This paper is concerned with the convergence of a series associated with a certain version of the convexification method. That version has been recently developed by the research group of the first author for solving coefficient inverse problems. The convexification method aims to construct a globally convex Tikhonov-like functional with a Carleman Weight Function in it. In the previous works the construction of the strictly convex weighted Tikhonov-like functional assumes a truncated Fourier series (i.e. a finite series instead of an infinite one) for a function generated by the total wave field. In this paper we prove a convergence property for this truncated Fourier series approximation. More precisely, we show that the residual of the approximate PDE obtained by using the truncated Fourier series tends to zero in $L^{2}$ as the truncation index in the truncated Fourier series tends to infinity. The proof relies on a convergence result in the $H^{1}$-norm for a sequence of $L^{2}$-orthogonal projections on finite-dimensional subspaces spanned by elements of a special Fourier basis. However, due to the ill-posed nature of coefficient inverse problems, we cannot prove that the solution of that approximate PDE, which results from the minimization of that Tikhonov-like functional, converges to the correct solution.


翻译:本文研究某类凸化方法中一个级数的收敛性问题。该类方法由第一作者所在研究团队近期为求解系数反问题而提出。凸化方法的核心在于构造一个包含卡尔曼权函数的全局凸Tikhonov型泛函。在以往工作中,这种严格凸加权Tikhonov型泛函的构造需假设总波场生成函数对应截断傅里叶级数(即有限项级数而非无穷级数)。本文证明了该截断傅里叶级数近似的收敛性质。具体而言,我们证明了当截断傅里叶级数的截断指标趋于无穷时,由截断傅里叶级数得到的偏微分方程近似解残差在$L^{2}$范数下趋于零。该证明依赖于一个特殊傅里叶基元素张成的有限维子空间上$L^{2}$正交投影序列在$H^{1}$范数下的收敛性结论。然而,由于系数反问题的病态本质,我们无法证明通过极小化该Tikhonov型泛函获得的近似偏微分方程解会收敛到真解。

0
下载
关闭预览

相关内容

南大《优化方法 (Optimization Methods》课程,推荐!
专知会员服务
80+阅读 · 2022年4月3日
Into the Metaverse,93页ppt介绍元宇宙概念、应用、趋势
专知会员服务
49+阅读 · 2022年2月19日
专知会员服务
78+阅读 · 2021年3月16日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月14日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25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
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
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12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
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月28日
VIP会员
最新内容
以色列-美国-伊朗战争中的无人机:关键要点
专知会员服务
1+阅读 · 19分钟前
《Palantir任务保障性软件安全标准(MA-S2)》
专知会员服务
2+阅读 · 34分钟前
基于声学的无人机检测技术综述
专知会员服务
3+阅读 · 46分钟前
《当代混合战争分析框架:俄乌战争经验教训》
专知会员服务
3+阅读 · 今天13:11
战略前沿人工智能的再思考(中文)
专知会员服务
7+阅读 · 5月29日
《量化地基防空系统间接效应的博弈论方法》
专知会员服务
5+阅读 · 5月29日
“史诗怒火行动”中美军损失的作战飞机
专知会员服务
6+阅读 · 5月29日
ICML 2026 | 理解上下文持续学习中的泛化与遗忘
专知会员服务
5+阅读 · 5月28日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25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
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
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
相关基金
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
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员