文献[EABE,31(4):373-385,2007]中的结论,并指出了文献[EABE,31(4):373-385,2007]中提到的所有方法对于某些不光滑边界数据的例子会失效.热方程Robin系数辨识是一个非线性问题,即通过边界上的测量数据来识别边界条件中的系数.第五章系统地研究此非线性反问题弱解的存在唯一性,将其转化为求解泛函极小化问题,并运用共轭梯度法(CGM)进行求解.共轭梯度法迭代过程中需要求解三个问题:正问题、伴随问题、灵敏度问题.在迭代求解过程中,泛函梯度的求解是极其关键的.本章采用了两种求解泛函梯度的方法:定义法和拉格朗日乘子法.由于在测量数据有噪音的情形下,共轭梯度法在迭代止则化方法重有典型的“半收敛”现象.因此本章运用Morozov偏差原理作为一个停止准则,其迭代停止的步数起到了正则化参数的作用,并初步探讨了Tikhonov泛函中正则化参数对迭代结果产生的影响
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