ВЫВОД ГРАДИЕНТА ФУНКЦИОНАЛА ОБРАТНОЙ ЗАДАЧИ ДЛЯ УРАВНЕНИЯ ГЕЛЬМГОЛЬЦА

2024

Closed access Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.51889/2959-5894.2024.87.3.004
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

В статьерассматривается задача продолжения для уравнения Гельмгольца. Решение исходной задачи сводится к решению обратной задачи по отношению к прямой (корректной) задаче. Обратная задача формулируется для уточнения граничного условия с помощью дополнительной информаций о решении прямой задачи. Обратнаязадачазаписывается в операторном виде. Решение операторного уравнения сводится к задаче минимизации целевого функционала. В работе также исследуются вопросы сходимости градиентных методов для решения обратной задачи. Также разработан алгоритм решения обратной задачи с использованием теории сопряженной оптимизации и метода Ландвебера. Представлены подробные выкладки для получения сопряженной задачи.Полученные результаты показывают, что использование теории сопряженной оптимизации и метода Ландвебера позволяет эффективно решать обратные задачи.