We propose a spectral collocation method to approximate the exact boundary control of the wave equation in a square domain. The idea is to introduce a suitable approximate control problem that we solve in the finite-dimensional space of polynomials of degree N in space. We prove that we can choose a sequence of discrete controls depending on the parameter N associated with the approximate control problem in such a way that they converge, as N goes to infinity, to a control of the continuous wave equation. Unlike other numerical approximations tried in the literature, this one does not require regularization techniques and can be easily adapted to other equations and systems where the controllability of the continuous model is known. The method is illustrated with several examples in 1-d and 2-d in a square domain. We also give numerical evidence of the highly accurate approximation inherent to spectral methods.


翻译:我们提出了一种谱配点方法来逼近正方形区域中波动方程的精确边界控制。其思想是引入一个适当的近似控制问题,在空间中以N次多项式的有限维空间中解决。我们证明,我们可以选择一系列离散控制,这些离散控制取决于与近似控制问题相关的参数N,以便它们在N趋于无穷大时收敛到连续波动方程的控制。与文献中尝试过的其他数值逼近方法不同,这种方法不需要正则化技术,并且可以轻松适应已知连续模型的其他方程和系统的控制性。该方法在正方形区域的一维和二维中用多个示例进行说明。我们还提供了谱方法内在高精度逼近的数值证据。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ACML2020】张量网络机器学习:最近的进展和前沿,109页ppt
专知会员服务
54+阅读 · 2020年12月15日
专知会员服务
116+阅读 · 2019年12月24日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18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
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7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
机器学习常见模式LogSumExp解密
论智
21+阅读 · 2018年10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
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26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
0+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 · 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
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月30日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月29日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月29日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月28日
Automatic sparse PCA for high-dimensional data
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月26日
VIP会员
相关资讯
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18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
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7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
机器学习常见模式LogSumExp解密
论智
21+阅读 · 2018年10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
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
相关基金
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
0+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 · 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
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员