О ПОСТРОЕНИИ ГРАДИЕНТНОГО МЕТОДА КВАДРАТИЧНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ, ОПТИМАЛЬНОГО С ТОЧКИ ЗРЕНИЯ МИНИМИЗАЦИИ РАССТОЯНИЯ ДО ТОЧНОГО РЕШЕНИЯ
- Авторы: Плетнев Н.В1
-
Учреждения:
- МФТИ
- Выпуск: Том 65, № 10 (2025)
- Страницы: 1625-1648
- Раздел: ОПТИМАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ
- URL: https://kld-journal.fedlab.ru/0044-4669/article/view/695945
- DOI: https://doi.org/10.31857/S0044466925100027
- ID: 695945
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Задачи квадратичной оптимизации в гильбертовом пространстве часто возникают при решении некорректных задач для дифференциальных уравнений. При этом известно целевое значение функционала. Кроме того, структура функционала позволяет вычислять градиент с помощью решения корректных задач, что позволяет применять методы первого порядка. Настоящая статья посвящена построению m-моментного метода минимальных ошибок — эффективного метода, минимизирующего расстояние до точного решения. Доказывается сходимость и оптимальность построенного метода, а также невозможность равномерной сходимости методов, работающих в подпространствах Крылова. Проводятся численные эксперименты, демонстрирующие эффективность применения m-моментного метода минимальных ошибок к решению различных некорректных задач: начально-краевой задачи для уравнения Гельмгольца, ретроспективной задачи Коши для уравнения теплопроводности, обратной задачи термоакустики. Библ. 8. Фиг. 13. Табл. 4.
Список литературы
- Поляк Б.Т. Минимизация негладких функционалов // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 1969. Т. 9. № 3. С. 509–521.
- Devanathan N., Boyd S. Polyak minorant method for convex optimization. e-print, 2024. URL: https://arxiv.org/abs/2310.07922.
- Goujaud B., Taylor A., Dieuleveut A. Quadratic minimization: from conjugate gradient to an adaptive Heavy-ball method with Polyak step-sizes. e-print, 2022. URL: https://arxiv.org/abs/2210.06367.
- Kabanikhin S.I. Inverse and ill-posed problems: theory and applications. Berlin: Walter de Gruyter GmbH & Co, 2012. 459 p. ISBN 978-3-11-022400-9.
- Колмогоров А.Н., Фомин С.В. Элементы теории функций и функционального анализа. М.: Физматлит, 2004. ISBN 5-9221-0266-4.
- Павлин Н.В., Двуреченский П.Е., Гасников А.В. Применение градиентных методов оптимизации для решения задачи Коши для уравнения Гельмгольца // Компьют. исслед. и моделирование. 2022. Т. 14. № 2. С. 417–444.
- Павлин Н.В., Матюхин В.В. О модификации метода покомпонентного спуска для решения некоторых обратных задач математической физики // Компьют. исслед. и моделирование. 2023. Т. 15. № 2. С. 301–316.
- Кабанихин С.Н., Шишленин М.А., Криворотько О.И. Оптимизационный метод решения обратной задачи термоакустики // Сиб. электрон. матем. изв. 2011. Т. 8. С. 263–292.
Дополнительные файлы




