Mathematical Sciences: Numerical Methods for Parameter Estimation in Distributed Parameter Systems
数学科学:分布式参数系统中参数估计的数值方法
基本信息
- 批准号:9303222
- 负责人:
- 金额:$ 6.75万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:1993
- 资助国家:美国
- 起止时间:1993-07-01 至 1996-12-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
9303222 Vogel The investigator combines Total Variation based techniques and parallel computing to develop improved parameter estimation methods. This proposal deals with computational methods for parameter estimation in distributed parameter systems. Parameter estimation is the process of determining coefficient functions, typically for partial differential equations, from observations of solutions. The work of this project was made possible by recent advances in scientific computing and image processing. In the field of image processing, the development of so-called ``Total Variation'' based techniques enables the reconstruction of much sharper images than was previously possible. The development of parallel computers allows the solution of complex 2- and 3-dimensional problems, which were previously intractable. Direct applications of research in parameter estimation include the improved reconstruction of images from electromagnetic, thermal, and acoustic data. Radar and sonar are perhaps the most well-known examples. Others include noninvasive medical imaging techniques such as CAT scans, sonograms, and Magnetic Resonance Imaging (MRI). Seismic data processing, where recordings of disturbances which have passed through the earth are used to infer the internal structure of the earth, is yet another important example. Parameter estimation also plays a key role in the development of mathematical models, i.e., mathematical descriptions of physical phenomena. These models are used to describe processes ranging from the transport of toxic chemicals through the soil to the spread of the AIDS epidemic. ***
小行星9303222 研究人员结合总变分为基础的技术和并行计算,开发改进的参数估计方法。 本文讨论分布参数系统参数估计的计算方法。 参数估计是从解的观测值确定系数函数的过程,通常用于偏微分方程。 科学计算和图像处理方面的最新进展使该项目的工作成为可能。 在图像处理领域,所谓的“全变分”技术的发展使得能够重建比以前更清晰的图像。 并行计算机的发展允许复杂的二维和三维问题的解决方案,这是以前棘手的。 参数估计研究的直接应用包括从电磁、热和声学数据改进图像重建。 雷达和声纳也许是最著名的例子。 其他包括非侵入性医学成像技术,如CAT扫描,超声波和磁共振成像(MRI)。 地震数据处理是另一个重要的例子,其中记录了穿过地球的扰动,用于推断地球的内部结构。 参数估计在数学模型的开发中也起着关键作用,即,物理现象的数学描述。 这些模型被用来描述从有毒化学物质通过土壤的运输到艾滋病流行病的传播等过程。 ***
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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