基于部分数据Calderón问题的理论分析、数值计算及其应用

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11801116
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    26.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0505.反问题建模与计算
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

This project is mainly concerned with the theoretical analysis, numerical calculation and application for the Calderón problem with partial data. By taking the 3D Calderón problem with complex boundary conditions as the research object. The following problems are studied by using complex analysis, Carleman estimation and the mathematical theory of inverse problem: First, the equivalent differential equations are derived by using the complex geometric optical transformation, and the correlation energy inequalities for the partial measurement data are obtained by the Carleman estimates with limiting weights. The uniqueness of the Calderón problem with partial data will be proved; Second, combining the reflection arguments and introducing the appropriate Sobolev space, it is proved that the increasing stability for the problem by using multi group partial measurement data in the case of multi excitation source; Third, in view of the nonlinearity and ill-posedness of Calderón problem, combining nonlinear analysis with specific physical properties of nondestructive testing of electric field, an effective regularization method is designed in numerical calculation. In particular, using the partial measurement data of multiple excitation sources to design a stable successive linearization algorithm. The corresponding relationship between the partial measurement data and the physical properties of measured object is established through theoretical analysis and numerical calculation, and the above results are applied to solve a practical engineering nondestructive testing problem.
本项目针对基于部分数据Calderón问题开展理论分析、数值计算及其应用研究。以带有复杂边界条件的三维Calderón问题为研究对象,拟利用复分析、Carleman估计以及反问题数学理论研究如下具体问题:第一,使用复几何光学变换推导等价微分方程组,利用带某些限制权的Carleman估计,得到边界部分测量数据相关能量不等式,证明部分测量数据下Calderón问题唯一性;第二,结合反射原理,在多激励源情形下,引入适当的Sobolev空间,证明利用多组电场部分测量数据增加反问题稳定性;第三,针对Calderón问题的非线性性和不适定性,数值计算中利用电场无损检测的具体物理特性结合非线性分析设计有效的正则化方法,特别是利用多激励源不完全数据设计稳定的逐次线性化算法。通过理论分析和数值计算建立部分测量数据与被测物物理性质之间的对应关系,并利用上述结果解决一类工程实际无损检测问题。

结项摘要

电磁无损检测中涉及的电导率反演问题和电磁反散射问题在工业生产,医学成像以及国防军事等众多领域都有十分重要的应用。相关研究为数学物理反问题研究领域中的一个研究热点。.本项目主要针对电磁场中正反问题进行研究。设计了基于部分观测数据下的多频逐次线性化算法反演不连续介质。研究了周期结构中电磁波和弹性波方程正问题适定性理论。针对几类非线性波传播问题开展高精度数值计算方法研究。证明了界面复合反散射问题的唯一性和局部稳定性。另外还开展了Navier-stokes方程相关正反问题的数值方法研究。具体内容如下:.第一,针对不连续介质反问题的非线性性和不适定性,利用多频不完全数据设计逐次线性化算法,建立部分测量数据与被测物物理性质之间的对应关系,得到了一种重构不连续介质的有效数值算法。针对电磁波散射与反散射问题,得到了利用界面两侧的观测数据可以同时确定粗糙表面及其上方(下方)障碍体的反问题唯一性结果,进一步研究了反问题的局部稳定性。同时发展了一种TRM直接成像算法,利用有限孔径数据反演粗糙表面及其上方的障碍体。.第二,针对周期结构中的电磁场问题开展研究,建立了三维时域电磁波在双周期结构中传播的数学模型。针对问题几何结构,提出利用压缩坐标变换的方法结合波有限传播速度的思想,将散射问题转化为有限时间区间上的初边值问题。通过引入适当的Sobolev空间,证明此散射问题弱解的唯一性, 并利用能量分析方法对解建立稳定性估计和具有显式时间依赖性的先验估计。进一步,研究了双周期结构中弹性波传播问题的适定性。.第三,研究了利用Navier-Stokes方程涡度-流函数形式描述的多涡合并问题。通过结合有限差分法和有限体积法,提出了一种求解Navier-Stokes方程涡度-流函数形式的数值方法。证明了该方法在每个时间步是唯一可解的。考虑到反演涡度场初始位置的重要性,还提出了利用部分数据结合迭代方法重构初始位置参数的新算法,并通过数值实验得到了验证。另外,对广义RKDV和BBM等非线性波方程开展了高精度守恒数值方法研究,为进一步实现非线性反问题的科学计算奠定了理论和数值算法基础。.

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(1)
A new energy conservative scheme for regularized long wave equation
正则化长波方程新的能量守恒方案
  • DOI:
    10.21136/am.2021.0066-20
  • 发表时间:
    2021-04
  • 期刊:
    Applications of Mathematics
  • 影响因子:
    0.7
  • 作者:
    Luo Yuesheng;Xing Ruixue;Li Xiaole
  • 通讯作者:
    Li Xiaole
Numerical research for the 2D vorticity-stream function formulation of the Navier-Stokes equations and its application in vortex merging at high Reynolds numbers
纳维-斯托克斯方程二维涡流函数公式的数值研究及其在高雷诺数涡旋合并中的应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    CSIAM Trans. Appl. Math.
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Wang Jue;Hongwei Ding;Zhang Lei
  • 通讯作者:
    Zhang Lei
The Numerical Analysis of the Long Time Asymptotic Behavior for Lotka-Volterra Competition Model with Diffusion
Lotka-Volterra扩散竞争模型长时间渐近行为的数值分析
  • DOI:
    10.1080/01630563.2019.1566245
  • 发表时间:
    2019-01
  • 期刊:
    Numerical Functional Analysis and Optimization
  • 影响因子:
    1.2
  • 作者:
    Jue Wang;QinPan Liu;YueSheng Luo
  • 通讯作者:
    YueSheng Luo
Inverse obstacle scattering for Maxwell's equations in an unbounded structure
无界结构中麦克斯韦方程组的逆障碍物散射
  • DOI:
    10.1088/1361-6420/ab1f1b
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Inverse Problems
  • 影响因子:
    2.1
  • 作者:
    Li Peijun;Wang Jue;Zhang Lei
  • 通讯作者:
    Zhang Lei
Near-field imaging for an obstacle above rough surfaces with limited aperture data
使用有限孔径数据对粗糙表面上方的障碍物进行近场成像
  • DOI:
    10.3934/ipi.2021024
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Inverse Problems and Imaging
  • 影响因子:
    1.3
  • 作者:
    Zhang Lei;Jia Luming
  • 通讯作者:
    Jia Luming

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其他文献

调控基因hptRSA 突变与甲氧西林耐药金黄色葡萄球菌对磷霉素耐药相关性研究
  • DOI:
    10.16718/j.1009-7708.2019.04.009
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    中国感染与化疗杂志
  • 影响因子:
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  • 作者:
    王珏;徐溯;吴湜;杨洋;刘杨
  • 通讯作者:
    刘杨
开花期干旱胁迫对鲜食糯玉米产量和品质的影响
  • DOI:
    10.3724/sp.j.1006.2018.01205
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    作物学报
  • 影响因子:
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  • 作者:
    施龙建;文章荣;张世博;王珏;陆卫平;陆大雷
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    陆大雷
一种适合中国地区HBV流行特征的荧光定量PCR检测方法的初探
  • DOI:
    10.13303/j.cjbt.issn.1004-549x.2016.04.011
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
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  • 作者:
    刘晓;欧国进;李玲;王珏;刘忠
  • 通讯作者:
    刘忠
城市交通系统安全运营状态风险评估——以北京市轨道交通为例
  • DOI:
    10.14120/j.cnki.cn11-5057/f.2020.07.019
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    管理评论
  • 影响因子:
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  • 作者:
    刘福泽;李娟;范博松;王珏
  • 通讯作者:
    王珏
醋酸溶液中Pd-CuPc/Y催化甲烷选择氧化制甲醇
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    燃料化学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱丽华;徐锋;王珏;赵晓鹏
  • 通讯作者:
    赵晓鹏

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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