Conductivity reconstruction in an inverse eddy current problem is considered in the present paper. With the electric field measurement on part of domain boundary, we formulate the reconstruction problem to a constrained optimization problem with total variation regularization. Existence and stability are proved for the solution to the optimization problem. The finite element method is employed to discretize the optimization problem. The gradient Lipschitz properties of the objective functional are established for the the discrete optimization problems. We propose the alternating direction method of multipliers to solve the discrete problem. Based on the the gradient Lipschitz property, we prove the convergence by extending the admissible set to the whole finite element space. Finally, we show some numerical experiments to illustrate the efficiency of the proposed methods.


翻译:本文考虑反漩涡电流问题中的电导率重建。我们利用部分区域边界上的电场测量将重建问题构造为带有总变差正则化的约束优化问题。对于优化问题的解,证明了其存在性和稳定性。使用有限元方法离散化了优化问题,并为离散化的优化问题建立了目标函数的梯度Lipschitz性质。本文提出了一种基于多重方向方法的交替方向算法,以解决离散问题。基于梯度Lipschitz性质,我们通过将可容纳集扩展到整个有限元空间来证明收敛性。最后,我们展示了一些数值实验来说明所提方法的有效性。

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在数学和计算机科学中,优化问题是从所有可行解中找到最佳解的问题。 根据变量是连续变量还是离散变量,优化问题可以分为两类。 具有离散变量的优化问题称为组合优化问题。 在组合优化问题中,我们正在从有限(或可能可数的无限)集中寻找对象,例如整数,置换或图。 连续变量的问题包括约束问题和多峰问题。
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