两类偏微分方程反问题的正则化方法和算法研究.pdf

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两类偏微分方程反问题的正则化方

法和算法探究

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两类偏微分方程反问题的正则化方法和算法探究

两类偏微分方程反问题的正则化方法和算法探究

摘要:偏微分方程反问题的探究在科学和工程领域中具有重

要的应用。本文将重点谈论两类常见的偏微分方程反问题,即逆

问题和不逆问题,并介绍相关的正则化方法和算法。通过正则化

技术,我们可以有效地处理偏微分方程反问题,提高它们的稳定

性和可解性。

一、引言

偏微分方程反问题是指依据给定的输出数据,如边界测量或

观察到的内部测量,求解未知物理量的问题。这类问题在科学和

工程领域中具有广泛的应用,例如地震波传播的反问题、医学成

像的反问题等。然而,由于数据的不完整性、噪声的存在以及模

型的误差,偏微分方程反问题往往是不逆的或者不稳定的。因此,

需要接受适当的正则化方法和算法来解决这些问题。

二、逆问题的正则化方法

逆问题是指依据输出数据来确定模型参数的问题。典型的逆

问题包括参数辨识(参数反问题)和边界重建(边界反问题)。

逆问题的正则化方法旨在克服数据不完整性和噪声,提高反问题

的解的唯一性和稳定性。

1.Tikhonov正则化

Tikhonov正则化是最常用的逆问题正则化方法之一。它通过

在目标函数中加入平滑项来约束解的平滑性。详尽来说,

Tikhonov正则化引入了一个正则化系数,使目标函数同时最小化

原问题的误差和解的平滑项。通过调整正则化系数的大小,可以

平衡误差和平滑项之间的权衡干系。

2.L-curve方法

L-curve方法是另一种常用的逆问题正则化方法。它通过绘制

正则化系数与误差项之间的干系曲

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