The scope of this paper is the analysis and approximation of an optimal control problem related to the Allen-Cahn equation. A tracking functional is minimized subject to the Allen-Cahn equation using distributed controls that satisfy point-wise control constraints. First and second order necessary and sufficient conditions are proved. The lowest order discontinuous Galerkin - in time - scheme is considered for the approximation of the control to state and adjoint state mappings. Under a suitable restriction on maximum size of the temporal and spatial discretization parameters $k$, $h$ respectively in terms of the parameter $\epsilon$ that describes the thickness of the interface layer, a-priori estimates are proved with constants depending polynomially upon $1/ \epsilon$. Unlike to previous works for the uncontrolled Allen-Cahn problem our approach does not rely on a construction of an approximation of the spectral estimate, and as a consequence our estimates are valid under low regularity assumptions imposed by the optimal control setting. These estimates are also valid in cases where the solution and its discrete approximation do not satisfy uniform space-time bounds independent of $\epsilon$. These estimates and a suitable localization technique, via the second order condition (see \cite{Arada-Casas-Troltzsch_2002,Casas-Mateos-Troltzsch_2005,Casas-Raymond_2006,Casas-Mateos-Raymond_2007}), allows to prove error estimates for the difference between local optimal controls and their discrete approximation as well as between the associated state and adjoint state variables and their discrete approximations


翻译:本文的范围是 Allen- Cahn 方程式相关最佳控制问题的分析和近似。 使用符合点控制限制的分布式控制,将跟踪功能在Allen- Cahn 方程式中最小化, 使用Allen- Cahn 方程式, 满足点控制限制。 第一和第二顺序必要和足够条件得到证明。 最低顺序不连续 Galerkin - 时间 - 考虑最低顺序的Galerkin - - 州和州联合绘图的近似控制。 根据对时间和空间离散参数最大尺寸的适当限制, 美元, 以显示界面厚度的参数差值为美元, 以显示Allen- Cahn 方程式的分布式控制为最小值, 以恒定常数为常数, 与未受控制的 Allen- Cal- Rahn 问题不同的是, 我们的方法并不依赖于光谱估计值的近似值, 因此, 在最佳控制环境所设定的低常规假设下, 我们的估算值是有效的。 这些估计在解决方案及其离子- Restal- C ral- Ral- sal- sal- sal- sal- salate- sal- surveal- supy- surview 和适当的当地技术, as- sild- sild- sild- sild- sild- sal- surviual- silds survic.

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
84+阅读 · 2020年12月5日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium5
中国图象图形学学会CSIG
1+阅读 · 2021年11月11日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22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
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31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
3+阅读 · 2014年12月31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
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 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Risk and optimal policies in bandit experiments
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
VIP会员
相关资讯
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium5
中国图象图形学学会CSIG
1+阅读 · 2021年11月11日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22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
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31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
3+阅读 · 2014年12月31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
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 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员