In this work, we investigate an inverse problem of recovering multiple orders in time-fractional diffusion type problems from the data observed at one single point on the boundary. We prove the unique recovery of the orders together with their weights, which does not require a full knowledge of the domain or medium properties, e.g., the diffusion and potential coefficients, initial condition and source in the model. The proof is based on Laplace transform and asymptotic expansion. Further, inspired by the analysis, we propose a numerical procedure for recovering these parameters based on a nonlinear least-squares fitting with either fractional polynomials or rational approximations as the model function, and provide numerical experiments to illustrate the approach at small time $t$.


翻译:在这项工作中,我们调查了从边界某一点所观测的数据中以时间折射扩散类型的问题来追回多个订单的反面问题。我们证明这些订单及其重量的独特回收,这不需要充分了解域或介质特性,例如模型中的传播和潜在系数、初始条件和来源。证据以Laplace变异和无药可治扩展为基础。此外,根据分析,我们提议了一个数字程序,以非线性最小的平方为根据,以分数多元度或合理近似值作为模型功能,恢复这些参数,并提供数字实验,以小规模地说明这一方法。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
32+阅读 · 2021年6月12日
专知会员服务
92+阅读 · 2021年6月3日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
126+阅读 · 2020年11月20日
专知会员服务
53+阅读 · 2020年9月7日
IJCAI2020接受论文列表,592篇论文pdf都在这了!
专知会员服务
64+阅读 · 2020年7月16日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
31+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
155+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
【NIPS2018】接收论文列表
专知
5+阅读 · 2018年9月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月28日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月27日
Arxiv
5+阅读 · 2020年6月16日
Arxiv
5+阅读 · 2018年3月28日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
32+阅读 · 2021年6月12日
专知会员服务
92+阅读 · 2021年6月3日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
126+阅读 · 2020年11月20日
专知会员服务
53+阅读 · 2020年9月7日
IJCAI2020接受论文列表,592篇论文pdf都在这了!
专知会员服务
64+阅读 · 2020年7月16日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
31+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
155+阅读 · 2019年10月12日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
【NIPS2018】接收论文列表
专知
5+阅读 · 2018年9月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员