О ПОСТРОЕНИИ ГРАДИЕНТНОГО МЕТОДА КВАДРАТИЧНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ, ОПТИМАЛЬНОГО С ТОЧКИ ЗРЕНИЯ МИНИМИЗАЦИИ РАССТОЯНИЯ ДО ТОЧНОГО РЕШЕНИЯ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Задачи квадратичной оптимизации в гильбертовом пространстве часто возникают при решении некорректных задач для дифференциальных уравнений. При этом известно целевое значение функционала. Кроме того, структура функционала позволяет вычислять градиент с помощью решения корректных задач, что позволяет применять методы первого порядка. Настоящая статья посвящена построению m-моментного метода минимальных ошибок — эффективного метода, минимизирующего расстояние до точного решения. Доказывается сходимость и оптимальность построенного метода, а также невозможность равномерной сходимости методов, работающих в подпространствах Крылова. Проводятся численные эксперименты, демонстрирующие эффективность применения m-моментного метода минимальных ошибок к решению различных некорректных задач: начально-краевой задачи для уравнения Гельмгольца, ретроспективной задачи Коши для уравнения теплопроводности, обратной задачи термоакустики. Библ. 8. Фиг. 13. Табл. 4.

Об авторах

Н. В Плетнев

МФТИ

Email: nikita_pletnev@list.ru
Долгопрудный, Россия

Список литературы

  1. Поляк Б.Т. Минимизация негладких функционалов // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 1969. Т. 9. № 3. С. 509–521.
  2. Devanathan N., Boyd S. Polyak minorant method for convex optimization. e-print, 2024. URL: https://arxiv.org/abs/2310.07922.
  3. Goujaud B., Taylor A., Dieuleveut A. Quadratic minimization: from conjugate gradient to an adaptive Heavy-ball method with Polyak step-sizes. e-print, 2022. URL: https://arxiv.org/abs/2210.06367.
  4. Kabanikhin S.I. Inverse and ill-posed problems: theory and applications. Berlin: Walter de Gruyter GmbH & Co, 2012. 459 p. ISBN 978-3-11-022400-9.
  5. Колмогоров А.Н., Фомин С.В. Элементы теории функций и функционального анализа. М.: Физматлит, 2004. ISBN 5-9221-0266-4.
  6. Павлин Н.В., Двуреченский П.Е., Гасников А.В. Применение градиентных методов оптимизации для решения задачи Коши для уравнения Гельмгольца // Компьют. исслед. и моделирование. 2022. Т. 14. № 2. С. 417–444.
  7. Павлин Н.В., Матюхин В.В. О модификации метода покомпонентного спуска для решения некоторых обратных задач математической физики // Компьют. исслед. и моделирование. 2023. Т. 15. № 2. С. 301–316.
  8. Кабанихин С.Н., Шишленин М.А., Криворотько О.И. Оптимизационный метод решения обратной задачи термоакустики // Сиб. электрон. матем. изв. 2011. Т. 8. С. 263–292.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 2025