Numerical Solution of the Inverse Thermoacoustics Problem Using QFT and Gradient Method

Fractal and Fractional, 2025

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.3390/fractalfract9060370
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

In this research, we consider the inverse problem for the wave equation under an unknown initial condition. A generalized solution to the direct problem was formulated, its correctness was established, and the stability assessment was obtained. The inverse problem was reduced to an optimization problem, where the objective function was minimized using gradient methods, including the accelerated Nesterov algorithm. The conjugate problem was constructed, and the functional gradient was computed, while the existence of the Frechet derivative was proved. For the first time, the quaternion Fourier transform (QFT) was applied to the numerical solution of a direct problem, making it possible to analyze multidimensional wave processes more efficiently. A computational experiment was carried out, which demonstrated that if there is insufficient additional information, the restoration of the initial condition is incomplete. The introduction of the second boundary condition makes it possible to significantly improve the accuracy and stability of the solution. The results confirm the importance of an integrated approach and the availability of sufficient a priori information when solving inverse problems.