Обратная задача
Обратная задача — тип задач, часто возникающий во многих разделах
Примеры обратных задач можно найти в следующих областях: геофизика, астрономия, медицинская визуализация, компьютерная томография, дистанционное зондирование Земли, спектральный анализ, теория рассеяния и задачи по неразрушающему контролю.
Обратные задачи являются некорректно поставленными задачами. Из трёх условий
Линейная обратная задача
Линейная обратная задача может быть описана в следующем виде:
- ,
где —
- ,
где является матрицей.
Примеры
Примером линейной обратной задачи служит интегральное уравнение Фредгольма первого порядка.
Для существенно гладкого определённый выше оператор является компактным на таких банаховых пространствах, как Пространства . Даже если отображение является взаимно однозначным, обратная функция не будет непрерывной. Таким образом, даже маленькие ошибки в данных будут сильно увеличены в решении . В этом отношении обратная задача по определению из измеренных данных будет являться некорректной.
Для получения численного решения необходимо аппроксимировать интеграл с помощью численного интегрирования и дискретных данных. Результирующая система линейных уравнений будет некорректно поставленной задачей.
Преобразование Радона также является примером линейной обратной задачи.
Нелинейная обратная задача
В нелинейных обратных задачах ставятся более сложные отношения между данными и моделью, которые описываются уравнением:
Здесь представляет собой нелинейный оператор, который не может быть приведён к виду линейного отображения, переводящего в данные. Линейные обратные задачи были полностью решены с теоретической точки зрения в конце XIX века, из нелинейных до 1970 года был решён только один класс задач — задача обратного рассеяния. Существенный вклад внесла российская математическая школа (Крейн, Гельфанд, Левитан).
Ссылки
Международные научные журналы
- Inverse Problems
- Journal of Inverse and Ill-posed Problems
- Inverse Problems in Science and Engineering
- Inverse Problems and Imaging
Литература
- Гольцман Ф. М. Статистические модели интерпретации. - М., Наука, 1971. - 323 c.