In the paper we propose a direct method for recovering the Sturm-Liouville potential from the Weyl-Titchmarsh $m$-function given on a countable set of points. We show that using the Fourier-Legendre series expansion of the transmutation operator integral kernel the problem reduces to an infinite linear system of equations, which is uniquely solvable if so is the original problem. The solution of this linear system allows one to reconstruct the characteristic determinant and hence to obtain the eigenvalues as its zeros and to compute the corresponding norming constants. As a result, the original inverse problem is transformed to an inverse problem with a given spectral density function, for which the direct method of solution from arXiv:2010.15275 is applied. The proposed method leads to an efficient numerical algorithm for solving a variety of inverse problems. In particular, the problems in which two spectra or some parts of three or more spectra are given, the problems in which the eigenvalues depend on a variable boundary parameter (including spectral parameter dependent boundary conditions), problems with a partially known potential and partial inverse problems on quantum graphs.


翻译:在本文中,我们提出了一个直接方法,从Weyl-Titchmarsh-Titchmarsh在一组可计数点上给出的Sturm-Liouville潜力中恢复Sturm-Liouville潜力,在一组可计数的点上,我们提出一个直接的方法。我们表明,使用变异操作器整体内核的Fourier-Legendre系列扩展,问题会降为无限的线性方程式系统,如果最初的问题是独有的,那么这个线性系统的解决方案就使得人们能够重建特性的决定因素,从而获得零和相应的规范常数。因此,最初的反向问题变成了一个特定光谱密度函数的反向问题,为此采用了ArXiv:2010.152.75的直接解决方案方法。拟议的方法导致一种高效的数字算法,解决各种各样的反向问题。特别是给出两个光谱或三个或三个以上光谱的某些部分的问题,这种元值依赖于一个可变的边界参数(包括光谱谱系依赖的边界条件),其部分潜在和反面的图表存在问题。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
76+阅读 · 2021年3月16日
【经典书】算法C语言实现,Algorithms in C. 672页pdf
专知会员服务
81+阅读 · 2020年8月13日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
CVPR2019 | Stereo R-CNN 3D 目标检测
极市平台
27+阅读 · 2019年3月10日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+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
16+阅读 · 2018年12月24日
Soft-NMS – Improving Object Detection With One Line of Code
统计学习与视觉计算组
6+阅读 · 2018年3月30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
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月9日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
CVPR2019 | Stereo R-CNN 3D 目标检测
极市平台
27+阅读 · 2019年3月10日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+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
16+阅读 · 2018年12月24日
Soft-NMS – Improving Object Detection With One Line of Code
统计学习与视觉计算组
6+阅读 · 2018年3月30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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员