阮周生,萬廣紅,陳振興
(東華理工大學(xué)理學(xué)院,南昌 330013)
拋物型偏微分方程是一類被廣泛用來刻畫守恒現(xiàn)象的方程,在地下水污染的預(yù)防與治理、血液內(nèi)部藥物溶度擴(kuò)散的預(yù)測、熱場中溫度分布的計(jì)算及傳染病的預(yù)測與防護(hù)等實(shí)際問題中有重要的應(yīng)用[1]。在利用拋物型偏微分方程描述具體現(xiàn)象時(shí),往往系統(tǒng)中存在某些不明確或不易得到的信息,這些未知信息通常需要通過其他的附加信息來重構(gòu)或反演,數(shù)學(xué)上將這類問題歸結(jié)為拋物型微分方程反問題。拋物型微分方程初值反問題、源項(xiàng)反問題是2類典型的反問題,一直受到眾多學(xué)者的關(guān)注,如文獻(xiàn)[2-6]分別采用吉洪諾夫正則化、同倫分析方法、卷積正則化方法、截?cái)嗾齽t化方法及擬邊值正則化方法考慮了拋物型方程初值反問題;文獻(xiàn)[7-9]分別采用基于變分伴隨的梯度優(yōu)化方法、算子半群方法及深度學(xué)習(xí)方法研究了拋物型方程僅與空間變量有關(guān)的源項(xiàng)反問題。針對(duì)初值與源項(xiàng)聯(lián)合反演問題,文獻(xiàn)[10-11]基于2個(gè)終止時(shí)刻的觀測數(shù)據(jù)或一個(gè)終止時(shí)刻的觀測數(shù)據(jù)附加邊界上一段時(shí)域內(nèi)的觀測數(shù)據(jù),分別采用擬逆法、最優(yōu)化方法考慮了初值與源項(xiàng)同時(shí)反演問題。以上文獻(xiàn)對(duì)初值反問題、源項(xiàng)反問題或同時(shí)反演問題的研究所附加的終止時(shí)刻觀測數(shù)據(jù)為空間區(qū)域全局?jǐn)?shù)據(jù),從實(shí)際應(yīng)用角度看,空間全局觀測數(shù)據(jù)的獲取往往比較困難,通常只能獲得局部觀測數(shù)據(jù)。最近,文獻(xiàn)[12-13]從實(shí)際應(yīng)用角度出發(fā),基于稀疏觀測數(shù)據(jù),利用Laplace變換、解析延拓研究了一類拋物型方程逆時(shí)反問題和源項(xiàng)反問題的唯一性。文獻(xiàn)[12]基于局部觀測數(shù)據(jù)僅考慮了拋物型微分方程源項(xiàng)反問題,受文獻(xiàn)[12]的啟發(fā),考慮如下拋物型方程同時(shí)反演問題:
同時(shí)反演問題考慮含局部區(qū)域3個(gè)不同時(shí)刻的觀測數(shù)據(jù)gi(x),x∈Ωi?Ω,i=1,2,3來同時(shí)反演源項(xiàng)f(x)與初值u0(x),即附加數(shù)據(jù)為:
式中:Ω0為Ω的子域,Ti,i=1,2,3為3個(gè)不同的觀測時(shí)刻,滿足:T1<T2<T3。
由于-Δ為一致橢圓型算子,故存在可數(shù)的特征值,不失一般性,記為,滿足λ1≤λ2≤…。記φi(x)為相應(yīng)的規(guī)范特征函數(shù),即有-Δφi=λiφi(x),i=1,2,…。下面先證明基于2點(diǎn)終止時(shí)刻的局部觀測數(shù)據(jù)同時(shí)反演問題的非唯一性。
利用特征函數(shù)展開法,式(1)的級(jí)數(shù)形式解可表示為:
式中:u0,i=<u0(x),φi(x)>,fi=<f(x),φi(x)>為相應(yīng)初值和源項(xiàng)的傅里葉系數(shù),i=1,2,…,符號(hào)<·,·>代表函數(shù)內(nèi)積。顯然有
構(gòu)造如下輔助問題:
同理可得上述問題(5)的解為:
故,當(dāng)g1(x)=g2(x)=0時(shí),有
下面給出基于局部區(qū)域3個(gè)觀測時(shí)刻數(shù)據(jù)下同時(shí)反演問題的唯一性結(jié)論。
定理1設(shè),則局部觀測數(shù)據(jù)gi(x)=u(x,Ti)∈H2(Ωi)∩H1(Ωi),i=1,2,3,x∈Ωi,且T2-T1≠T3-T2,可以唯一的決定初值u0(x)與源項(xiàng)f(x)。
證明利用特征函數(shù)展開法,同理有
在輔助問題(5)中,取初值v(x,0)=v0,2(x),則問題的解:
比較知,對(duì)任意的x∈Ω0,有v2(x,T2)=g2(x)-g3(x)。從而知g2(x)-g3(x)在Ω0內(nèi)解析,由解析延拓有
分析知,若g1(x)=g2(x)=g3(x)=0,x∈Ωi,則有
定理得證。
利用疊加原理,問題(1)可以分解為下面2個(gè)子問題:
顯然有u(x,t)=u1(x,t)+u2(x,t)。定義子問題(11)與(12)的解算子為K1,K2,即:u1(x,t)=K1[u0](x,t),u2(x,t)=K2[f](x,t)。
顯然有
采取有限元插值逼近技術(shù)考慮同時(shí)反演問題的反演算法,首先對(duì)空間求解域Ω進(jìn)行剖分,d=1時(shí),取步長為h進(jìn)行等距剖分,d=2時(shí),對(duì)Ω進(jìn)行正則三角形分割,設(shè)分割所得域?yàn)門h,對(duì)應(yīng)的內(nèi)部節(jié)點(diǎn)集為。定義Vh為在剖分域Th上分片連續(xù)的有限元函數(shù)空間,即
考慮到與齊次邊界的相容性,有u0|?Ω =f|?Ω =0。利用有限元插值,初值u0(x)和源項(xiàng)f(x)可以近似地表示為ψi(x)為線性有限元基函數(shù),定義為:,其中u0,i=u0(pi),fi=f(pi),
因此,同時(shí)反演初值u0(x)與源項(xiàng)f(x)的問題近似轉(zhuǎn)化為求2(N+1)維實(shí)向量F=[u0,0,…,u0,N,f0,…,fN]T的問題。
基于疊加原理,式(13)可以近似為:
在子問題(11)和子問題(12)中分別令u0(x)=ψi(x),f(x)=ψi(x),i=0,1,…,N,利用有限元并行求解,得到K1[ψi](x,Tk),K2[ψi](x,Tk),i=0,1,…,N,k=1,2,3在區(qū)間Ωk上的數(shù)值解行向量,分別記為記gk分為gk(x),k=1,2,3在Ωk內(nèi)對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)處的離散行向量。記應(yīng)的離散方程組:則得到近似方程(14)對(duì)
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考慮到反問題的不適定性,計(jì)算時(shí)采取下面Tikhonov正則化方法求解方程組(16),即
正則化參數(shù)α采用Morozov偏差準(zhǔn)則來選取,即取正則化參數(shù)α滿足其中τ為稍大于3的正常數(shù)。
綜上所述,可以歸結(jié)同時(shí)反演問題的反演算法,如算法1所示。
算法1反演算法
步驟1給定不同觀測時(shí)刻的觀測數(shù)據(jù)),k=1,2,3,x∈Ω0,得到Gδ;
步驟2并行計(jì)算2N+2個(gè)定解問題,得到向量組,=0,1,…,N,k=1,2,3,進(jìn)而得到系數(shù)矩陣;
步驟3選取初始正則化參數(shù)α0及常數(shù)r∈(0,1),利用幾何級(jí)數(shù)下降法αk=選取滿足偏差準(zhǔn)則的后驗(yàn)正則化參數(shù)α*;
步驟4將后驗(yàn)正則化參數(shù)α*代入離散正則化方程組(17),求得正則化解向量,進(jìn)而求得初值與源項(xiàng)的正則化解。
數(shù)值計(jì)算只考慮d=1,2的情形。d=1時(shí),=[0,1],d=2時(shí)時(shí)等距剖分為100個(gè)區(qū)間單元,d=2時(shí)三角一致剖分為440個(gè)三角單元。觀察數(shù)據(jù)是精確的數(shù)據(jù)(通過解析解或利用精確初值與源項(xiàng)通過數(shù)值求解正問題獲得),ξi為在[-1,1]上服從均勻分布的隨機(jī)變量。離散觀測矩陣?yán)脮r(shí)間方向向后有限差分、空間方向有限元離散格式進(jìn)行計(jì)算,其中時(shí)間取等距步長;當(dāng)正問題不具有精確解時(shí),觀測數(shù)據(jù)通過采取時(shí)間方向向后有限差分、空間方向有限元離散格式求解正問題的途徑來得到,其中時(shí)間離散步長當(dāng)d=1時(shí),Ω0分別取定為以下3種情形:;當(dāng)d=2時(shí),Ω0分別取定為以下2種情形:④
例1d=1,精確初值與源項(xiàng)分別取u0(x)=πsin(πx)+0.1sin(2πx),f(x)=π2sin(πx),定解問題(1)有精確解u(x,t)=0.1e-4π2tsin(2πx)+(1+(π-1)e-π2t)sin(πx)。
例2d=2,設(shè)精確初值與源項(xiàng)分別取,定解問題(1)不存在精確解。
例1與例2的反演結(jié)果見表1。

表1 不同觀測噪聲水平下反演解的相對(duì)誤差
從表1及圖1—圖4計(jì)算結(jié)果可以看出,反演解隨著噪聲水平的逐漸減小越來越逼近精確解,顯示算法具有良好的穩(wěn)定性與收斂性,且從表1可以看出,觀測區(qū)域較大時(shí)反演的結(jié)果整體比觀測區(qū)域較小時(shí)反演的結(jié)果要好,導(dǎo)致的原因是在相同數(shù)量的觀測數(shù)據(jù)下,大觀測區(qū)域下觀測數(shù)據(jù)反饋的信息比小觀測區(qū)域下觀測數(shù)據(jù)反饋的信息更全面,同樣從表1可觀察出源項(xiàng)反演的效果比初值反演的效果整體稍好,這也符合拋物型方程源項(xiàng)反問題的不適定性弱于逆時(shí)反問題的不適定性這一事實(shí)。

圖1 例1精確初值曲線(a)及情形③不同噪聲水平下反演初值對(duì)應(yīng)的誤差曲線(b)

圖2 例1精確源項(xiàng)曲線(a)及情形③不同噪聲水平下反演源項(xiàng)對(duì)應(yīng)的誤差曲線(b)

圖3 例2精確初值曲面(a)及情形⑤時(shí)不同噪聲水平下反演初值對(duì)應(yīng)的誤差曲面(b)、(c)、(d)

圖4 例2精確源項(xiàng)曲面(a)及情形⑤時(shí)不同噪聲水平下反演源項(xiàng)對(duì)應(yīng)的誤差曲面(b)、(c)、(d)
基于特征函數(shù)展開法和拋物型方程解的解析延拓理論,建立了基于空間局部觀測數(shù)據(jù)的一類拋物型方程源項(xiàng)與初值同時(shí)反演問題的唯一性理論,且借助于有限元插值方法及疊加原理,設(shè)計(jì)了易于并行的反演算法,并通過數(shù)值算例說明了反演算法的穩(wěn)定性與收斂性。考慮的是基于局部觀測數(shù)據(jù)的整數(shù)階拋物型方程初值與源項(xiàng)同時(shí)反演問題,后續(xù)將考慮基于局部觀測數(shù)據(jù)的分?jǐn)?shù)階拋物型方程初值與源項(xiàng)同時(shí)反演問題及其深度學(xué)習(xí)反演算法。
重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué))2024年2期