Динамічний метод другого порядку одержання наближених розв’язків багатовимірних обернених задач теплопровідності

Розглянуто постановку оберненої задачі нестаціонарної теплопровідності в загальній формі. Показано, що подібні постановки відносяться до класу некоректно поставлених задач. Запропоновано динамічний метод регуляризації першого та другого порядку таких некоректних задач. Доведено, що динамічний метод...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в:Доповіді НАН України
Дата:2023
ISSN:1025-6415
Автори: Мацевитий, Ю.М., Тимошенко, Ю.О.
Формат: Стаття
Мова:Українська
Опубліковано: Видавничий дім "Академперіодика" НАН України 2023
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/202230
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Динамічний метод другого порядку одержання наближених розв’язків багатовимірних обернених задач теплопровідності / Ю.М. Мацевитий, Ю.О. Тимошенко // Доповіді Національної академії наук України. — 2023. — № 4. — С. 20-25. — Бібліогр.: 6 назв. — укр.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:Розглянуто постановку оберненої задачі нестаціонарної теплопровідності в загальній формі. Показано, що подібні постановки відносяться до класу некоректно поставлених задач. Запропоновано динамічний метод регуляризації першого та другого порядку таких некоректних задач. Доведено, що динамічний метод регуляризації другого порядку дозволяє отримувати наближений розв’язок за наявності збурень у вхідних даних. The formulation of the non-stationary thermal conductivity inverse problem is discussed in its general form. It is demonstrated that such formulations belong to the class of ill-posed problems. A dynamic method employing first and second-order regularization is proposed to address these ill-posed problems. It is proven that the second-order dynamic regularization method enables the derivation of approximate solutions even in the presence of disturbances in the input data.
ISSN:1025-6415