On ill-posed problems, extremals of the Tikhonov functional and the regularized Lagrange principles

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The problem of finding a normal solution to an operator equation of the first kind on a pair of Hilbert spaces is classical in the theory of ill-posed problems. In accordance with the theory of regularization, its solutions are approximated by the extremals of the Tikhonov functional. From the point of view of the theory of problems for constrained extremum, the problem of minimizing a functional, equal to the square of the norm of an element, with an operator equality constraint (that is, given by an operator with an infinite-dimensional image) is equivalent to the classical ill-posed problem. The paper discusses the possibility of regularizing the Lagrange principle (LP) in the specified constrained extremum problem. This regularization is a transformation of the LP that turns it into a universal tool of stable solving illposed problems in terms of generalized minimizing sequences (GMS) and preserves its “general structural arrangement” based on the constructions of the classical Lagrange function. The transformed LP “contains” the classical analogue as its limiting variant when the numbers of the GMS elements tend to infinity. Both non-iterative and iterative variants of the regularization of the LP are discussed. Each of them leads to stable generation of the GMS in the original constrained extremum problem from the extremals of the regular Lagrange functional taken at the values of the dual variable generated by the corresponding procedure for the regularization of the dual problem. In conclusion, the article discusses the relationship between the extremals of the Tikhonov and Lagrange functionals in the considered classical ill-posed problem.

About the authors

Mikhail I. Sumin

Derzhavin Tambov State University; Nizhnii Novgorod State University

Email: m.sumin@mail.ru
Doctor of Physics and Mathematics, Chief Researcher; Professor 33 Internatsionalnaya St., Tambov 392000, Russian Federation; 23 Gagarin Ave., Nizhnii Novgorod 603950, Russian Federation

References

  1. А.Н. Тихонов, “О решении некорректно поставленных задач и методе регуляризации”, Доклады АН СССР, 151:3 (1963), 501-504.
  2. А.Н. Тихонов, В.Я. Арсенин, Методы решения некорректных задач, Наука, М., 1974.
  3. А.Н. Тихонов, А.В. Гончарский, В.В. Степанов, А.Г. Ягола, Регуляризирующие алгоритмы и априорная информация, Наука, М., 1983.
  4. А.Б. Бакушинский, А.В. Гончарский, Некорректные задачи. Численные методы и приложения, Изд-во Моск. ун-та, М., 1989.
  5. Е.Г. Гольштейн, Теория двойственности в математическом программировании и ее приложения, Наука, М., 1971. .
  6. J. Warga, Optimal Control of Differential and Functional Equations, Academic Press, New York, 1972.
  7. Ф.П. Васильев, Методы оптимизации: в 2-х кн., МЦНМО, М., 2011.
  8. М.И. Сумин, “Регуляризованная параметрическая теорема Куна-Таккера в гильбертовом пространстве”, Журн. вычисл. матем. и матем. физ., 51:9 (2011), 1594-1615.
  9. М.И. Сумин, “Регуляризованные принцип Лагранжа и принцип максимума Понтрягина в оптимальном управлении и обратных задачах”, Тр. ИММ УрО РАН, 25, 2019, 279-296.
  10. В.М. Алексеев, В.М. Тихомиров, С.В. Фомин, Оптимальное управление, Наука, М., 1979.
  11. Е.Р. Аваков, Г.Г. Магарил-Ильяев, В.М. Тихомиров, “О принципе Лагранжа в задачах на экстремум при наличии ограничений”, Успехи матем. наук, 68:3(411) (2013), 5-38.
  12. М.И. Сумин, “Недифференциальные теоремы Куна-Таккера в задачах на условный экстремум и субдифференциалы негладкого анализа”, Вестник российских университетов. Математика, 25:131 (2020), 307-330.
  13. В.А. Треногин, Функциональный анализ, Наука, М., 1980.
  14. J.-P. Aubin, L’analyse Non Lineaire Et Ses Motivations Economiques, Masson, Paris-New York, 1984.
  15. P.D. Loewen, Optimal Control via Nonsmooth Analysis. V. 2, CRM Proceedings & Lecture Notes, Amer. Math. Soc., Providence, RI, 1993.
  16. М.И. Сумин, “О регуляризации классических условий оптимальности в выпуклых задачах оптимального управления”, Тр. ИММ УрО РАН, 26, 2020, 252-269.
  17. М.И. Сумин, “Регуляризация в линейно-выпуклой задаче математического программирования на основе теории двойственности”, Журн. вычисл. матем. и матем. физ., 47:4 (2007), 602-625.
  18. М.И. Сумин, “Регуляризованный градиентный двойственный метод решения обратной задачи финального наблюдения для параболического уравнения”, Журн. вычисл. матем. и матем. физ., 44:11 (2004), 2001-2019.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».