Sciact
  • EN
  • RU

Численный алгоритм определения источника диффузионно-логистической модели по данным интегрального типа, основанный на тензорной оптимизации Научная публикация

Журнал Журнал вычислительной математики и математической физики
ISSN: 0044-4669
Вых. Данные Год: 2023, Том: 63, Номер: 9, Страницы: 1513-1523 Страниц : 11 DOI: 10.31857/S0044466923090193
Ключевые слова задача об источнике, модель “реакции–диффузии”, обратная задача, тензорная оптимизация, регуляризация, градиентные методы
Авторы Звонарева Т.А. 1,2 , Кабанихин С.И. 2,3 , Криворотько О.И. 1,2,3
Организации
1 ИВМиМГ СО РАН
2 НГУ
3 ИМ им. С.Л. Соболева СО РАН

Информация о финансировании (2)

1 Министерство науки и высшего образования РФ
Математический центр в Академгородке
075-15-2019-1613, 075-15-2022-281
2 Российский научный фонд 18-71-10044

Реферат: Разработан алгоритм численного решения задачи определения источника в модели распространения информации в синтетических онлайн социальных сетях, описываемой уравнениями типа “реакции–диффузии”, по дополнительной информации о процессе в фиксированные моменты времени. Исследована степень некорректности задачи определения источника в параболическом уравнении, основанная на анализе сингулярных чисел линеаризованного оператора обратной задачи. Разработанный алгоритм основан на комбинации метода тензорной оптимизации и градиентного спуска с учетом регуляризации А.Н. Тихонова. Численные расчеты демонстрируют наименьшую относительную погрешность восстановленного источника, полученную разработанным алгоритмом в сравнении с классическими подходами.
Библиографическая ссылка: Звонарева Т.А. , Кабанихин С.И. , Криворотько О.И.
Численный алгоритм определения источника диффузионно-логистической модели по данным интегрального типа, основанный на тензорной оптимизации
Журнал вычислительной математики и математической физики. 2023. Т.63. №9. С.1513-1523. DOI: 10.31857/S0044466923090193 РИНЦ MathNet OpenAlex
Переводная: Zvonareva T.A. , Kabanikhin S.I. , Krivorotko O.I.
Numerical Algorithm for Source Determination in a Diffusion–Logistic Model from Integral Data Based on Tensor Optimization
Computational Mathematics and Mathematical Physics. 2023. V.63. N9. P.1654–1663. DOI: 10.1134/S0965542523090166 WOS Scopus РИНЦ OpenAlex
Даты:
Поступила в редакцию: 9 дек. 2022 г.
Принята к публикации: 29 мая 2023 г.
Опубликована в печати: 26 сент. 2023 г.
Опубликована online: 26 сент. 2023 г.
Идентификаторы БД:
РИНЦ: 54313683
MathNet: zvmmf11615
OpenAlex: W4394815311
Цитирование в БД: Пока нет цитирований
Альметрики: