1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Luận văn Thạc sĩ Khoa học: Phương pháp chỉnh hóa bởi hàm lọc cho bài toán ngược đặt không chỉnh

59 5 0
Tài liệu được quét OCR, nội dung có thể không chính xác

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 59
Dung lượng 10,63 MB

Nội dung

Đề tài Phương pháp chỉnh hóa bởi hàm lọc cho bài toán ngược đặt không chỉnh đã tìm hiểu, nghiên cứu kỹ các tài liệu từ nhiều nguồn khác nhau, lĩnh hội được các kiến thức về phương pháp chỉnh hóa bởi hàm lọc, phân tích các thành phần chính, phân tích nhân tố của phương pháp; ứng dụng phương pháp chỉnh hóa bởi hàm lọc để giải các bài toán ngược tuyến tính cụ thể.

Trang 1

DAI HOC DA NANG

TRUONG DAI HOC SU PHAM

Trang 2

DAI HOC DA NANG

TRUONG DAI HOC SU PHAM

NGUYÊN THỊ QUÝ HIẾU PHƯƠNG PHÁP CHỈNH HÓA BỞI HÀM LỌC CHO BÀI TỐN NGƯỢC ĐẶT KHƠNG CHỈNH Chuyên ngành: Toán Giải Tích Mã số: 60.46.01.02

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

Người hướng dẫn khoa học: TS PHẠM QUÝ MƯỜI

ĐÀ NẴNG - NĂM 2017

Trang 3

Toi xin ca là công trình nghiên cứu của riêng tôi

Các số liệu, kết quả nêu trong luận án là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kì công trình nào khác

Tác giả

Trang 4

Lời đầu tiên, tác giả xin trân trọng cảm ơn thầy giáo hướng dẫn

TS Phạm Quý Mười - giảng viên khoa Toán, Trường Đại Học Sư Phạm

Đà Nẵng đã nhiệt tình quan tâm, giúp đỡ tác giả trong suốt quá trình thực

hiện đề tài Cùng với những kiến thức, kinh nghiệm quý báu, thầy đã ân

cần chỉ bảo tác giả trong quá trình nghiên cứu để hoàn thành luận văn

Với tình cảm chân thành, tác giả xin được bày tỏ lòng biết ơn đến Ban lãnh đạo Khoa Toán, Phòng Đào tạo Sau Đại học, Trường Đại học

Sư phạm - Dại học Đà Nẵng, và tất cả các thầy cô giáo đã giảng dạy tận tình, tạo mọi điều kiện thuận lợi cho tác giả trong suốt thời gian học tập

Đồng thời, tác giả cũng xin gửi lời cảm ơn sâu sắc nhất đến Sở Giáo Dục - Đào Tạo Tỉnh Kon Tum, Ban lãnh đạo Trường THPT Duy Tân và các đồng nghiệp, người thân đã động viên, giúp đỡ tác giả hoàn thành khóa học đúng kế hoạch

“Tác giả cũng xin cảm ơn đến tất cả các bạn trong lớp Toán Giải Tích

- Khóa 31 - Kon Tum đã nhiệt tình động viên và đóng góp những ý kiến quý báu cho tác giả trong quá trình học tập tại lớp trong suốt thời gian

qua để tác giả hoàn thành tốt nhiệm vụ của mình

Mặc dù đã rất cố gắng, song luận văn không thể tránh khỏi những

thiếu sót, kính mong nhận được sự góp ý, chỉ dẫn của quý thị

các bạn đồng nghiệp và những người quan tâm đến đề tài nghiên cứu

Xin trân trọng cảm ơn!

Tác giả

Trang 5

CHƯƠNG 1.KHÔNG GIAN HÀM VÀ LÝ THUYẾT CƠ

BẢN VỀ BÀI TOÁN NGƯỢC ĐẶT KHÔNG CHỈNH 5

1.1 CÁC KHÔNG GIAN HÀM cà cà sàn 5 1.1.1 Không gian định chuẩn (Normed Spaces) 5

1.1.2 Không gian Hilbert (Hilbert Spaces) 6

1.1.3 Chuẩn: Orthonormal_ 7

1.1.4 Hệ trực chuẩn: Orthonormal System 7

1.2 TOÁN TỦ BỊ CHẶN VÀ TOÁN TỬ LIÊN HỢP 8

1.2.1 Toán tử tuyến tính (Linear Operator) 8

1.2.2 Toán tử liên tục (Continuos Operator) 8

1.2.3 Chuẩn của toán tử (Boundedness, Norm of Operator) 8 1.2.4 Toán tử liên hợp (Adjoint Operator)_ - 9

1.3 BÀI TOÁN ĐẶT CHỈNH VÀ BÀI TOÁN ĐẶT KHÔNG CHỈNH 9

1.3.1 Bai toán dat chinh (Well-Posed Problems) 9

1.3.2 Bài tốn đặt khơng chỉnh (III-Posed Problems) 10

1.4 BÀI TOÁN THUẬN VÀ BÀI TOÁN NGƯỢC .- 10

1.5 TINH DAT KHONG CHINH CUA PHUONG TRINH TOAN TU COMPACT 17 1.5.1 Toán tit compact (Compact Operator) 17

Trang 6

2.1 TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG PHÁP CHỈNH HÓA

2.1.1 Phương pháp chỉnh hóa (Regularization Strategy) .21

2.1.2 Phương pháp chỉnh hóa chấp nhận được 23

2.2 HE KY DI CUA TOAN TU COMPACT

2.2.1 Gid tri ky di (Singular Value

2.2.2 He ky di (Singular Values Decomposition) 2.3 PHUONG PHAP CHINH HOA BGI HAM LOC 2.4 TỐC DỘ HỘI TỰ

2.5 MOT SO TRUONG HOP CU THE CUA HAM LOC 227 CHƯƠNG 3 NGHIỆM SỐ VÀ UNG DUNG 31

3.1 PHƯƠNG TRÌNH TÍCH PHÂN LOẠI MỘT 31

3.2 RỒI RẠC BÀI TOÁN sàn nh nh nhe 32 3.3 TÍNH DẶT KHÔNG CHỈNH CỦA HỆ PHƯƠNG TRÌNH TUYẾN TÍNH 32 3.4 PHƯƠNG PHÁP CHỈNH HÓA RỜI RẠC BỞI HẦM LỌC 34

KET LUAN VA KIEN NGHI 2000.0.0000000000000000- 38

Trang 7

a) Danh mục các ký hiệu, các chữ viết tắt: Vr : với mọi # 3x : tồn tại # N : Trường các số tự nhiên 9 : Trường các số hữu tỷ R : Trường các số thực

R" : Khong gian Euclide n - chiéu

X,Y : Khong gian Hilbert thực

dim X : Số chiều của không gian X

I : Toán tử đơn vị

IKI : Chuẩn của toán tử #

K : Toán tử liên hợp của toán tit K

KL : Tập {I | k€ K,L€ L}

N(K) reX|Kr

R(K) Ke |x € X}={yeY | 3x: Kr =y}

sup : Cận trên đúng

(u;.Zj,j) : Hệ kỳ dị của toán tử tuyến tính compaet

Cla, b| : Không gian các hàm số thực liên tục trên doan [a,b]

L®[a,b] : Không gian các hàm số bình phương khả tích trên [a,b]

Trang 8

Số hiệu hình vẽ Tên hình vẽ Trang

Hinh 3.1 [Nghiệm chính xác và nghiệm của Hệ |33 phương trình (3.1) ứng với n = 20 (trên cùng), n = 100 (ở giữa) và na = 1000 (cuối cùng) Hình 32 | Nghiệm chính xác và các nghiệm chỉnh | 35 hóa R7, H?7 va R3y với n = 20 Hình 3.3 Nghiệm chính xác và các nghiệm chỉnh | 36

hoa Rig, Roy va R3y voi n = 100

Hình 3.4 | Nghiém chính xác và các nghiệm chỉnh | 37 héa RLY, R2y và RẺÿ với n = 1000

Trang 9

1 Tính cấp thiết của đề tài

Trong thực tế luôn tồn tại hai bài toán trái ngược nhau, một trong

hai bài toán đó được gọi là bài toán thuận và bài toán còn lại được gọi

là bài toán ngược Người ta thường quy ước bài toán thuận là bài toán đặt chỉnh và bài toán ngược là bài toán đặt không chỉnh

Theo J Hardamad (xem [1],{4]), một bài toán được gọi là đặt chỉnh

nếu nghiệm của bài toán tồn tại, duy nhất và ổn định Ngược lại, nếu nghiệm của bài tốn khơng thỏa mãn một trong các điều kiện trên, đặc biệt

bài toán không ổn định theo dữ kiện ban đầu, thì bài toán đó được gọi là

đặt không chỉnh

Khi nghiên cứu các mơ hình tốn học của các bài toán trong khoa học và kỹ thuật, chẳng hạn bài toán tìm nghiệm của phương trình tích phân

loại một, bài toán tính đạo hàm, xác định tham số trong phương trình vi phân và phương trình đạo hàm riêng, đều dẫn đến các bài toán

ngược đặt không chỉnh Vì thế, các bài tốn ngược đặt khơng chỉnh đã và

đang thu hút sự quan tâm, nghiên cứu của nhiều nhà toán học trên thế

gidi: Andreas Kirsch, A.B Bakushinsky, A Goncharsky, C W Groetsch, J Hadamard, Thorsten Hohage, L Landweber, F Gilbert, Ramm A.G., A.N Tikhonov, V.Y Arsenin, J Baumeister, C.R Vogel, Y Alber, Mot

Trang 10

Tinh đặt không chỉnh của bài toán ngược, đặc biệt là tính không

ổn định, dẫn đến việc tìm nghiệm số xấp xỉ cho bài toán này rất khó khăn Do các số liệu thường được thu nhập bằng thực nghiệm (đo đạc,

quan trắc, ) và sau đó lại được xử lí trên máy tính nên chúng không

tránh khổ

Việc tìm ra phương pháp tìm nghiệm số xấp xỉ của

bài toán càng gần với nghiệm đúng của bài toán xuất phát khi s

của dữ liệu càng nhỏ, là một vấn đề vô cùng quan trọng Đã có nhiều phương pháp giải bài tốn đặt khơng chỉnh (mỗi phương pháp được gọi là

phương pháp chỉnh hóa) được nghiên cứu như: Phương pháp chỉnh hóa bởi

hàm lọc, Phương pháp chỉnh hóa Tikhonov, Phương pháp chỉnh hóa lặp, Phương pháp chọn, Phương pháp tựa nghiệm, Phương pháp dùng phương

trình xấp xỉ, Phương pháp tựa nghịch đảo (xem [1]4))

Đối với các bài toán ngược tuyến tính, phương pháp chỉnh hóa bởi hàm lọc là một phương pháp đơn giản, đễ áp dụng Vì vậy, phương pháp chỉnh hóa bởi hàm lọc là một trong những phương pháp tốt giúp chúng ta

giải quyết các bài toán ngược đặt không chỉnh tuyến tính

Với mong muốn tìm hiểu sâu hơn phương pháp chỉnh hóa bởi hàm lọc, và được sự định hướng của thầy hướng dẫn TS Phạm Quý Mười, tôi đã chọn nghiên cứu đề tài: “Phương pháp chỉnh hóa bởi hàm lọc cho bài toán ngược đặt không chỉnh” cho luận văn thạc sĩ của mình

2 Mục đích nghiên cứu

Tìm hiểu, nghiên cứu kỹ các tài liệu từ nhiều nguồn khác nhau,

lĩnh hội được các kiến thức về phương pháp chỉnh hóa bởi hàm lọc, phân

tích các thành phần chính, phân tích nhân tố của phương pháp Ứng dụng,

phương pháp chỉnh hóa bởi hàm lọc để giải các bài toán ngược tuyến tính

cụ thể Hy vọng luận văn có thể được sử dụng như một tài liệu tham khảo

Trang 11

Tập trung tìm hiểu khái niệm, các tính chất liên quan và trình bày

các kết quả một cách tường minh những nội dung sau: ~ Bài toán ngược đặt không chỉnh

- Phương pháp chỉnh hóa bởi ham loc

4 Phạm vi nghiên cứu

Luận văn chỉ đi sâu tìm hiểu các khái niệm, định nghĩa, định lý liên quan, từ đó đưa ra ứng dụng giải bài toán ngược đặt không chỉnh

liên quan đến phương pháp chỉnh hóa bởi hàm lọc 5 Phương pháp nghiên cứu

Luận văn được nghiên cứu dựa trên phương pháp giải tích

© Nghiên cứu một số tài liệu tham khảo liên quan đến đề tài, tổng hợp

được những vấn đề cơ bản nhất và thể hiện tường minh các kết quả

tu trong đề tài Trao đi

để cải tiến, thiết lập các kết quả tốt hơn

đã nghiên thảo luận với người hướng dẫn

© Sử dụng, phát triển và ứng dụng các phương pháp đã có trong lý thuyết

bài toán ngược đặt không chỉnh cho việc nghiên cứu các phương pháp chỉnh hóa bởi hàm lọc

e Ứng dụng phần mềm toán học Mathlab để giải các bài toán ngược

Trang 12

6 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn

Luận văn góp phần bổ sung thêm các định lý và tính chất liên quan

đến phương pháp chỉnh hóa bởi hàm lọc Luận văn cũng đưa ra được mối

quan hệ của bài toán đặt chỉnh - bài toán đặt không chỉnh với bài toán

thuận - bài toán ngược

Luận văn có thể sử dụng làm tài liệu tham khảo cho sinh viên, học viên cao học và các nghiên cứu sinh đang nghiên cứu về những kiến thức

liên quan đến phương pháp chỉnh hóa bởi hàm lọc, bài tốn ngược đặt khơng chỉnh

7 Cấu trúc luận văn

Ngoài phần mở đầu, kết luận, tài liệu tham khảo, luận văn được trình

bày trong ba chương:

Chương 1 trình bày một số khái niệm và kết quả về giải tích hàm, khái niệm bài toán thuận và bài toán ngược Phát biểu định nghĩa về bài toán đặt chỉnh và bài tốn đặt khơng chỉnh, đưa ra một số ví dụ minh họa

bài toán đặt không chỉnh

Chương 2 trình bày về phương pháp chỉnh hóa bởi hàm lọc để giải

bài toán ngược tuyến tính Chương nà

y cũng chứng minh các định lý và tính chất về sự hội tụ và phân tích tốc độ hội tụ của phương pháp, sau đó

đưa ra một số trường hợp cụ thể của hàm lọc

Chương 3 sử dụng phương pháp chỉnh hóa bởi hàm lọc để giải một

ví dụ cụ thể về phương trình tích phân loại một Trong chương này,

Trang 13

KHÔNG GIAN HÀM VÀ LÝ THUYẾT CƠ BẢN VỀ BÀI TOÁN NGƯỢC ĐẶT KHÔNG CHỈNH

Trong chương này, luận văn nhắc lại các định nghĩa, khái

tính chất của các không gian hàm cơ bản, của các chuẩn và tích vô

hướng, cũng như của toán tử tuyến tính bị chặn và toán tit compact Mot

ết quả chỉ tiết, đầy đủ và chuyên sâu hơn của giải tích hàm, người đọc có thể tham khảo trong các tài liệu [2],(3],(4)

Chương này cũng nhắc lại các khái niệm cơ bản trong lý thuyết bài toán ngược đặt không chỉnh như các khái niệm về bài toán thuận

và ngược, bài toán đặt chỉnh và không đặt chỉnh và tính đặt không chỉnh

của phương trình toán tử compact Chúng tôi chỉ đến các tài liệu [1],[4],

cho một nghiên cứu sâu và toàn diện về lý thuyết bài tốn ngược đặt

khơng chỉnh, các phương pháp chỉnh hóa và ứng dụng

1.1.CÁC KHÔNG GIAN HÀM

1.1.1 Không gian định chuẩn (Normed Spaces)

Định nghĩa 1.1.1 Cho X là một không gian vectơ trên trường R Một chuẩn trên X là một ánh xạ :XoR œ e> ||z|| thỏa mãn các tính chất sau: 1) |lz||>0, YzeX, và llzl|=0 œz=

2) llazll = lalllzl|, Vee X, VaeR,

Trang 14

Một không gian vectơ X trên R với chuẩn |(.|| được gọi là không gian

tuyến tính định chuẩn trên trường số thực R, kí hiệu (X, ||.||) hay gọi

ngắn gọn là X, nếu ||.|| đã được hiểu rõ Giả sử (X, ||.||) là một không gian tuyến tính định chuẩn Khi đó, ánh xạ

d:XxX>R

(x,y) > d(x,y) = ||z — yl)

là một metric trên X Ta gọi đ là một metric được sinh ra từ chuẩn hay chuẩn cảm sinh mmetric d trên X Như vậy, không gian tuyến tính

định chuẩn là một không gian metric

Không gian tuyến tính định chuẩn (X, |||) được gọi là không gian Banach nêu nó đầy đủ với mêtric được sinh ra bởi chuẩn

1.1.2 Không gian Hilbert (Hilbert Spaces)

Định nghĩa 1

tích vô hướng trong X là một ánh xạ

Cho X là một không gian tuyến tính trên R Mot (,):XxXSR (x,y) > (x,y) thỏa mãn các tính chất sau: 1) (,#) > 0V # 0,(z,z) = 0 @z =0, 2) (x,y) = (u,+),V,z,u € X, 3) (az,) = a(z,),Vz,u € X,Va €R, 4) @@+,z) = ứ,2) + (y,z),Wz, w,z € X

Khi đó, (z,) được gọi là tích uô hướng của hai vectơ # và y

Trang 15

Ngoài ra, khi tich vo huGng (-,-) đã được xác định rõ ràng, ta thường,

kí hiệu không gian tiền Hilbert là X thay vì viết dạng đầy đủ (X, (-,-)) Một không gian định chuẩn X trên R được gọi là một không gian Ba- nách nếu chuẩn ||.|| cảm sinh từ tích vô hướng Một không gian tiền Hilbert

(X,(,)) đầy đủ được gọi là không gian Hilbert

Ví dụ 1.1.3 Các không gian R", L7[a, 6] 1 cdc khong gian Hilbert với tích vô hướng được xác định tương ứng là:

Œu) = Ð tị # = (t;6, .É), = nh, 1e tịn) € RP, a ,

(eu) = [ s@)6()de,ø,6 € la,

1.1.3 Chuan: Orthonormal

Định nghĩa 1.1.4 (Chuẩn: Orthonormal) Cho X là không gian tiền Hilbert Khi đó,

lzll= (.z)‡.z X,

xác định một Chuẩn (Orthonormal) trên X Ta nói rằng ||z|| là chuẩn sinh ra bởi tích vô hướng

1.1.4 Hệ trực chuẩn: Orthonormal System

Định nghĩa 1.1.5 (Hệ trực chuẩn: Orthonormal System)

Một hệ {z„} các phần tử của một không gian Hilbert X được gọi là

hệ trực chuẩn (Orthonormnal Sustem) nếu:

6) Gzj) = 0, ¥i 4:

Trang 16

1.2 TOAN TU BI CHAN VA TOAN TU LIEN HOP

1.2.1 Toan tif tuyén tinh (Linear Operator)

Định nghĩa 1.2.1 Cho X va Y là hai không gian tuyến tính bắt kỳ Ánh xa A: X — Y được gọi là todn tit tuyén tinh (Orthonormal System)

néu:

(i) A(w+y) = A(x) +A(y) ,We,y © X; (ii) A(az) =aA(œ),Vz€ X,Va €R

Nếu 4: X — R là một toán tử tuyến tính, thì ta nói rằng 4 là một

phiếm hàm tuyến tính

Néu A: X + Y là toán tử tuyến tính, thì ta thường viết Az thay

cho A (x) Ngoai ra, ta ký hiệu:

N(A) = {x € X|Ar = 0} R(A) = {Az|x X}

Khi d6, N(A) là một không gian con của X, được gọi là không gian không điểm của A, và R(A) là không gian con của Y, được gọi là miền

giá trị của A

1.2.2 Toán tử liên tục (Continuos Operator)

Định nghĩa 1.2.2 Cho X và Y là hai khơng gian định chuẩn, một tốn tử tuyến tính 4: X —> Y được gọi là liên fục nếu với mọi xp € X,

va ©, > Zp, ta cd Ax, + Axo

1.2.3 Chuan cia toan tit (Boundedness, Norm of Operator)

Định nghĩa 1.2.3 Cho X, Y là các không gian định chuẩn và A: X© Y là một toán tử tuyến tính Khi đó, 4 được gọi là bị chặn

nếu tồn tại hằng số e > 0 sao cho

Trang 17

Ta nói, chuẩn của toán tử A được định nghĩa là giá trị nhỏ nhất (cực tiểu)

của hằng số này thỏa mãn bất đẳng thức trên, tức là

A [Al := sup 471 70 Ì|*||

1.2.4 Toán tử liên hợp (Adjoint Operator)

Định nghĩa 1.2.4 Cho A : X —› Y là một toán tử tuyến tính và

'hặn giữa các không gian Hilbert Khi đó, tồn tại duy nhất một toán tử

tuyến tính liên tục và bị chặn A* : Ÿ —> X thỏa mãn

(Aa,y) = (a, A*y), Vee X,yeY

Toan tit A* : Y + X nay duge gọi là foán tử liên hợp của A Trong

trường hợp X = Y, toán tử A được gọi là fự liên hợp nếu A* = A

1.3.BÀI TOÁN ĐẶT CHỈNH VÀ BÀI TỐN ĐẶT KHƠNG

CHỈNH

Khái niệm về bài toán đặt chỉnh và đặt không chỉnh được trình bày trên cơ sở xét một bài toán ở dạng phương trình:

Ke =y, (1)

Trong đó : X —› Y là một toán tử từ không gian định chuẩn X vào không gian định chuẩn Y, là phần tử thuộc Y: Sau đây là định nghĩa của Hadamard vé bai todn dat chinh (xem [1], [4])

1.3.1 Bài toán đặt chỉnh (Well-Posed Problems)

Định nghĩa 1.3.1 Cho X và Ÿ là các không gian định chuẩn K: X — Y là ánh xạ Bài toán (1.1) được gọi là bài toán đặt chỉnh (properly-posed / well-posed), néu théa mãn các điều kiện sau:

1) Sự tồn tai (Eristence): Vụ € Y, 3x € X sao cho Kx = y

2) Tinh duy nhat (Uniqueness): Vy € Y có duy nhat mot x € X sao cho

Trang 18

3) Sự ổn định (Stabilify): Nghiệm x phụ thuộc liên tục vào , có nghĩa là: cho mỗi dãy {z„} C X mà Kz„ —š> Kz (n 900) , thi 2, —> # (n 00) 1.3.2 Bài tốn đặt khơng chỉnh (II-Posed Problems)

Định nghĩa 1.3.2 Bài tốn (1.1) khơng thỏa mãn một trong ba điều kiện trên được gọi là bài fốn đặt khơng chỉnh (improperly-posed /

ill-posed)

Trong toán học, sự tồn tại một nghiệm có thể có được bằng cách

mở rộng hoặc thu hẹp không gian nghiệm Yêu cầu về sự ổn định là quan trọng nhất Nếu một bài toán thiếu đi tính ổn định thì nghiệm của nó sẽ khơng được tính tốn một cách chính xác Vì vậy, trong 3 điều kiện

ở định nghĩa trên thì điều kiện 3 là điều kiện quan trọng nhất

Chú ý 1.3.3 Một bài toán có thể đặt chỉnh trên cặp không gian nay

nhưng lại đặt không chỉnh trên cặp không gian khác

Trong nhiều ứng dụng thì vế phải của (1.1) thường được cho bởi đo đạc, nghĩa là thay cho giá trị chính xác , ta chỉ biết xắp xỉ yŠ của

nó thỏa mãn ||uŠ — || < ở Giả sử zŠ là nghiệm của (1.1) với thay bởi vŸ (giả thiết rằng nghiệm này tồn tại) Khi ổ —> 0 thì yŸ —> nhưng với

bài toán đặt không chỉnh thì zŠ nói chung không hội tụ đến x

1.4 BÀI TOÁN THUẬN VÀ BÀI TOÁN NGƯỢC

“Trong thực tế luôn tồn tại hai bài toán trái ngược nhau, một bài toán

được gọi là bài toán thuận và bài toán kia được gọi là bài toán ngược

Tuy nhiên, trong hầu hết trường hợp, bài toán thuận thường là bài toán

đặt đỉnh, còn bài toán ngược thường là bài tốn đặt khơng chỉnh Để

Trang 19

Ví dụ : Cho Ñ : X —> Y là một toán tử liên tục tit khong gian Hilbert X vào không gian Hilbert Y Ta c6:

* Bài toán 1: Cho z tìm Kx

* Bài toán 2: Giả thiết bài toán cho trước thông tin về và mục đích là tim x sao cho Ka = y

Nếu quy định Bài toán 1 là bài toán thuận thì Bài toán 2 là bài toán

ngược hoặc ngược lại, nếu Bài toán 2 là bài toán thuận thì Bài toán 1 sẽ

là bài toán ngược Tuy nhiên, như đã được đề cập ở trên, Bài toán 1 được

xem là bài toán thuận, và Bài toán 2 được xem là bài toán ngược

Sau đây chúng ta sẽ khảo sát một số ví dụ đơn giản về cặp bài toán

đối ngược nhau

Ví dụ 1.4.1 (Phép lấy vi phân )

Cho K : £2((0, 1]) —> (|0, 1]) định nghĩa bởi "

(Kz)() = [ a(s)ds ñ

+ Bài toán 1: Cho z € L?({0,1)), tinh Kx

+ Bài toán 9: Cho y € L?({0,1)), tim z € L*([0, 1]) : Kz Tời giải:

Trang 20

“Ta có: UK — Keljs =f [Kx (t) Kx (0a - [ | feats — 2(3)}ds| at (1.2) Mặt khác: ‘pea(s) —a(s)asl’ < (f' Is„@)~z@)t)' l ( “(ƒ lal), I < |za(s) — z(s)Ï#ds = ||z„ — z|Ẻ (1.3)

Thay (1.3) vào (1.2) ta được:

[Kay — Kallis < [ le — zIŸ:dt = le, = zl; =0

Vậy nếu z„ + x thi Kr, + Kz Do đó, Bài toán 1 là bài toán đặt chỉnh, tức là Bà toán 7 được xem là bài toán thuận

* Với Bài toán 2, giả sử chọn y(s) = cos s va 1 Un(S) = cos s + an ns “Ta có: 1" .Ẻ ~ (fan's (fs)! = 2 40 Uni n + 00), f ) 1” Mặt khác ta cũng có

¢ Ka = fx(s)ds = cost, Wet € [0,1] => #(Ð) = —sint

Trang 21

Vậy , llz„ —zlluz = lza(£) — +0) #4)” II 1 2 T 2 $ 8 + 2 # = 7 (khi n — 00) W Vay Bài toán 2 là bài toán đặt không chỉnh (Vì không thỏa mãn tính chất thứ 3 trong Định nghĩa 1.3.1) Ví dụ 1.4.2 Cho K: /2([1, Š]) —> L2([1 š]) định nghĩa bởi <t< 5 4 Bre (Kz)() = [ Đụ + ts)e"x(s)ds,

+ Bài toán 1: Cho x € L*((},4)), tính Kz

+ Bài toán 2: Cho y € L*((}, $]), tim z e L2(,Š)) : Ka

Lời giải:

* Với Bài toán 1: sự tồn tại và tồn tại duy nhất đều thỏa mãn “Ta xét sự ổn định của bài toán này

Giả sử z„ — z trong L?((‡, ÿ]) nghĩa là

[ln — zlliz —> 0 (n + 00)

@ ( [alo —21084) 0 (2 +20)

Trang 22

“Ta có: |Kz„— Kz|Ÿ: = Ỷ |Kx,(t) — K2(t)|dt - [| [les ese*tants)— 20) fa, (14) yl Mặt khác: fio + ts)et*[zn(s) — a()]asf < (/ |(1 + s90e°[z.e) — z(9)] ls)’ 2 |(1 + ts)e||x,(s) — z(9)|#) “(U “ƒ |q+t£s)e*|Ễ4s - [ len(s) — z(s)|2ds -[ c5/2 2t 1 ¬ 5 et? Các ats) e (5+z + ?)| lz„—z|z (15) “Thay (1.5) vào (1.4) ta được: |IKz„ — Kz|Ẻ R at 1 5 c1 1 etl 15) p(t cu <f [« (= +? 3) (5 tự? | |z„ — z|Ẻdt = 13.072 ll, — 232 — 0 Vậy nếu z„ + « thi Kx, + Kx Do đó, Bài toán 1 là bài toán đặt chỉnh

x Với Bài toán 2: Ta sẽ chỉ ra tính đặt không chỉnh của bài tốn thơng qua nghiệm số xấp xỉ

Trước hết, ta chọn nghiệm chính xác và dữ liệu chính xác bởi:

1 5 1

Trang 23

“Theo quy tắc hình thang, ta có xấp xỉ tích phân sau: Í Nib ts)ele(s)as ~h (a +0.25t)c??"!z(0.25) + tt + 1.25t)e!?'a(1.25) not +) [( + (0.5 + jh)1)e'02220)z(025 + in) với h:= 2 jal Cho t = ih, ta duge hé tuyén tinh sau: x(su +0.25t)e9 5 + z0 4 1950)c1292, nd +>){ú+ (0:25 + ine), =y(ih), i=0, ,n im thì z; là xấp xï đến z(¿h)

Bang sau cho ta thấy nghiệm chính xấp xi 2; va nghiệ

#() với t = 0.25,0.5,0.75, và 1 Ở đây, ¿ được chon sao cho ih = t

t [n n=8 n=16 a(t

0.5 | -2.169 | 2.874 - 107" | —1.01 - 10” | 0.882

75 | 7 : 25

“Ta thấy rằng xấp xỉ giữa nghiệm số và nghiệm chính xác không ổn định và trở nên khó khăn hơn khi n càng lớn Do đó, Bài toán 2 là bài tốn đặt khơng chỉnh vì khơng thỏa mãn điều kiện 3 trong Định nghĩa 1.3.1

Vi du 1.4.3 Phương trình tích phân Fredholm loai I »

[ K(t,s)y(s)ds = y(t), t € ed), (16)

ở đây, nghiệm là một hàm ¿(s), vé phải g(£) là một hàm số cho trước

và hạch K(f,s) của tích phân cùng với Ø/Øt được giả thiết là các hàm

Trang 24

Ta giả thiết nghiệm ¿(s) thuộc lớp cac ham lien tuc trén [a,b] véi

Khoang cach giita hai ham y; va yo trong lớp đó là

li: — #2|Ì = sup llza(5) — #z()|- se[a.ð]

Sự thay đổi của về phải được thay bằng độ lệch trong không gian 1{c, đ]

được biểu thị bởi số

lly — yell = (ƒ lu) — 902)

Giả sử phương trình (1.6) có nghiệm ¿o(s) Khi đó, với về phải

+

in(t) = yolt) +N [ K(t,s)sin(ws)ds,

(1.6) có nghiệm

yi(s) = go(s) + Nsin(ws)

Với N bat ki va w đủ lớn, thì khoảng cách giữa 2 hàm y; va yp trong Talc, dj 1a lwo — will = wI{ Ƒ [ƒ xe9 =e92Ïz} có thể làm nhỏ tùy ý Thật vậy, đặt Kinax = " |Kứ.s)l ta tính được formal <1NI{ f° [Raed concen] at} Ở đây Cụ là một hằng số dương

Ta chọn AÝ và ø lớn tùy ý, nhưng AV/œ lại nhỏ Khi đó,

Trang 25

Thật vậy, lo — vill : ; [ lev) - 0012) a ' = IN| ( / sven] = iM

Dễ dàng nhận thấy hai sé N va w có thể chọn sao cho ||yo — yi|| rat

nhỏ nhưng vẫn cho kết quả ||zo — ¿i|| rất lớn

1.5 TÍNH ĐẶT KHÔNG CHỈNH CỦA PHƯƠNG TRÌNH TỐN

TU COMPACT

1.5.1 Tn ttt compact (Compact Operator)

Định nghĩa 1.5.1 Toán tử K : X + Y due goi la mot todn tit

compact nếu ảnh của mỗi tập bị chặn Š là một tập compact tương đối, tức là /{(Š) là tập compaet tương đối

Tap M C Y được gọi là tập compact tương đối nêu mỗi dãy bất kỳ

(yj) CX , ton tai day con {yn} : Yn > yo € X Tập hợp tất cả những,

ton tit compact tit X vào Y là một không gian con đóng của L(X, Y) Định lý 1.5.2 (a) Nếu Kị tà K; là compact từ X vào Y, thà

K, + Ky va XK, citing compact cho mdi X € K

(b) Cho K„ : X —+ Y là một dãy của toán tử compact từ không gian

Hilbert X vao khong gian Hilbert Y Cho K : X + Y la bi chain, va

cho W„ hội tụ đến K, chuẩn tốn tử

Kn — K||:= sup “———T——- a + 0 (n> ov),

Trang 26

(e) Nếu Le L(X,Y) tà K € L(Y, Z), và L hoặc K là toán tử compaet, thi KL cing compact

(4) Cho A, € L(X,Y) hội tụ từng điểm đến A € L(X,Y), Ant > Ac,

Va € X Néu K : Z > X la compact, thi \|A,nK —AK|| > 0, toán tử

A,K hội tụ đến AK trong chuẩn toán tử

Định lý 1.5.3 (a) Chok€ L?((e.d) x (a,b)) Khi dé, toán tử K : LẺ((a,b)) => Lề((e, đ)) định nghĩa bởi

(Kz)(Ð) f k(t, s)x(s)ds,t € (c,d),2 € L2((a,b)) (17)

la compact tit L?((a,b)) vao L?((c,d))

(b) Cho k liên tục trên [e,d] x [a,b] hoe [a,b] x [a,b] Khi dé K duge

định nghia bdi cong thite (1.7) cing la mét todn tit compact tit tap

C [a, 8] va0 C [c,d]

Nhiều bài toán ngược dẫn đến việc giải một phương trình tích phân loại một Các toán tử tích phân này thường compact với những điều kiện

nào đó của nhân Một cách tổng quát, ta xét bài toán tìm nghiệm của

phương trình toán tử compaet Kz = + Các mệnh đề sau chứng tỏ phương,

trinh Ka = y, voi K là toán tử tuyến tính compact thường là không chỉnh

1.5.2 Các mệnh đề

Mệnh đề 1.5.4 Cho X,Y là các không gian định chuẩn va K la

toán tử tuyến tính compaet thoả mãn

dim (*/Kerk) = 00

Khi đó, ton tai day (a,) C X sao cho Kx, > 0 nhung x, khong dan vé 0

Trang 27

Mệnh dé 1.5.5 Cho K : X + Y la todn tử tuyến tinh compact giita

hai không gian Hilbert vdi dim X = 00 va {z„} là một dây trực chuẩn

Khi đó,

lim Kz„ = 0

Trang 28

PHƯƠNG PHÁP CHỈNH HÓA BỞI HÀM LOC

“Trong toàn bộ chương này, chúng ta quy ước K là toán tử compaet và

là ánh xa don ánh Chúng ta xét bài toán: tìm nghiệm cita phương trình

toán tử có dạng

Kz =ự, (2.1)

trong do, K la toan tit tuyén tinh compact va don 4nh tit khong gian

Hilbert X vào không gian Hilbert Y trén tru’ng R Hon nữa, dữ liệu

về phải không được biết chính xác mà chỉ được biết dữ liệu xấp xỉ gŸ của ÿ với ổ > 0, gŠ € Ÿ sao cho

lly-y <6 (2.2)

Giả sử tồn tại nghiệm z của phương trình không bị nhiễu (2.1) Nói cách khác, chúng ta giả sử rằng y € #(K) Với K là hàm đơn ánh thì + là nghiệm duy nhất

Từ Chương 1, chúng ta biết rằng Bài toán (2.1)-(2.2) là bài tốn đặt

khơng chỉnh Trong chương này, chúng ta trình bày phương pháp chỉnh hóa

bởi hàm lọc để tìm nghiệm xấp xỉ cho bài toán

Chúng ta gọi (0,#;, yj) là hệ kỳ dị của toán tử (được định nghĩa

trong phần sau) Khi đó, phương pháp chỉnh hóa bởi hàm lọc bao gồm việc

chon mét ham loc thich hop q(a, 2) va định nghĩa họ toán tử chỉnh hóa:

“Trong chương này, chúng ta sẽ trình bày tóm tắt lại lý thuyết chỉnh hóa

cho bài toán ngược đặt không chỉnh Sau đó, luận văn tập trung nghiên cứu phương pháp chỉnh hóa bởi hàm lọc Đặc biệt luận văn nghiên cứu các

điều kiện cho hàm q(a, ø) để /#„ là một phương pháp chỉnh hóa và đưa ra

Trang 29

Luận văn cũng trình bày một số các trường hợp cụ thể của hàm q(œ, /)

2.1.TỔNG QUAN VỀ PHƯƠNG PHÁP CHỈNH HÓA

Thông thường, để giải Bài toán (2.1)-(2.2), người ta nghĩ đến việc

tìm nghiệm xấp xỉ zŠ của nghiệm chính xác # bởi zỞ là nghiệm của

phương trình:

Kx?

Nhung bai toán này có thể không giải được vì chúng ta không thể giả thiết được dữ liệu được đo /Ÿ nằm trong miền giá trị R() của É

Hơn nữa, ngay cả khi phương trình giải được, vì Bài toán (2.1)-(2.2) là

đặt không chỉnh nên zŠ không phải là nghiệm xấp xỉ của z

Để giải Bài toán (2.1)-(2.2) một cách ổn định, chúng ta xây dựng một

dãy toán tử bị chặn phù hợp

lạ: Y — X,

xấp xỉ cho toán tử ngược K~!: R(K) —› X Chính xác hơn, chúng ta có định nghĩa sau:

2.1.1 Phương pháp chỉnh hóa (Regularization Strategy)

Định nghĩa 2.1.1 Một phương pháp chỉnh hóa là một họ các toán tử

tuyến tính và bị chặn

Ra: Y +X, a>0,

sao cho:

lim f„Kz=z,- với mọi z€ X,

nghĩa là, toán tử #„K hội tụ theo từng điểm đến các toán tử đơn vị

Trang 30

Dinh ly 2.1.2 Néu Ry la mot phuong phap chinh héa ctia 1 todn tit compact K : X + Y va dim X =e, thi chúng ta có:

(1) Toán tử R„ là không bị chăn đều; có nghĩa là, tôn tại mot day (a;)

v6i || Ro,|| 4 00 khi j + 00

(2) Chuỗi (R,„K+) không hội tụ đều trên tập con bị chặn của X; có nghĩa

là, R„K không hội tụ theo chuẩn đến toán tử đơn tị I

Chứng mình

(1) Gia sit diéu nguge lai, 3c > 0 sao cho || Ral] < ¢, Va > 0

Tit Ray 3 K-y(a > 0),Vụ € R(K) va ||Rayl| < qllyl] Va > 0,

chúng ta kết luận rằng,

II || < «||, cho mai y € R(); có nghĩa là #~ bị chặn Điều này có nghĩa là

I=K'K:X>X la compact (mau thuan véi dim X = oo)

(2) Gia sit ring Rak — I trong khong gian L(X,X) Tit tinh compact cia RK va Định lí 1.5.2, chúng ta kết luận rằng J 1a compact, kéo theo

dim X < oo n

Từ định nghĩa phương pháp chỉnh hóa, ta nhan thay ring, Roy hoi tu đến z sao cho về phải của phương trình là đúng = Kz

Bay gid, cho y € R(K) là đúng và gŠ € Y là dữ kiện được đo với llu — wẺ|| < ð chúng ta ngầm hiểu:

a Ray?

như một xấp xỉ của nghiệm # của phương trình z = Khi đó, sai số giữa nghiệm chính xác và nghiệm xấp xỉ được chia thành 2 đoạn nhờ

Trang 31

| < Rou’ — Row] + tou = zl < [Ralllly’ — ul] + IRaKz ~z|:

Vì vậy, ta có ước lượng cơ bản:

|:-“ - +| <ðj||Ral|+ ||R„Kz - z|| (2.3)

Chúng ta cần một phương pháp để lựa chọn œ = a(ð) phụ thuộc vào

ð để giữ cho sai số càng nhỏ càng tốt

2.1.2 Phương pháp chỉnh hóa chấp nhận được

Định nghĩa 2 lột phương pháp chỉnh hóa œ = a(ổ) được gọi là

chấp nhận được (admi le) nếu œ(ð) + 0 va

sup {IIF.øw” —z||: yŸ€Y, ||Kz ~ w'||< 3} +0, khi 6 + 0,

véi méi x € X

2.2.HE KY DI CUA TOAN TU COMPACT

Trước khi tìm hiểu về hệ kỳ dị, chúng ta sẽ định nghĩa toán tử kỳ dị

2.2.1 Giá trị kỳ dị (Singular Values)

Định nghĩa 2.2.1 Cho X và Y là các không gian Hilbert và K :

X —= Y là toán tử compact với toán tử liên hợp K* : Y => X Khi đó,

H;= VÀ, j€J,

với À; là giá trị riêng của toán tử tự liên hợp

KK: X 3X,

được gọi là giá tri ky di (singular values) cita toa tit K Hơn nữa, tap

J CN cé thé la tap hitu han hoae J = Ñ

Lưu ý, mỗi giá trị riéng \ ciia K*K 1a không âm bởi vì K*Ấz = Àz

được khai triển thành

Trang 32

2.2.2 Hệ kỳ di (Singular Values Decomposition)

Định nghia 2.2.2 Cho X va Y la khong gian Hilbert va K : X + Y là một toán tử tuyến tính compact với todn tit lien hop K*: Y > X Goi (1 > pz > fs > 0 lA day được sắp xếp của các gid trị kỳ dị dương

é % Ke

của #, được đếm tương ứng theo bội số của /; Đặt yj = —, trong đó,

H

+; là vecto riêng ứng với giá trị riêng À; của K*K Khi đó, tồn tại hệ

trực chuẩn (z;) C X và (;) C Y với các tính chất sau:

K#j=juu, và Khu =u, vớimọi je J

Hệ (gj,#;,j) được gọi là hệ kỳ đị (singular sụstem) của tốn tử compaet

Đ Với mỗi z € X tồn tại một khai triển duy nhất: x=29t >> (x,2)) 2; J7 với zạ € W(K) và Kz= Sy (.3))t jes

2.3.PHƯƠNG PHÁP CHỈNH HÓA BỞI HÀM LỌC

Cho K : X + Y la toan tử compaet với hệ kỳ dị (g,#/,) và cho 4: (0,5) x (0.|IK||| — R

Ta định nghĩa:

= Oy, fy

Roy = > at 7m 2) (y.yj)@j, U€Y

Trang 33

(1) \q(a,p)| <1 vdi moia > 0 trà 0 < g < ||K||: (2) Với mỗi œ > 0, tồn tại c(a) sao cho :

lala, )| < cla), sới mọi 0 < g < ||K|:

(3a)

lim q(a,w) = 1, uói mọi 0 < g< ||KÍ||: Khi đó, toán tử R„ : V —> X, œ >0 được định nghĩa bởi:

` 0b, fy

yi 1) (W./)#j, UY: _

là một phương pháp chỉnh hóa với ||R|| < c(œ) Chon a = a(d) là

Trang 34

6 day K la toan tit lien hop cita K (Xem Định nghĩa 1.2.4)

Cho z € X tùy ý nhưng cố định Tại e > 0, ton tai N € N sao cho ys | (x, aj) Pr < $ N+1 Tit (3a) ton tại ag > 0 sao cho 20 2 ao, p;)- 1]? <5 voi moi j= (a0, 05) — 1)" < arp Nyva0<a<ay Với (1) chúng ta kết luận rằng |ê.k+—z[ˆ = 36.) —1Pœ-sðP +3) la(a.,)— 1J|@œ.+;) |Ỷ A

vdi moi 0 < a < ay

Dieu do chting td ring Ryka — z(œ —> 0) với mỗi z € X

2.4.TỐC ĐỘ HỘI TỤ

Trong Dinh lý 2.3.1, chúng ta đã trình bày sự hội tụ của Ray dén nghiệm # Trong định lý kế tiếp, chúng ta sẽ nghiên cứu tốc độ hội tụ của

phương pháp chỉnh hóa bởi hàm lọc Để nhận định kết quả này

chúng ta

cần thay thế giả thiết (3a) trong Dinh lý 2.3.1 bởi một điều kiện mạnh hơn

Trong phần (¡) và (ii), chúng ta thừa nhận rằng nghiệm x nim trong

pham vi K* va K*K

Trang 35

(3b) Tén tai cy > 0 vdi

M(a.w)—1|< 2Ý” si mọi a>0xà0 <g <||KÍ:

Ngồi ra, nếu, z € R(K"), thi

|.Kz Seva Jzll: trong dé x = K*z

(ii) Thay thé gid thiét (3a) bồi: (3c) Tén tai cạ > 0 vdi a

lu) = 1< tới mọi a > 0 à 0 < g < ||K||

Ngoài ra, nếu, « € R(K*K), thi

|IRaKz 2] Sere [ell , trong đó x = K*Kz, thì định lý 9.4.1 uẫn luôn đúng Chứng mình Với z = K*z và (#,#;) = Hj (2, yj), bling công thức (2.4) (Từ chứng minh Định lý 2.3.1) Ta được: lIRaKz — z|Ê = Ÿ ˆIa(œ, „) = 1j| (e.w) |Ÿ < đa|lz|f -

“Trường hợp (ii) chứng mình tương tự ñ

2.5 MỘT SỐ TRƯỜNG HỢP CỤ THỂ CUA HAM LOC

Trang 36

(a) q(a,p) = 42/(a + 42) Gach chon nay théa man gid thiét (2) vdi c(a) = 1/(2Va) Gia thiét (3b) va (3c) thỏa mãn ứng tới cy = 1/2 va cy = 1

() q(a,) = 1 = (1 — ap?) vdi 0 < a < 1/||K|Ề Trong trường hợp

này, (9) thỏa mãn tới c(œ) = \/aJa Giả thiết (3b) và (3c) được thỏa

Trang 37

(e) Đối với tính chất (2) nó đủ để xem xét trường hợp /# > œ

“Trong trường hợp này, q(a,p) = 1 < g//@ Với (3b) và (3e) chúng ta

chỉ xem xét trường hợp p? < a Thé thi „(1 = q(a,u)) =n < Va

và 7(1—q(a,n)) = 42 <a n

Kết hợp ước lượng cơ bản (3.3) với Dinh lý 2.5.1 ta được định lý sau:

Định lý 2.5.2 Cho yŸ€ Y sao cho ||lUŠ— vÌ| < 6, tại = Kz

(a) Cho K : X —> Y là toán tử compact tà đơn ánh tới hệ kỳ dị (uj, 2), yj)-Todn tit Ray:= 3) —(W.U)3j 1 yey,

re

dinh nghia mt luge dé chinh quy héa vdi ||Ral| < 1/ Va Luge dé nay

la chấp nhận được nếu e(ð) —> 0(ð —> 0) à ð3/a(ð) - 0(5 > 0)

(b) Cho # = K*z € TR(K*) uới ||z|| < E và e > 0 Với sự lựa chọn

a(ð) = e ö/E, chúng ta có ước lượng

e6): — | < (= + ve) v3E (2.5)

(c) Cho x = K*Kz € TR(K*K) tới |z|| < E và e > 0

Chon a(5) = c(5/E)?/* dẫn đến ước lượng

jon ~zÍ| < (= +3 BMS 92/3, (36)

Và tây, quang phổ cắt là tối ưu với thông tin ||(K*)~'z|| < E hoặc

Trang 38

a) Khẳng định này suy ra từ Dinh lý 2.5.1

b) Kết hợp ước lượng cơ bản (2.3) với Định lý 2.4.1 và Định lý 2.5.1 cho

Trang 39

CHƯƠNG 3

NGHIỆM SỐ VÀ ỨNG DỤNG

Trong chương này, luận văn trình bày các kết quả về nghiệm số và

tính hữu hiệu của phương pháp chỉnh hóa bởi hàm lọc cho một ví dụ cụ thể

về phương trình tích phân loại một

Trước hết chúng ta sẽ xét một bài toán cụ thể và chọn nghiệm

chính xác và dữ liệu chính xác Sau đó, chúng ta rời rạc bài toán để nhận được hệ phương trình tuyến tính xấp xỉ Chúng ta dùng lệnh trong phần

mềm MATLAB để tính hệ kỳ dị của toán tử rời rạc này (Ma trận của hệ

phương trình tuyến tính) Tiếp theo, chúng ta áp dụng phương pháp chỉnh hóa bởi hàm lọc ứng với ba trường hợp eu thể của hàm lọc được nghiên cứu trong Chương 2 Cuối cùng chúng ta minh họa nghiệm số và nghiệm xấp xỉ nhận được bởi các phương pháp chỉnh hóa

3.1.PHƯƠNG TRÌNH TÍCH PHÂN LOẠI MỘT

Trang 40

Chúng ta chia đoạn |0, 1] thành œ đoạn con bằng nhau bởi các điểm 0=fo<ti.ta < tụ “Theo quy tắc hình thang, ta có xấp xỉ tích phân sau: 1 n=l [ (1+ts)e!*x(s)ds = l(z0)+s0+9ez0)+3) (0+7)e"z(n) lọ ja với h := +

Dat x; = x(t;),i = yn và cho £ lần lượt nhận các giá trị t = t; = ih,

ta được hệ tuyến tính sau: 1 „vẻ 1 (eu +>)Í(+7h9e'"]z; + s+ tet j=l =y(ti), i=0, ,n, hay viết dưới dạng ma trận KT =J (3.1)

trong đó là ma trận hệ số của hệ phương trình tuyến tính,

E = (9, 01, -,2n)" va¥ = (yo, m, -.Yn)” (voi ys = y(ti), Vi =

3.3.TÍNH ĐẶT KHƠNG CHỈNH CỦA HỆ PHƯƠNG TRÌNH TUYẾN TÍNH

Để minh họa tính đặt không chỉnh của Hệ phương trình tuyến tính

(3.1), chúng ta giả với các giá trị khác nhau và so sánh nghỉ:

của Hệ (3.1) (được giải trong MATLAB thông qua lệnh "x = K\y" và nghiệm chính xác Z.) n SỐ Thong thường, chúng ta nghĩ rằng nghiệm của hệ (3.1) là các giá trị xấp xỉ của hàm v tai œ — z¡ (¡= Ũ,n) Tuy nhiên, trong ví dụ này, bài toán

là đặt không chỉnh vì / là toán tử compact nh họa điều này, ta vẽ

Ngày đăng: 31/08/2022, 13:08

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w