Регуляризация обратной задачи бигармонического уравнения

Размещено на http://www.allbest.ru/

Содержание:

• Аннотация
• 1. Постановка задачи
• 2. Сведение дифференциальной задачи к интегральному уравнению для бигармонического уравнения

3. Расчетные формулы

• 4. Корректно и некорректно поставленные задачи
• 5. Метод регуляризации Тихонова А.Н. для решения систем линейных алгебраических уравнений
• 6. Дискретная регуляризация для бигармонического уравнения
• 7. Оценка погрешности метода дискретной регуляризации для бигармонического уравнения
• Список литературы
• Приложение
• 

Аннотация

В данной работе рассматривается применение метода дискретной регуляризации для нахождения приближённого решения в обратной задаче для однородного бигармонического уравнения в круге.

Такое уравнение возникает из задачи о колебаниях тонкой пластины с закрепленными краями, на которую действует внешняя сила, распределенная равномерно с плотностью f(x,y).

Для нахождения приближенного решения используется метод сведения к системе интегральных уравнений Фредгольма I рода (и, следовательно, некорректно поставленной задаче), к которой, после дискретизации посредством квадратурных формул, применяется метод регуляризации Тихонова А.Н. [2], [3].

В приложении приведены расчётные формулы; программа и результаты численного счета на ЭВМ.



1. Постановка задачи

Уравнение (1`) называется бигармоническим, а его решения, имеющие производные до 4-го порядка включительно, называются бигармоническими функциями.

Основная первая краевая задача для бигармонического уравнения ставится следующим образом [1]:

Найти функцию u(х,у), непрерывную вместе с первой производной в замкнутой области S+C, имеющую производные до 4-го порядка в S, удовлетворяющую уравнению (1) или (1`) внутри S и граничным условиям на С:

,

где и непрерывные функции.

Задан круг S_R радиуса R с центром в начале координат и границей С. В этом круге S_R рассматривается краевая задача для бигармонического уравнения:

(1)

где дифференциальный оператор

и int S_R - внутренность круга.

Предполагая, что значения g и h неизвестны, но известно решение на простой замкнутой гладкой кривой L, лежащей внутри круга S_R, т.е. известно значение функции u(х,у) и значение производной функции u(х,у) по внешней нормали на кривой L. Кривая L определена параметрически как x = x(t), y = y(t), t []. Функции x = x(t), y = y(t) - непрерывно дифференцируемы на [].

(1*)

где (t) и (t) непрерывные функции.

Требуется найти решение в круге S_R.

Таким образом, имеем обратную краевую задачу о восстановлении решения по заданной информации внутри области.

2. Сведение обратной задачи к системе двух интегральных уравнений

Рассмотрим бигармоническое уравнение

внутри S_R

и замкнутую гладкую кривую



с непрерывно дифференцируемыми x(t), y(t) и известными значениями решения u(x,y) на L:

при . Здесь функции g, h - предполагаются неизвестными.

Так как начало координат совпадает с центром окружности, то по [1] воспользуемся известным представлением решения задачи (1) для круга:

, (2.2)

где

;

, ( r, - полярные координаты)

Введём обозначения:

Тогда формула (2.2) запишется в виде:

Для определения функций h и g воспользуемся условиями (1.4), (1.5):

(2.3)

(2.4)

Введём вектора , X = (h,g)^T и матрицу:

Запишем систему уравнений (2.3), (2.4) в виде одного векторно-матричного интегрального уравнения:

(2.5)

Тем самым получили интегральное уравнение Фредгольма I рода. Как известно решение такого уравнения является некорректной задачей.

Найдя вектор X из (2.5) и подставив в формулу (2.2) получим решение задачи (2.1) по формуле (2.2), описывающей решение внутри круга S_R.

3. Расчетные формулы

Введем используемые обозначения:

Уравнения ядер будут выглядеть следующим образом:

используем:

и косинусы внешней нормали к кривой L:

получаем:

4. Корректно и некорректно поставленные задачи

Математической моделью многих практических задач является линейное уравнение Az = u (4.1), где z - искомый элемент и u - правая часть принадлежат соответствующим нормированным пространствам Z, U; А - линейный оператор, действующий из Z в U.

Среди задач (4.1) выделяется класс задач некорректно поставленных.

Они характеризуются тем, что сколь угодно малые изменения исходных данных могут приводить к произвольно большим изменениям решений.

Следуя Тихонову А.Н., задача (4.1) называется корректно поставленной, или просто корректной, если выполняются следующие условия:

решение задачи (4.1) существует для любого элемента u U;

решение определено однозначно по u;

решение задачи устойчиво, т.е. для любой точности > 0 можно указать такое () > 0, что если , то |||| < , где и решения (3.1), соответствующие правым частям и .

Если оператор А обратим и ограничен, т.е. существует оператор , то

z = Au и R=A. Условие 3) означает непрерывность оператора R. Если задача (4.1) не удовлетворяет хотя бы одному из условий 1), 2), 3), то она называется некорректной. в случае ограниченного оператора A имеем корректность по Адамару.

Уравнение Фредгольма I рода является некорректной задачей, так как решение задачи не устойчиво [2].

Уточним понятие решения для некорректно поставленных задач. Действительно, если выполняется условие 1), но не выполняется условие 2), то точных решений много. Если же не выполняется 1), то решений вообще нет. В таких случаях говорят о нормальных решениях.

Определение: элемент z называется нормальным решением уравнения Az=u, если ||z||=, где Z -множество всех решений , для уравнения Az=u.

5. Метод регуляризации Тихонова А.Н. для решения систем линейных алгебраических уравнений

Пусть в пространстве задана система линейных алгебраических уравнений Ах = b с матрицей А = () и вектором b = (), i,j = l,...,n. Эта система может быть однозначно разрешимой, вырожденной и неразрешимой. Введём в этих случаях понятие псевдорешения [2].

Определение: Псевдорешением системы Ах = b называют вектор х, минимизирующий невязку || Ах-b || = (x) на всём пространстве .

Очевидно, если у системы Ах = b есть решение , то оно же будет и псевдорешением. В этом случае невязка () = 0. Система может иметь не одно псевдорешение. Возникает вопрос о выделении среды псевдорешений какого-либо одного, обладающего определёнными свойствами. Введём понятие нормального решения.

Определение: Вектор называется нормальным решением системы Ах = b, если он имеет минимальную норму среди всех псевдорешений,

т.е. || х_н || = inf || х || для всех x F_A

(где F_A - множество псевдорешений).

|| х || =

Нормальное решение для любой системы Ах = b существует и единственно [4]. Если система имеет единственное решение, то оно же будет и нормальным решением.

Задача нахождения нормального решения некорректна. Поэтому для получения его целесообразно применять регуляризирующий метод, в основе которого лежит идея регуляризирующего оператора [2], [3].

Есть точная система Ах = b и есть приближённая система

A_h х =b,

где || A-A_h || h , || b- b|| .

Требуется найти вектора х_а, где , такие, что || х_а-х_н || = 0. Эти вектора х_а называются приближениями к нормальному решению х_н уравнения Ах = b. Их можно находить путём минимизации функции Тихонова А.Н.:

В [2] показывается, что для любых и матриц A_h: || A-A_h || h, чисел > 0 существует единственный вектор х_а, минимизирующий функцию Тихонова А.Н. Т_а(х, b, A_h) на всём пространстве. При этом вектор х_а удовлетворяет уравнению:

grad_x Т_а(х, b, A_h) = 0 или

A_h^TA_hx_a + x_a=A_h^Tb (4.1)

Устанавливается также в [2], что для всех > 0 определён оператор

R(b, A_h,) = x_a, который будет регуляризирующим. Именно существует зависимость , при которой вектора x_a = R(b, A_h,) сходятся к нормальному решению системы Ах = b при h, --> 0. Эти х_а находятся из системы (4.1) для заданного уровня погрешностей h, .

Определение: Оператор R(b, A,), зависящий от параметра , со значениями в Rⁿ, называется регуляризирующим оператором для уравнения

Ах = b, если он обладает свойствами [2], [3]:

1)существует такая пара положительных чисел (), что оператор

R(b, A_h,) определён для всякого > 0 и любых и матриц A_h размера (nn): || b-b ||, || A_h-A ||;

2)существует такая функция , , что для любого > 0найдётся пара чисел , такая, что если

при || A_h-A || h h(),|| b-b ||, будет || х_а-х₀||,

где х_а = R(b, A_h,) , х₀ - точное решение системы Ах = b.

В этом определении не предполагается однозначность оператора

R(b, A,), отметим, что функция зависит от b и A_h .

Итак, в качестве приближённых решений уравнения A_hx = b можно брать значения регуляризирующего оператора: х_а = R(b, A_h,), где пара-

метр регуляризации согласован с погрешностью исходных данных A_h, b. Полученные таким образом регуляризованные решения устойчивы к малым изменениям исходных данных.

Выбор параметра регуляризации по обобщенной невязке.

1) Введём функцию , называемую обобщённой невязкой:

где - мера несовместимости системы , для всех х . Очевидно, что если система A_hx = b имеет решение, то = 0.

Обобщенный принцип невязки для выбора параметра регуляризации :

а) пусть выполнено условие и для любого > 0 векторх_а определяется из системы (4.1). Тогда обобщённая невязка определена при всех > 0 и имеет положительный корень * > 0 или = 0. В этом случае приближённое решение уравнения Ах = b полагается х_а*;

б) если же , то полагаем приближённое решение системы Ах = b равным нулю.

Показывается в [2] и [3], что для || A_h-A || h, || b-b || и , выбранному согласно принципу обобщённой невязки, будет при ,h 0.

2) Устанавливается, что обобщённая невязка - строго возрастающая функция. Поэтому для нахождения корня *: = 0 можно сделать следующее. Берётся конечный отрезок монотонной последовательности чисел , например, отрезок геометрической прогрессии

a_k = a_oq^k, k= l,...,n; 0<q< 1 .

Для каждого значения a_k находится вектор x_ak из решения уравнения (4.1) и вычисляется

p(a_k) = || A_hx_ak-b||² - (+ h||x_ak||)² - .

За * берётся такое _k*, для которого с требуемой точностью выполняется неравенство | (_k*)| < . Тогда за приближённое решение системы Ах= b берём х_а*_к. Корень *, для которого = 0, можно находить, используя метод половинного деления.

Если система имеет решение, то = 0 и обобщённая невязка имеет вид: = || A_hx_a-b||² - (+ h||x||)².

Замечание: В [3] устанавливается, что в принципе невязки можно не учитывать (т.е. положим = 0), поэтому можно записать:



= || A_hx_a-b||² - (+ h||x||)²

Для нашей задачи в системе уравнений Ах = b мы будем возмущать лишь правую часть (п.5), поэтому невязка запишется следующим образом:

(5.1)

6. Дискретная регуляризация для бигармонического уравнения

Ранее было установлено равенство:

, (2.2)

где g и h находятся из системы интегральных уравнений (2.2), (2.3).

К интегралу Пуассона (2.1) и к системе интегральных уравнений (2.2), (2.3) применим какую либо квадратурную формулу. В результате получим:

(6.1)

k= и A- квадратурные коэффициенты.

Так для формулы прямоугольников:

A= , j =, A=0

и , j =.



Для формулы трапеций:

, A=, j =

и , j =.

Полагая и осуществляя дискретизацию по t, получаем

- систему линейных алгебраических уравнений.

Запишем систему уравнений в векторном виде.

Введём обозначения блочной матрицы А и векторов х, b:

, , , где

,

Ax = b - система линейных алгебраических уравнений порядка (2m) относительно и .

Далее осуществляем возмущение правой части: b = b+, где = ()^т, > 0 и применим метод регуляризации Тихонова А.Н. к возмущённой системе, описанный в пункте 4.

Для останова используем обобщённую невязку .

Далее найдя регуляризованное решение х_а, где = - параметр регуляризации, который находится изложенным выше способом, подставляем в квадратурную формулу:

Здесь u_a = u_a(x,y) для любой точки, принадлежащей внутренности круга S.

Тем самым получили приближение u_a к точному решению u(х,у).

7. Оценка погрешности метода дискретной регуляризации для бигармонического уравнения

Дадим оценку погрешности метода дискретной регуляризации для бигармонического уравнения:

Имеем точные интегральные уравнения:



А также приближённые:

Применим к системе приближённых уравнений метод дискретной регуляризации (ограничимся квадратурной формулой прямоугольников):

Заменяем:

;

Отбрасываем остаток, так как это маленькая величина, и получим:

Тогда получаем:

hh(s); gg(s)



Нам известна оценка остатка для квадратурной формулы прямоугольников |R| = o(h) Bh

Будем считать:

Ax = b - точной системой,

Ax = b + R - приближенной системой.

Погрешность правой части можно оценить:

|| b - (b + R)|| |||| + ||R||

Или ||x- x||

где = , ||R|| =

Шаг интегрирования в формуле прямоугольников h=2/m, то есть

m=2/h

Тогда формулу для оценки погрешности можно записать следующим образом:

дискретный регуляризация интегральный бигармонический



Список литературы

1. Тихонов А.Н., Самарский А.А. «Уравнения математической физики». -Главная редакция физико-математической литературы издательства «Наука», - М., 1966.

2. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. «Методы решения некорректных задач». - Главная редакция физико-математической литературы издательства «Наука», - М., 1974.

3. Тихонов А.Н., Гончарский А.В., Степанов В.В., Ягола А.Г. «Численные методы решения некорректных задач». - М., Наука, 1990.

4. Воеводин В.В., Кузнецов Ю.А. «Матрицы и вычисления». - М.: Наука, 1984г.

5. Вержбицкий В.М. «Численные методы. Математический анализ и обыкновенные дифференциальные уравнения». - М.: Высшая школа, 2001г.

6. Верлань А.Ф., Сизиков В.С. «Интегральные уравнения: методы, алгоритмы, программы», - Киев, 1986



Приложение

Описание переменных в программе:

n - число точек деления.

K1, K2, К3, К4 - функция ядер.

F - правая часть.

UTkm - точное решение,

UR - регуляризованное решение.

DU - невязка.

Текст программы:

clear;clc;disp("INVERSE PROBLEM for BIGARMONIC EQUATION:");

disp("d^4U/dx^4+2d^4U/(dxdy)^2+d^4U/dy^4=0 for(x,y)in CR");

disp("U(x,y)=FI(t),dU/dn=PCI(t) on L in CR CALCULATE U(x,y)");

disp("SYSTEM 1D-FR1:intg{s0,s1;K(t,s)z(s)ds}=FP(t),t0<=t<=t1");

disp("K(t,s)=[K1(t,s) K2(t,s); K3(t,s) K4(t,s)]");

disp("FP(t)=[FI(t);PSI(t)]");

N=input("ENTER N-NUMBER of KNOTS for FR1");

delta=input("Enter delta-error for FI(t),PCI(t) on L");

eps=input("Enter eps(<0.0001)for nev<=eps");

disp("R-radius for CR");

R=input('Enter R(test R=4)');

disp ("(xp,yp)-center L as xp^2+yp^2<R^2");

xp=input ('Enter xp');

yp=input ('Enter yp');

RL2=(R-sqrt (xp^2+yp^2))^2

disp("Enter a1,b1-parameter for L as a1^2+b1^2<RL2");

a1=input('Enter a1-(test a1=3 for xp,yp=0)');

b1=input('Enter b1-(test b1=2 for xp,yp=0)');

s0=0; s1=2*%pi; t0=0; t1=2*%pi; N1=N-1;

//--------------------------------------------------------------

//disp("PRAM");hs=(s1-s0)/N;ht=(t1-t0)/N;for j=1:N;A(j)=hs;end;P=input('ENTER P={0;0.5;1}');

disp("TRAP");P=1;hs=(s1-s0)/N1;ht=(t1-t0)/N1;A(1)=hs/2;A(N)=hs/2;for j=2:N1;A(j)=hs;end

//---------------Кривая L в CR ---------------------------------

function z=xL(t), z=a1*cos(t)+xp, endfunction

function z=yL(t), z=b1*sin(t)+yp, endfunction

//Производные параметров кривой L по x,y

function z=dxL(t), z=-a1*sin(t), endfunction

function z=dyL(t), z=b1*cos(t), endfunction

//Косинус(alfa) внешней нормали к кривой L

function z=cosal(t),z=dyL(t)/sqrt((dxL(t))^2+(dyL(t))^2),

endfunction

//Косинус(beta) внешней нормали к кривой L

function z=cosbe(t),z=-dxL(t)/sqrt((dxL(t))^2+(dyL(t))^2),

endfunction

//Функции для расчётных формул(из теории)

function z=a(x,y), z=x^2+y^2-R^2,endfunction

function z=d(x,y,s),

z=(x-R*cos(s))^2+(y-R*sin(s))^2,

endfunction

function z=c1(x,s), z=x-R*cos(s), endfunction

function z=c2(y,s), z=y-R*sin(s),endfunction

function z=b2(x,y,s), z=R-x*cos(s)-y*sin(s), endfunction

function z=K1(x,y,s),

z=-a(x,y)^2/(4*%pi*R*d(x,y,s)),

endfunction

function z=K2(x,y,s),

z=a(x,y)^2*b2(x,y,s)/(2*%pi*R*d(x,y,s)^2),

endfunction

//Производная K1(x,y,s) по х

function z=DK1X(x,y,s),

z=-(2*x*d(x,y,s)*a(x,y)-c1(x,s)*a(x,y)^2)/(2*%pi*d(x,y,s)^2*R),

endfunction

//Производная K1(x,y,s) по у

function z=DK1Y(x,y,s),

z=-(2*y*d(x,y,s)*a(x,y)-c2(y,s)*a(x,y)^2)/(2*%pi*d(x,y,s)^2*R),

endfunction

//Производная K1(x,y,s) по внешней нормали L

function z=K3(x,y,s,t),

z=DK1X(x,y,s)*cosal(t)+DK1Y(x,y,s)*cosbe(t), endfunction

//Производная K2(x,y,s) по х

function z=DK2X(x,y,s),

z=2*(d(x,y,s)*cos(s)+2*b2(x,y,s)*c1(x,s))*K1(x,y,s)/d(x,y,s)^2-

2*(b2(x,y,s)*DK1X(x,y,s))/d(x,y,s),

endfunction

//Производная K2(x,y,s) по у

function z=DK2Y(x,y,s),

z=2*(d(x,y,s)*sin(s)+2*b2(x,y,s)*c2(y,s))*K1(x,y,s)/d(x,y,s)^2-

2*(b2(x,y,s)*DK1Y(x,y,s))/d(x,y,s),

endfunction

//Производная K2(x,y,s) по внешней нормали L

function z=K4(x,y,s,t),

z=DK2X(x,y,s)*cosal(t)+DK2Y(x,y,s)*cosbe(t),

endfunction

//Точное решение Бигармонического уравнения

function z=UT(x,y), z=(x^2+y^2)/2, endfunction

//FI(t)-значение решения UT(x,y) на L

function z=FI(t), z=UT(xL(t),yL(t)),

endfunction

//Производная UT(x,y) по х

function z=UTx(x,y), z=x, endfunction

//Производная UT(x,y) по у

function z=UTy(x,y), z=y, endfunction

//PSI(t)-производная UT(x,y)по внешней нормали к L

function z=PSI(t),

z=UTx(xL(t),yL(t))*cosal(t)+UTy(xL(t),yL(t))*cosbe(t),

endfunction

//Построение С.Л.А.У.(дискретизация системы FR)

for i=1:N

t(i)=t0+(i-P)*ht;

for j=1:N

s(j)=s0+(j-P)*hs;

M1(i,j)=K1(xL(t(i)),yL(t(i)),s(j))*A(j);

M2(i,j)=K2(xL(t(i)),yL(t(i)),s(j))*A(j);

M3(i,j)=K3(xL(t(i)),yL(t(i)),s(j),t(i))*A(j);

M4(i,j)=K4(xL(t(i)),yL(t(i)),s(j),t(i))*A(j);

F1(i)=FI(t(i))+delta*(2*rand(t(i))-1);

F2(i)=PSI(t(i))+delta*(2*rand(t(i))-1);

end; end;

F=[F1;F2]; M=[M1 M2;M3 M4];

//Регуляризация Тихонова А.Н. С.Л.А.У.

K=10; q=0.1;

zp=(M'*M+q^7*eye(2*N,2*N))\M'*F;

mu=norm(M*zp-F)^2;

for n=1:K;

alfa=q^n;

z=(M'*M+alfa*eye(2*N,2*N))\M'*F;

nev=abs(norm(M*z-F)^2-delta^2-mu);

if nev<=eps then break

else

end; end;

disp("Exit alfa,nev when nev<=eps");

alfa=alfa

nev=nev

S=6; x0=-2; x1=2; y0=-2; y1=2;

for i=1:S

for j=1:S

xk(i)=x0+(i-1)*(x1-x0)/(S-1);

yk(j)=y0+(j-1)*(y1-y0)/(S-1);

Ut(i,j)=UT(xk(i),yk(j));

us1=0; us2=0;

for k=1:N

us1=us1+A(k)*z(k)/d(xk(i),yk(j),s(k));

us2=us2+A(k)*z(k+N)*b2(xk(i),yk(j),s(k))/d(xk(i),yk(j),s(k))^2;

end;

//Приближённое решение UR(x,y) уравнения

UR(i,j)=a(xk(i),yk(j))^2/(2*%pi*R)*((-0.5)*us1+us2);

end; end; S=S

S1=input('Enter 1<=S1<=S for rezults'); m=1;

for i=1:S1

for j=1:S1

RES(m,1)=xk(i); RES(m,2)=yk(j);

RES(m,3)=Ut(i,j); RES(m,4)=UR(i,j);

RES(m,5)=UR(i,j)-Ut(i,j);

m=m+1; end; end; DUR=UR-Ut;

disp("EXIT REZULTS");

disp(" x y UT UR DUR ");

format('v',10); disp(RES); H=100;

//Графики(поверхности)

for j=1:H

tL(j)=t0+(j-1)*(t1-t0)/H;

XL(j)=xL(tL(j));

YL(j)=yL(tL(j));

CRx(j)=R*cos(tL(j));

CRy(j)=R*sin(tL(j));

end;

subplot(2,2,1)

plot3d(xk,yk,Ut)

xtitle("ТОЧНОЕ РЕШЕНИЕ")

subplot(2,2,2)

plot3d(xk,yk,UR)

xtitle("ПРИБЛИЖЁННОЕ РЕШЕНИЕ")

subplot(2,2,3)

plot3d(xk,yk,DUR)

xtitle("ПОГРЕШНОСТЬ")

subplot (2,2,4)

plot (XL,YL)

plot (CRx,CRy)

xtitle ("КРИВАЯ L в КРУГЕ CR")

Тестовый пример

В качестве замкнутой гладкой кривой L выберем

x = a*cos(t)

y = b*sin(t)



Рассмотрим однородную задачу:

Для иллюстрации результата выберем произвольные 9 точек.

u(х,у) =(x+y)/2.

Возьмем кривую с параметрами a=3, b=4; R=5; количество точек разбиения n=30:



Размещено на Allbest.ru