2025-02-23T13:38:13-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: Query fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22mcmtechkpnueduua-article-173659%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-23T13:38:13-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: => GET http://localhost:8983/solr/biblio/select?fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22mcmtechkpnueduua-article-173659%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-23T13:38:13-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: <= 200 OK
2025-02-23T13:38:13-05:00 DEBUG: Deserialized SOLR response
Числовий метод комплексного аналізу ідентифікації параметрів анізотропних середовищ за даними томографії прикладених квазіпотенціалів. Частина 2: Алгоритм та комп’ютерний експеримент

Числовий метод комплексного аналізу ідентифікації параметрів анізотропних середовищ за даними томографії прикладених квазіпотенціалів. Частина 2: Алгоритм та комп’ютерний експеримент

An algorithm, which lies in the sequential iterative applying of numerical quasiconformal mapping methods for constructing a series of dynamic meshes using different boundary conditions (that determined by experimental data) and solving the problem of parameter identification for each of these meshe...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: Bomba, Andriy, Boichura, Myhailo
Format: Article
Language:English
Published: Kamianets-Podilskyi National Ivan Ohiienko University 2019
Online Access:http://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/173659
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
id mcmtechkpnueduua-article-173659
record_format ojs
institution Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences
collection OJS
language English
format Article
author Bomba, Andriy
Boichura, Myhailo
spellingShingle Bomba, Andriy
Boichura, Myhailo
Числовий метод комплексного аналізу ідентифікації параметрів анізотропних середовищ за даними томографії прикладених квазіпотенціалів. Частина 2: Алгоритм та комп’ютерний експеримент
author_facet Bomba, Andriy
Boichura, Myhailo
author_sort Bomba, Andriy
title Числовий метод комплексного аналізу ідентифікації параметрів анізотропних середовищ за даними томографії прикладених квазіпотенціалів. Частина 2: Алгоритм та комп’ютерний експеримент
title_short Числовий метод комплексного аналізу ідентифікації параметрів анізотропних середовищ за даними томографії прикладених квазіпотенціалів. Частина 2: Алгоритм та комп’ютерний експеримент
title_full Числовий метод комплексного аналізу ідентифікації параметрів анізотропних середовищ за даними томографії прикладених квазіпотенціалів. Частина 2: Алгоритм та комп’ютерний експеримент
title_fullStr Числовий метод комплексного аналізу ідентифікації параметрів анізотропних середовищ за даними томографії прикладених квазіпотенціалів. Частина 2: Алгоритм та комп’ютерний експеримент
title_full_unstemmed Числовий метод комплексного аналізу ідентифікації параметрів анізотропних середовищ за даними томографії прикладених квазіпотенціалів. Частина 2: Алгоритм та комп’ютерний експеримент
title_sort числовий метод комплексного аналізу ідентифікації параметрів анізотропних середовищ за даними томографії прикладених квазіпотенціалів. частина 2: алгоритм та комп’ютерний експеримент
title_alt Numerical Complex Analysis Method for Parameters Identification of Anisotropic Media using Applied Quasipotential Tomographic Data
description An algorithm, which lies in the sequential iterative applying of numerical quasiconformal mapping methods for constructing a series of dynamic meshes using different boundary conditions (that determined by experimental data) and solving the problem of parameter identification for each of these meshes is developed. It is based on the proposed approach to the solving of gradient problems of parameters identification of quasiideal fields with using applied quasipotential tomographic data in cases of anisotropic media and applying the ideas of the block iteration method. The reconstructed image of the distribution of conductivity tensor inside the investigated object, obtained as a result of numerical calculations performed on the basis of the developed algorithm with a sufficient accuracy corresponds to the etalon. The method is characterized by comparatively fast computer convergence (since, unlike many used methods, it does not require finding derivatives of the conductivity tensor distribution function at certain points and refining the boundary nodes at each iteration step). Its significant feature is the possibility of comparatively easy its paralleling and stopping the calculation procedure when some conditions for finishing the process are complete with simultaneous automatic determination the areas of the physical domain where have place large errors of the calculations, which makes it possible to use the machine time more economically. The algorithm for image reconstruction could be extended not only for the medium with a known sum of eigenvalues of the conductivity tensor, but also to cases of other rather wide dependencies between them. In particular, this approach provides an opportunity to represent it as some complex function as required by biomedical practice.
publisher Kamianets-Podilskyi National Ivan Ohiienko University
publishDate 2019
url http://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/173659
work_keys_str_mv AT bombaandriy numericalcomplexanalysismethodforparametersidentificationofanisotropicmediausingappliedquasipotentialtomographicdata
AT boichuramyhailo numericalcomplexanalysismethodforparametersidentificationofanisotropicmediausingappliedquasipotentialtomographicdata
AT bombaandriy čislovijmetodkompleksnogoanalízuídentifíkacííparametrívanízotropnihseredoviŝzadanimitomografííprikladenihkvazípotencíalívčastina2algoritmtakompûternijeksperiment
AT boichuramyhailo čislovijmetodkompleksnogoanalízuídentifíkacííparametrívanízotropnihseredoviŝzadanimitomografííprikladenihkvazípotencíalívčastina2algoritmtakompûternijeksperiment
first_indexed 2024-04-08T14:59:03Z
last_indexed 2024-04-08T14:59:03Z
_version_ 1795779035520827392
spelling mcmtechkpnueduua-article-1736592019-07-18T12:45:03Z Numerical Complex Analysis Method for Parameters Identification of Anisotropic Media using Applied Quasipotential Tomographic Data Числовий метод комплексного аналізу ідентифікації параметрів анізотропних середовищ за даними томографії прикладених квазіпотенціалів. Частина 2: Алгоритм та комп’ютерний експеримент Bomba, Andriy Boichura, Myhailo An algorithm, which lies in the sequential iterative applying of numerical quasiconformal mapping methods for constructing a series of dynamic meshes using different boundary conditions (that determined by experimental data) and solving the problem of parameter identification for each of these meshes is developed. It is based on the proposed approach to the solving of gradient problems of parameters identification of quasiideal fields with using applied quasipotential tomographic data in cases of anisotropic media and applying the ideas of the block iteration method. The reconstructed image of the distribution of conductivity tensor inside the investigated object, obtained as a result of numerical calculations performed on the basis of the developed algorithm with a sufficient accuracy corresponds to the etalon. The method is characterized by comparatively fast computer convergence (since, unlike many used methods, it does not require finding derivatives of the conductivity tensor distribution function at certain points and refining the boundary nodes at each iteration step). Its significant feature is the possibility of comparatively easy its paralleling and stopping the calculation procedure when some conditions for finishing the process are complete with simultaneous automatic determination the areas of the physical domain where have place large errors of the calculations, which makes it possible to use the machine time more economically. The algorithm for image reconstruction could be extended not only for the medium with a known sum of eigenvalues of the conductivity tensor, but also to cases of other rather wide dependencies between them. In particular, this approach provides an opportunity to represent it as some complex function as required by biomedical practice. На основі запропонованого підходу до розв’язання градієнтних задач ідентифікації параметрів квазіідеальних полів за даними томографії прикладених квазіпотенціалів у випадках анізотропних середовищ та ідеях методу блочної ітерації, розроблено алгоритм, який полягає у послідовному ітераційному застосуванні числових методів квазіконформних відображень для побудови серії динамічних сіток при різних заданнях крайових умов (що визначаються експериментальними даними) та розв’язанні задачі параметричної ідентифікації для кожної з цих сіток. Реконструйоване зображення розподілу тензора провідності у внутрішності досліджуваного об’єкта, отримане в результаті числових розрахунків, проведених на основі розробленого алгоритму, з достатньою точністю відповідає еталонному. Метод характеризується порівняно швидкою комп’ютерною збіжністю (оскільки, на відміну від багатьох використовуваних методів, не потребує знаходження похідних функції розподілу тензора провідності у визначених точках та уточнення граничних вузлів на кожному ітераційному кроці). Суттєвою його особливістю є можливість порівняно легкого його розпаралелення та зупинки процедури обчислення за умови виконання лише деяких із умов закінчення процесу з автоматичним визначенням тих ділянок фізичної області, де мають місце великі похибки обчислень, що дає змогу економніше використовувати машинний час. Розроблений алгоритм реконструкції зображення може бути поширений не тільки на середовища з відомою сумою власних значень тензора провідності, але й на випадки досить широких інших залежностей між ними. Зокрема підхід забезпечує можливість представлення його деякою комплексно значною функцією як це вимагає біомедична практика. Kamianets-Podilskyi National Ivan Ohiienko University 2019-01-30 Article Article application/pdf http://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/173659 10.32626/2308-5916.2019-19.11-17 Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences; 2019: Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences. Issue 19; 11-17 Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки ; 2019: Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки. Випуск 19; 11-17 2308-5916 10.32626/2308-5916.2019-19 en http://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/173659/173354 Авторське право (c) 2021 Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки

Similar Items