We study the problem of finding the resistors in a resistor network from measurements of the power dissipated by the resistors under different loads. We give sufficient conditions for local uniqueness, i.e. conditions that guarantee that the linearization of this non-linear inverse problem admits a unique solution. Our method is inspired by a method to study local uniqueness of inverse problems with internal functionals in the continuum, where the inverse problem is reformulated as a redundant system of differential equations. We use our method to derive local uniqueness conditions for other discrete inverse problems with internal functionals including a discrete analogue of the inverse Schr\"odinger problem and problems where the resistors are replaced by impedances and dissipated power at the zero and a positive frequency are available. Moreover, we show that the dissipated power measurements can be obtained from measurements of thermal noise induced currents.


翻译:我们研究从不同负载下电阻器耗散功率的测量值中确定电阻网络内电阻器参数的问题。我们给出了保证局部唯一性的充分条件,即确保该非线性逆问题的线性化存在唯一解的条件。我们的方法受到连续介质内函数逆问题局部唯一性研究方法的启发,该方法将逆问题重构为冗余微分方程组。我们运用该方法推导了其他离散内函数逆问题的局部唯一性条件,包括逆薛定谔问题的离散模拟,以及用阻抗替代电阻且能获取零频率与正频率下耗散功率的问题。此外,我们证明了耗散功率测量值可通过热噪声感应电流的测量获得。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
ExBert — 可视化分析Transformer学到的表示
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17日
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
52+阅读 · 2020年12月20日
A survey on deep hashing for image retrieval
Arxiv
15+阅读 · 2020年6月10日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
106+阅读 · 2019年12月19日
Augmentation for small object detection
Arxiv
13+阅读 · 2019年2月19日
VIP会员
最新内容
乌克兰前线的五项创新
专知会员服务
2+阅读 · 今天6:14
 军事通信系统与设备的技术演进综述
专知会员服务
2+阅读 · 今天5:59
《北约标准:医疗评估手册》174页
专知会员服务
3+阅读 · 今天5:51
《提升生成模型的安全性与保障》博士论文
专知会员服务
3+阅读 · 今天5:47
美国当前高超音速导弹发展概述
专知会员服务
4+阅读 · 4月19日
无人机蜂群建模与仿真方法
专知会员服务
11+阅读 · 4月19日
澳大利亚发布《国防战略(2026年)》
专知会员服务
6+阅读 · 4月19日
全球高超音速武器最新发展趋势
专知会员服务
5+阅读 · 4月19日
相关VIP内容
相关资讯
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
相关论文
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员