Dynamical systems method for solving linear finite-rank operator equations

A version of the Dynamical Systems Method (DSM) for solving ill-conditioned linear algebraic systems is studied in this paper. An {\it a priori} and {\it a posteriori} stopping rules are justified. An iterative scheme is constructed for solving ill-conditioned linear algebraic systems.Comment: 16 pages, 1 table, 1 figur

Dynamical Systems Method for solving ill-conditioned linear algebraic systems

A new method, the Dynamical Systems Method (DSM), justified recently, is applied to solving ill-conditioned linear algebraic system (ICLAS). The DSM gives a new approach to solving a wide class of ill-posed problems. In this paper a new iterative scheme for solving ICLAS is proposed. This iterative scheme is based on the DSM solution. An a posteriori stopping rules for the proposed method is justified. This paper also gives an a posteriori stopping rule for a modified iterative scheme developed in A.G.Ramm, JMAA,330 (2007),1338-1346, and proves convergence of the solution obtained by the iterative scheme.Comment: 26 page

Аналитическое решение некоректних задач динамическими методами

Апроксимація неперервних диференційних та інтегральних рівнянь скінченними дискретними алгебраїчними системами, локальна лінеаризація систем нелінійних рівнянь за заданою інформацією у разі вирішення обернених задач зводиться до задач розв’язку систем лінійних алгебраїчних рівнянь. Матриці таких систем зазвичай є погано обумовленими, тому задачі розв’язання таких систем є некоректними, оскільки порушується третя умова коректності за Адамаром. Для розв’язання некоректних задач запропоновано динамічний метод регуляризації [1]. З метою зменшення часу роботи алгоритму, що пропонується динамічним методом запропоновано модифікований метод - динамічний метод другого порядку. Розроблено математичний апарат та на його основі запропоновано алгоритм для модифікованого методу, а також показано його ефективність на практичному прикладі.The inverse problems of continuous differential and integral equations approximation with finite discrete algebraic systems and the problems of local linearization of nonlinear equations by the provided information are reduced to solving the linear algebraic systems. Matrices of such systems are usually ill-conditioned due to ill-posed problems according to Hadamard correctness. As a solution to these problems a dynamical method for regularization was proposed [1]. In order to reduce the computation time of the algorithm, a second order modification of the dynamical method is proposed. This paper provides mathematical tools based on this method. A practical example shows its effectiveness.Апроксимация непрерывних дифференциальных и интегральных уравнений конечными дискретними алгебраическими системами, локальная линеаризация нелинейных уравнений по заданой информации при решении обратных задач сводятся к задачам решения систем линейных алгебраических уравнений. Матрицы таких систем обычно плохо обусловлены, поэтому задачи их решения некоректны, поскольку нарушается третье условие коректности по Адамару. Для решений некоретных систем предложен динамический метод регуляризации некоректных задач [1]. С целью уменьшения времени работы алгоритма, который предлагается динамическим методом, предложен модифицированный метод – динамический метод второго порядка. Разработан математический аппарат и на его основании предложен алгоритм для модифицированного метода, а также показана его эффективность на практическом примере

Discretizing stochastic dynamical systems using Lyapunov equations

Stochastic dynamical systems are fundamental in state estimation, system identification and control. System models are often provided in continuous time, while a major part of the applied theory is developed for discrete-time systems. Discretization of continuous-time models is hence fundamental. We present a novel algorithm using a combination of Lyapunov equations and analytical solutions, enabling efficient implementation in software. The proposed method circumvents numerical problems exhibited by standard algorithms in the literature. Both theoretical and simulation results are provided