On the role of Lagrange multipliers and duality in ill-posed problems for constrained extremum. To the 60th anniversary of the Tikhonov regularization method

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The important role of Lagrange multipliers and duality in the theory of ill-posed problems for a constrained extremum is discussed. The central attention is paid to the problem of stable approximate finding of a normal (minimum in norm) solution of the operator equation of the first kind $Az=u,$ $z\in {\cal D}\subseteq Z,$ where $A:\,Z\to U$ is a linear bounded operator, $u\in U$ is a given element,
${\cal D}\subseteq Z$ is a convex closed set, $Z,U$ are Hilbert spaces.  As is known, this problem is classical for the theory of ill-posed problems. We consider two problems equivalent to it (from the point of view of the simultaneous existence of their unique solutions) for a constrained extremum, the first of which is the problem ($CE1$) with a functional inequality constraint $\|z\|^2\to\min,$ $\|Az-u\|^2\leq 0,$ $z\in {\cal D},$ and the second is the problem ($CE2$) with operator equality constraint $\|z\|^2\to\min,$ $Az=u,$ $z\in {\cal D}.$ First of all, we show that Tikhonov's regularization method can be naturally interpreted as a method of stable approximation of the exact solution by extremals of the Lagrange functional for problem ($CE1$) with simultaneous construction of a maximizing sequence of Lagrange multipliers in its dual problem. In this case, the Lagrange multiplier is the reciprocal of the regularization parameter in the Tikhonov method. In other words, the convergence theorem of the Tikhonov regularization method is given the form of a statement in the form of duality with respect to the problem ($CE1$). Next, we discuss the role of Tikhonov stabilization for general convex problems in solving problems for constrained extremum and a stable method based on Tikhonov stabilization of the problem dual to ($CE2$) for solving the original operator equation, which can be considered as a regularization method for the Lagrange multiplier rule for the problem ($CE2$). The paper discusses the features of each of the two above mentioned approaches to the regularization of  solving the original operator equation.

 

About the authors

Mikhail I. Sumin

Derzhavin Tambov State University

Author for correspondence.
Email: m.sumin@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3700-6428

Doctor of Physics and Mathematics, Chief Researcher

Russian Federation, 33 Internatsionalnaya St., Tambov 392000, Russian Federation

References

  1. A.N. Tikhonov, “Solution of incorrectly formulated problems and the regularization method”, Sov. Math., Dokl., 4 (1963), 1035–1038.
  2. A.N. Tikhonov, “Regularization of incorrectly posed problems”, Sov. Math., Dokl., 4 (1963), 1624–1627.
  3. A.N. Tikhonov, V.Ya. Arsenin, Solutions of Ill-Posed Problems, Winston; Halsted Press, Washington; New York, 1977.
  4. Il-posed Problems in the Natural Science, Advances in Science and Technology in the USSR Mathematics and Mechanics, eds. A.N. Tikhonov, A.V. Goncharskii, Mir Publ., Moscow, 1989.
  5. V.K. Ivanov, V.V. Vasin, V.P. Tanana, Theory of Linear Ill-Posed Problems and its Applications. V. 36, Inverse and Ill-Posed Problems, Walter de Gruyter, Utrecht, 2002.
  6. A.N. Tikhonov, A.V. Goncharskii, V.V. Stepanov, A.G. Yagola, Regularizing Algorithms And Apriori Information, Nauka Publ., Moscow, 1983 (In Russian).
  7. A.B. Bakushinskii, A.V. Goncharskii, Incorrect Tasks. Numerical Methods and Applications, Publishing House Moscow University, Moscow, 1989 (In Russian).
  8. F.P. Vasil’ev, Optimization Methods: in 2 books, MCCME, Moscow, 2011 (In Russian).
  9. M.I. Sumin, Incorrect Problems and Methods for Solving Them. Materials for Lectures for Students Senior Students, Publishing House of Nizhny Novgorod State University, Nizhny Novgorod, 2009 (In Russian).
  10. M.I. Sumin, “Lagrange principle and its regularization as a theoretical basis of stable solving optimal control and inverse problems”, Vestnik rossiyskikh universitetov. Matematika = Russian Universities Reports. Mathematics, 26:134 (2021), 151–171 (In Russian).
  11. M.I. Sumin, “On ill-posed problems, extremals of the Tikhonov functional and the regularized Lagrange principles”, Vestnik rossiyskikh universitetov. Matematika = Russian Universities Reports. Mathematics, 27:137 (2022), 58–79 (In Russian).
  12. M.I. Sumin, “Duality-based regularization in a linear convex mathematical programming problem”, Comput. Math. Math. Phys., 47:4 (2007), 579–600.
  13. A.N. Tikhonov, “On the stability of the functional optimization problem”, U.S.S.R. Comput. Math. Math. Phys., 6:4 (1966), 28–33.
  14. M.I. Sumin, “Regularized parametric Kuhn–Tucker theorem in a Hilbert space”, Comput. Math. Math. Phys., 51:9 (2011), 1489–1509.
  15. M.I. Sumin, “Stable sequential convex programming in a Hilbert space and its application for solving unstable problems”, Comput. Math. Math. Phys., 54:1 (2014), 22–44.
  16. M.I. Sumin, “Why regularization of Lagrange principle and Pontryagin maximum principle is needed and what it gives”, Vestnik Tambovskogo universiteta. Seriya: estestvennye i tekhnicheskie nauki = Tambov University Reports. Series: Natural and Technical Sciences, 23:124 (2018), 757–772 (In Russian).
  17. M.I. Sumin, “Regularized Lagrange principle and Pontryagin maximum principle in optimal control and in inverse problems”, Trudy Inst. Mat. i Mekh. UrO RAN, 25, 2019, 279–296 (In Russian).
  18. V.M. Alekseev, V.M. Tikhomirov, S.V. Fomin, Optimal Control, Plenum Press, New York, 1987.
  19. M.I. Sumin, “Nondifferential Kuhn–Tucker theorems in constrained extremum problems via subdifferentials of nonsmooth analysis”, Vestnik rossiyskikh universitetov. Matematika = Russian Universities Reports. Mathematics, 25:131 (2020), 307–330 (In Russian).
  20. J.-P. Aubin, L’Analyse non Linґeaire et ses Motivations ґ Economiques, Elsevier Masson, Paris–New York, 1984.
  21. J. Warga, Optimal Control of Differential and Functional Equations, Academic Press, New York, 1972.
  22. M.I. Sumin, “On regularization of the classical optimality conditions in convex optimal control problems”, Trudy Inst. Mat. i Mekh. UrO RAN, 26, 2020, 252–269 (In Russian).

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».