Научная статья на тему 'Оптимальное восстановление функций по их неточно заданному преобразованию Радона'

Оптимальное восстановление функций по их неточно заданному преобразованию Радона Текст научной статьи по специальности «Математика»

CC BY
123
30
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ПРЕОБРАЗОВАНИЕ РАДОНА / ОПТИМАЛЬНОЕ ВОССТАНОВЛЕНИЕ / RADON TRANSFORM / OPTIMAL RECOVERY

Аннотация научной статьи по математике, автор научной работы — Баграмян Тигран Эммануилович

В работе рассматривается задача оптимального восстановления функции из пространства Шварца по неточно заданному (в среднеквадратичной метрике) преобразованию Радона. Получены явные выражения для погрешности оптимального восстановления и семейства оптимальных методов.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по математике , автор научной работы — Баграмян Тигран Эммануилович

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

OPTIMAL RECOVERY OF FUNCTIONS FROM INACCURATE RADON TRANSFORM

The problem of optimal recovery of a function in the Schwarz space from its inaccurate Radon transform (in root-mean-square metric) is considered in the work. The accuracy of optimal recovery and a family of optimal methods are obtained in explicit form.

Текст научной работы на тему «Оптимальное восстановление функций по их неточно заданному преобразованию Радона»

Секция: ФУНКЦИОНАЛЬНО-ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫЕ УРАВНЕНИЯ

И ВКЛЮЧЕНИЯ

УДК 517.51

ОПТИМАЛЬНОЕ ВОССТАНОВЛЕНИЕ ФУНКЦИЙ ПО ИХ НЕТОЧНО ЗАДАННОМУ ПРЕОБРАЗОВАНИЮ РАДОНА

© Т. Э. Баграмян

Ключевые слова: преобразование Радона; оптимальное восстановление.

Рассматривается задача оптимального восстановления функции из пространства Шварца по неточно заданному (в среднеквадратичной метрике) преобразованию Радона. Получены явные выражения для погрешности оптимального восстановления и семейства оптимальных методов.

В общем случае задача оптимального восстановления состоит в наилучшем приближении значения линейного оператора на некотором множестве по информации, являющейся значениями другого линейного оператора (называемого информационным), заданными с погрешностью в той или иной метрике (см. [1], [2]). Рассмотрим пространства Шварца быстро убывающих функций S(Rd) и заданный на нем оператор (—А)а/2 : S(Rd) ^ L2(Rd) ,

а ^ 0, определяемый формулой (-A)a/2f (£) = |{|а/({), где f — преобразование Фурье f. Определим класс функций W = {f € S(Rd): ||(—А)а/2f ||L2(Rd) ^ 1}. В качестве информационного оператора рассмотрим преобразование Радона — оператор, ставящий в соответствие функции множество ее интегралов, взятых вдоль всевозможных гиперплоскостей в Rd , Rf (в, s) = fxd=s f (x)dx, (в, s) € Z = Sd-1 x R1. Такой оператор применяется для моделирования различных томографических процессов и подробно изучается в теории компьютерной томографии [3]. В теории оптимального восстановления информационные операторы этого типа рассматривались ранее в [4] и [5]. Предположим, что функция Rf известна с погрешностью 8, т. е. дана функция д € L2(Z), такая что llRf — gHb2(z) ^ 8, 8> 0. Задача состо-

ит в нахождении оптимального метода восстановления функции f € W по информации д. Под методом восстановления понимается произвольное отображение m : L2(Z) ^ L2(Rd) , а погрешностью метода называется величина

e(8,m)= sup llf — m(g)llL2(Rd).

f eW,g&L2(Z)

\\Rf -g\\b2(Z)<:5

Погрешностью оптимального восстановления называется наименьшая из погрешностей всех возможных методов

E (8)= inf e(8,m).

m:L2(Z )^L2(Rd)

Метод, на котором достигается погрешность оптимального восстановления, называется оптимальным методом восстановления.

Рассмотрим функции

x(a) = (2п)l-dad-1+2aX[o,^)(^), У(а) = (2п)1-dаd-1X[0,^)(а), а € R-

Положим

т (d-1)(d-2) (d — 1^ ^ 4а ~ (d-1)(d-2) 2а . 2(1-d)

Д1 = (2п) d-i+2a -8 d-i+2a, Д2 = (2п) d-i+2a ---------------------------8 d-i+2a.

d — 1 + 2а d — 1 + 2а

Теорема. Погрешность оптимального восстановления равна

Г “ “ (d-1)(d-2) 2а

E(8) = у Л1 + \282 = (2п) 2(d-1+2a) 8 d-1+2a.

Методы

где

ma(g)(&e) = (2n)(1 d)/2a(a)fa (а), ge(s) = g(в,s),

I Л2 аау Л1Л2 / Л Л \

а(а) = I Л / \+ е(а) Л , ,—^ V х(а)Л1 + Л2 — У(а) I Хр^)^ уЛ1 х(а) + Л2 Л1х(а) + Л2 I

е(а) € L^(R) и принимает значения на отрезке [—1,1] , являются оптимальными.

ЛИТЕРАТУРА

1. Michelli C.A., Rivlin T.J. Lectures on optimal recovery // Lecture Notes in Mathematics. Numerical Analysis Lancaster, 1984. Berlin, Hidelberg: Springer, 1984. P. 21-93.

2. Магарил-Ильяев Г.Г., Осипенко К.Ю. Оптимальное восстановление операторов по неточной информации // Итоги науки. Южный федеральный округ. Математический форум. Исследования по выпуклому анализу. Владикавказ, 2009. Т. 2. C. 158-192.

3. Natterer F. The mathematics of computerized tomography. Stuttgart: John Wiley & Sons, 1986.

4. Logan B.F., Shepp L.A. Optimal reconstruction of a function from its projections // Duke mathematical journal. 1975. V. 42. № 4. P. 645-659.

5. Баграмян Т.Э. Оптимальное восстановление гармонической функции по неточно заданным значениям оператора радиального интегрирования // Владикавказский математический журнал. 2012. Т. 14. № 1. С. 22-36.

Поступила в редакцию 10 ноября 2012 г.

БЛАГОДАРНОСТИ: Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект № 12-01-31140).

Bagramyan T.E. OPTIMAL RECOVERY OF FUNCTIONS FROM INACCURATE RADON TRANSFORM

The problem of optimal recovery of a function in the Schwarz space from its inaccurate Radon transform is considered. The accuracy of optimal recovery and a family of optimal methods are obtained in explicit form.

Key words: Radon transform; optimal recovery.

УДК 62-531.2

РЕГУЛИРОВАНИЕ ПЛОСКОСТНОСТИ ПРОКАТЫВАЕМЫХ ПОЛОС НА БАЗЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ПРОДОЛЬНЫХ

НАПРЯЖЕНИЙ

© С. М. Бельский, И. П. Мазур, В. И. Дождиков, В. Б. Васильев

Ключевые слова: плоскостность; самоуравновешенная эпюра; принцип Сен-Венана; коэффициент ослабления амплитуды.

Проанализировано продольное и поперечное распределение самоуравновешенной составляющей упругих напряжений в полосе, а также коэффициент ослабления амплитуды. Результаты использованы для разработки новых методов для регулирования плоскостности прокатываемых полос.

Проблема формирования геометрических характеристик полос остается одной из основных в листопрокатном производстве. Неравномерность распределения по ширине полосы переднего натяжения и неоднородность температурного поля вызывает изменение распределения выходных скоростей течения металла [1]. Напряжения, вызванные неравномерностью выходных скоростей полосы, при снятии натяжения превращаются в остаточные, что приводит к формированию таких геометрических дефектов как "краевая" и "центральная" волна. Для компенсации неравномерности остаточных напряжений на некотором расстоянии от очага деформации по известной эпюре удельных натяжений в полосе на выходе из клети необходимо приложить компенсирующую самоуравновешенную эпюру продольных напряжений. Тем самым появляется возможность управлять плоскостностью прокатываемых полос.

Постановка задачи

В соответствии с принципом Сен-Венана амплитуда неравномерности компенсирующих удельных натяжений уменьшается с удалением от места их возникновения, поэтому возникает вопрос о зависимости коэффициента ослабления амплитуды самоуравновешенной эпюры продольных напряжений, приложенных к какому-либо сечению прокатываемой полосы, от расстояния до этого сечения. Для решения поставленной задачи воспользуемся методом, аналогичным описанному в [2], но с некоторыми отличиями: вместо растягивающей нагрузки приложим к сторонам прямоугольной пластинки единичной толщины, длиной 2а и шириной 2Ь, самоуравновешенную нагрузку, распределенную по параболическому закону (рис. 1). Энергия деформации такой пластинки для плоского напряженного состояния запишется следующим образом:

Введение

(1)

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.