高维Helmholtz方程柯西问题的磨光化方法

使用磨光化方法研究了固定频率下一类高维Helmholtz方程的柯西问题,该问题是一类解不连续依赖于测量数据的严重不适定的反问题,得到并解决了正则化近似解与精确解之间的收敛性误差估计.     

三维Laplace方程柯西问题的磨光化求解方法

采用一种正则化方法——磨光化方法求解该问题,并通过理论分析和证明,得到了近似解与精确解之间的收敛性误差估计.     

后验参数软化法求解Helmholtz方程柯西问题

为了恢复解的稳定性,提出一种基于Gauss核的后验参数软化正则化方法,得到精确解与近似解之间的稳定性误差估计,并作数值实验,验证了该方法的有效性。     

一类数值求导方法及其正则化参数的后验选取

证明了文献[1]所提的数值导数方法是一种广义导数,研究了该数值导数方法中正则化参数的后验选取和正则化解的收敛性和误差估计等问题.数值实验表明本文提出的4种后验选取正则化参数的策略对低阶数值导数是可行的.     

一类Laplace方程柯西问题的谱正则化方法

讨论一类Laplace方程柯西问题:已知x=1的柯西数据,在区间0x1上求解.由于这个问题的不适定性,给出求解它的一种谱正则化方法,并分析正则化解与精确解之间的误差.     

病态方程之改进的正则化解法中正则参数的后验选取法

本利用紧算子的奇异系统后验选取正则参数,证明了[1]中的改进的正则化解是收敛的。     

基于边界加扰动的Helmhotz方程柯西问题的正则化

Helmhotz方程的柯西问题是一类典型的反问题而且是不适定的,也就是说其解不连续依赖于柯西数据,即小的扰动都会导致解的爆破.文章给出了边界加扰动的正则化方法,恢复了解对数据的连续依赖性,并给出了收敛性估计.最后用数值例子说明我们的方法是有效可行的     

基于正则参数后验策略的PCS迭代正则化反演

采用改进的正则参数后验策略的迭代正则化方法对单峰分布和双峰分布颗粒系的电场自相关函数进行反演,并且与正则化方法反演结果进行了比较.实验结果表明,在噪声小于0.005的情况下,正则化方法和迭代正则化方法都能较好地反演出单峰和双峰分布的颗粒,当噪声水平为0.05时,正则化反演算法已无法得出粒径分布,迭代正则化方法仍能比较准确地反演出粒径分布.     

广义迭代Tikhonov正则化方法的参数选取

在模型具在误差的情况下，讨论了求第一类算子方程解的含闭算子的迭代Ｔｉｋｈｏｎｏｖ正则化方法，运用谱理论建立使正则化逼近解具有最优收敛阶的选取正则参数的方法，得到收敛性及收敛阶估计定理。     

广义迭代Tikhonov正则化方法的参数选取

在模型具有误差的情况下，讨论了求第一类算子方程解的含闭算子的迭代Ｔｉｋｈｏｎｏｖ正则化方法．运用谱理论建立使正则化逼近解具有最优收敛阶的选取正则参数的方法，得到收敛性及收敛阶估计定理     

带Neumann边界条件的Helmholtz方程柯西问题的一种新的正则化方法

考虑矩形域上带Neumann边界条件的Helmholtz方程的柯西问题,该问题是一类严重不适定的偏微分方程反问题,即它的解不连续依赖于输入数据.基于经典的Tikhonov正则化方法利用自设计过滤化子修改核函数的思想,提出一种新的正则化求解方法,给出该问题基于分离变量的近似解,对正则化参数的先验和后验两种选取规则下精确解与近似解进行误差分析,得到满足收敛性和稳定性的H9lder型误差估计.     

一个椭圆方程混杂问题解的正则性

利用先验估计方法，讨论长方体上椭圆偏微分方程混杂问题解的正则性，给出有关某些附加正则性的结果，这些结果可为混凝土坝坝基渗流控制提供严格的数学理论基础。     

一类椭圆方程混杂问题解的正则性

利用先验估计方法,讨论长方体上椭圆偏微分方程混杂问题解的正则性,给出有关某些附加正则性的结果．这些结果可为混凝土坝坝基渗流控制提供严格的数学理论基础．     

基于Newmark-β的ICAA正则化参数选取方法

传统的L曲线法在使用的时候常常不容易获得准确的正则化参数,基于此,提出了一种基于Newmark-β的反算-对比-调整-逼近(inverse computation-contrast-adjustment-approach, ICAA)正则化参数选取方法.该算法相比传统的L曲线法使用起来更加直观、简便,并且计算耗费的时间更短、效率更高.通过一个四自由度系统的仿真算例和一个悬臂梁的实验验证了本算法的有效性,并把本算法的载荷识别结果与L曲线法的载荷识别结果进行了对比.结果表明:该算法相比L曲线法不仅在计算效率方面有显著优势,而且利用前者的正则化参数进行载荷识别,计算精度更高.     

TSVD正则化方法的参数选取及数值计算

对于求解不适定问题的TSVD正则化方法,给出了能达到渐进最优阶的正则参数的后验选取法．从数值实现角度看,TSVD正则化方法是求解不适定问题的十分有效的方法．     

一种选取线性不适定问题正则化参数的迭代算法

考虑利用Tikhonov正则化方法求解线性不适定问题。基于吸收Morozov相容性原理,提出了一种新的选取正则化参数的迭代算法。该算法简单易实现且具有全局收敛性。给出了算法的收敛性分析,并通过数值算例说明了其数值有效性。     

非线性不适定问题的Tikhonov正则化的参数选取和收敛率

非线性不适定问题的Ｔｉｋｈｏｎｏｖ正则化的参数选取和收敛率金其年（复旦大学数学研究所，２００４３３，上海）作者：男，１９７０年生．博士生，研究不适定问题与反问题．（责任编辑杨金华责任校对杨增义）ＰＡＲＡＭＥＴＥＲＣＨＯＩＣＥＡＮＤＣＯＮＶＥＲＧＥＮＣ...     

热方程未知源识别问题的磨光化方法

讨论一类未知源识别问题,这个问题是不适定的,即解不连续依赖于输人数据．本文中用磨光化方法对这一问题的稳定性进行分析,给出数值算法,数值试验显示正则化方法是稳定和有效的．     

三维Laplace方程柯西问题具有Dirichlet核的软化正则解

研究一类三维Laplace方程Cauchy问题,该问题是严重不适定的.为了获得其稳定的数值解,利用二维Dirichlet核构造软化算子,得到正则逼近解的显式形式,在先验参数的选取规则之下,给出正则近似解与精确解之间的误差估计,并通过数值实验检验方法的有效性和稳定性.