УДК 517.984
ЧИСЛЕННОЕ РЕШЕНИЕ ОБРАТНОЙ ЗАДАЧИ ДЛЯ ОПЕРАТОРА ШТУРМА-ЛИУВИЛЛЯ С РАЗРЫВНЫМ ПОТЕНЦИАЛОМ
Л. С. Ефремова
Студентка магистратуры кафедры математической физики и вычислительной математики, Саратовский государственный университет им. Н. Г. Чернышевского, [email protected]
В статье рассматривается дифференциальный оператор Штурма - Лиувилля с потенциалом, имеющим конечное число точек разрыва первого рода. Конечной целью является численное восстановление потенциала такого вида. Основной результат представленной статьи — доказанная теорема и процедура, указывающие способ получения характеристик разрыва из начальных данных. Далее, используя полученные сведения о разрывах в ранее известных алгоритмах численного решения данной обратной задачи, например, в обобщенной итерационной схеме Ранделла-Сакса, приходим к улучшению точности восстановления потенциала на всем отрезке.
Ключевые слова: оператор Штурма-Лиувилля, обратная задача, разрывный потенциал, численное решение.
Данная работа посвящена численному решению обратной задачи для оператора Штурма-Лиувилля с разрывным потенциалом.
Решение обратной задачи заключается в восстановлении потенциала по некоторым спектральным характеристикам. Данные задачи играют фундаментальную роль в различных разделах математики, имеют множество приложений в физике и в других областях естественных наук. Наиболее полные результаты в спектральной теории дифференциальных операторов получены для оператора Штурма -Лиувилля.
Теоретическая сторона вопроса решения обраной задачи для данного оператора достаточно хорошо изучена [1,2]. Получены теоремы единственности восстановления дифференциального уравнения по спектральным данным, известны различные методы восстановления потенциала: метод Гельфанда-Левитана, метод спектральных отображений, метод эталонных моделей, метод Борга.
Однако с точки зрения численной реализации приведенные выше методы решения обратных задач не являются эффективными. Как следствие, стали появляться работы, посвященные численным аспектам решения обратных задач для оператора Штурма - Лиувилля [3-5].
Численные методы восстановления потенциала в случае его непрерывности показывают хорошие результаты. В противном случае их использование приводит к ухудшению точности на всем отрезке. Рафлер (M. Rafler) и Бёкманн (C. Bockmann) в своей работе [4] предложили использовать обобщенную схему Ранделла - Сакса [5], которая в случае наличия информации о характеристиках разрыва использует адаптированный под эти данные модельный потенциал, что приводит к улучшению точности восстановления потенциала. Однако возникает вопрос о том, где взять необходимую априорную информацию о разрывах. Основной целью настоящей работы как раз и является описание процедуры, позволяющей найти характеристики разрывов.
1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ. ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ НАХОЖДЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ РАЗРЫВА
Рассмотрим на отрезке [0, п] дифференциальное уравнение Штурма - Лиувилля:
Пусть — спектры краевых задач для уравнения Штурма - Лиувилля с граничны-
ми условиями у(0) = у(п) = 0 и у(0) = у'(п) = 0 соответственно. По теореме Борга [6] задание двух этих множеств определяет д(х) единственным образом. Предположим, потенциал д(х) представим в виде
ВВЕДЕНИЕ
y" + q(x)y = Ay.
(1)
aj <x
где qi(x) G AC[0, п].
© Ефремова Л. С., 2014
Определим вспомогательное множество собственных значений (Ап:
А2п+1 = п ^ 0,
А2п = Мп, п ^ 1.
Если продолжить потенциал д(х) с [0, п] на [0, 2п] следующим образом
д(2п — х) = д(х), х £ [0,п],
то ясно, что (Ап)п^1 является спектром задачи Дирихле уравнения (1) на отрезке [0, 2п]. Как известно, асимптотические формулы для (Ап)п^1 имеют следующий вид [6]:
Ап = ( ^ ) + А + Сп,
1 2п
где А = — / д(х) ¿х, сп = о(1), п ^ го.
2п о
Так как нам даны (Ап)п^1, значение А может быть получено по формуле
А = Нш Ьп = Нш >
п—N —^^ —^
2М , Ьп
п—те М—те *
п=М
где Ьп = Ап — (п/2)2 известны для любого п. Определим следующую функцию:
О • 2М
2пг
Рм(х) := — Сппегпх,
+ п=М
где сп = Ап — (п/2)2 — А — данные, полученные из собственных значений.
Далее будет доказано, что при стремлении числа собственных значений к бесконечности значение функции |рМ(х)| во всех точках, не совпадающих с точками разрыва, стремится к нулю. Однако на практике мы можем использовать лишь конечное число точек спектра, в силу чего у функции |рМ(х)| при любом конечном N имеются дополнительные локальные максимумы, возникает так называемый эффект боковых лепестков. Очевидно, это приводит к затруднениям в обнаружении разрывов в случае, когда их несколько. Для устранения данной проблемы необходимо подавить боковые лепестки. Запишем функцию рМ (х) в виде
2пг те
Рм (х) = — ^ + 1 тп>мСппетх,
п=-те
где — «оконная функция» [7], в нашем случае — прямоугольная, т. е. = 1 при N ^ п ^ 2N и = 0 в противном случае. Проводя аналогию с наблюдением за спектром ограниченного во
времени сигнала [7], делаем следующий вывод: чтобы подавить боковые лепестки, нужно изменить «оконную функцию» , а именно сделать ее более гладкой. Окончательно получаем следующую конструкцию:
2М
2п ^ Сппетх
Рм (х) = — N+1 вМ-' (3)
п=М
1 2М
где вМ = —- ^ — коэффициент ослабления [7].
N + 1 п=М
Теорема 1. Пусть рМ (х) — функция, определенная в (3), где последовательность удовлетворяет следующим условиям:
1 2М
1) Т7 ■ етх ^ 0 равномерно на [—п, п] \ (—5,8) для любого 8 > 0;
N п=М
2) С1 < |вМ| < С2, где С1, С2 — некоторые положительные константы.
2
Тогда
Нш рк (ао-) = Но-, 11ш рк (х) = 0, х = ао-,
где сходимость является равномерной на любом множестве вида [0, п] \ и (ао- — 8, ао- + 8), 8 > 0.
¿=1
Доказательство. Известно [8], что
2п
Ап = + 2п / ^(х^1 — сов(пх)] ¿х + 0 ,
п ^ ГО.
Используя представление (2) для потенциала, получаем:
АП = (П) +— I Н1 [1 — еов(пх)] ¿х + ... +— I [Н1 + ... + Нт-1] [1 — еов(пх)] ¿х+
&т— 1
П П
+ — [Н1 + ... + Нт][1 — еов(пх)] ¿х +— д1(х)[1 — еов(пх)] ¿х + о ( — ) = п 3 п ] V"
ат 0
- ^пV + Н1(а2 — а1) + + (Н1 + ... + Нт-1)(ат — ат-1) + 2 п п
(Н1 + ... + Нт )(п — ат) 1 Г
+---1— (х) ах—
пп
Н1 ■ [в1п(па2) — э1п(па1)] (Н1 + ... + Нт-1) ■ [в1п(пат) — в1п(пат-1'
пп
пп
+
Тогда
(Н1 + ... + Нт) ■ 81п(пат) 1 [ , Л , Л , , / 1 ,
+----(х) еовтх) ах + о — , п ^ го.
пп п п
0
Сп -
Н1 ■ [в1п(па2) — э1п(па1)] (Н1 + ... + Нт-1) ■ [в1п(пат) — э1п(пат-1'
пп
пп
+
Рассмотрим
(Н1 + ... + Нт) ■ В1п(пат) 1 / / \ / \ . , 1 \
+----д! (х) ео8(пх) ах + о — .
пп п п
0
2пг г Н1 ■ [в1п(па2) — э1п(па1)]
вк ■ (^ + 1)
1) [-
п=К
пп
(Н1 + ... + Нт-1) ■ [в1п(пат) — э1п(пат-1)] (Н1 + ... + Нт) ■ в1п(пат)
пп
Н1
вк ■ (^ + 1)
Нт
2К
+
2К
■ е*п(ж-а1) — ^ тп,к ■ е
пп
■ егп(х+а1)
1т / п ¿пж
■]№„,к пе =
,п=К 2К
п=К
+... +
+
вк ■ (^ + 1)
2К
Е
,п=к
■ ет(ж-ат) — ^ ■ егп(ж+ат)
п=к
Тогда функция рк(х) имеет вид:
рк (х) = рк (х) + Н1к (х) + Н2к (х),
где
Рк(х) =
7 =
1 вк ■ (^ + 1)
' 2к
Е„„ ¿п(ж-а,)
,п=к
2к
Е
п=к
■ е
¿п(ж+а,)
т
а
П
П
Н
о
2N п
hiN(x) = ■ + 1) / qi(y) cos(ny)dy ■ ■ n ■ e
n=N
h2N (x) =
2ni
2N
ßN ■ (n+i) n=N
£n ■ w„,N ■ n ■ e
en удовлетворяют условию lim n ■ en = 0.
n —
Рассмотрим каждое из трех получившихся слагаемых.
1. В силу условий 1) и 2) для последовательности wn,N: при N ^ го функция pN (x) имеет ненулевые слагаемые только в точках x = aj:
2N
7 2N
pN (a) = NT! ^ ' где ßN = NT! .
n=N
n=N
Получаем:
lim pN (aj) = ,
N ^ro
lim pN (x) = 0, x = aj, j = 1,..., m.
N
2. Учитывая, что qi(x) G AC[0, п], и используя теорему Римана - Лебега, получаем
2N П
|hiN (x)| =
C
2i
ßN ■ (N +1)
1) ^ Wn,N ■ n ■ qi (y) cos(ny)dy ■ e"
n=N
<
2N
N ^ '
n=N
1
n ^ sinnyqi(y)|n _ n ■ П / sinny ■ qi (у)^у| =
nn
0
C 2N
n ■ 1 /sin ny ■ qi (y)dy| =o(1)' N ^ ro
n=N £
где C = 2C2/C1.
Следовательно, hiN(x) = o(1), N ^ ro. 3. Далее,
|h2N (x)| =
2ni
2N
ßN ■ (N +1) ^
n=N
£n ■ w„,N ■ n ■ e
C
2N
^ N ^|n ■ | ^ C ■
n=N
2N _ N
N
N ■ max | en |,
N<n<2N
где C = 2nC2 /Ci.
Тогда lim C ■ N ■ max |en| = 0. Получаем, что h2N(x) = o(1), N ^ ro.
N^ro N
Из пп. 1-3 заключаем, что теорема 1 доказана. □
Следствие 1. Пусть известно, что ai G [Ai,Bi] , ..., am G [Am,Bm], где Ak, — некоторые числа, удовлетворяющие неравенствам 0 < Ai < Bi < A2 < B2 < ... < Am < Bm < п. Для всех 8 > 0 существует N(5) = N5 такое, что: если N > N и x* является точкой глобального максимума функции |pN(x)| на [Aj, Bj], то x* G (aj _ 8, aj + 8).
2. ПРОЦЕДУРА НАХОЖДЕНИЯ ХАРАКТЕРИСТИК РАЗРЫВОВ И ВОССТАНОВЛЕНИЯ ПОТЕНЦИАЛА
Пусть даны (дп)n^i, (vn)n^0, [Ai,Bi],..., [Am,Bm]. Известно, что потенциал q(x) имеет вид (2). Требуется восстановить потенциал q(x). Алгоритм 1.
1. Определяем (An)n^i следующим образом:
A2n+i = vn, n ^ 0, A2n = Mn, n ^ 1.
n
2
2. Вычисляем А, используя формулу А = Нт ^ Ьп/(^ + 1), где Ьп = Лп — (п/2) .
3. Находим сп = Лп — (п/2)2 — А.
4. Конструируем функцию (х) по формуле (3).
5. На каждом отрезке А, В] приближенно находим точку разрыва а, ^ = 1,... ,т как глобальный максимум функции (х)| на этом интервале.
6. Для каждого скачка приближенно находим его высоту ^, ] = 1,..., т, как ^ = (а7-).
7. Применяем обобщенный итерационный алгоритм Ранделла - Сакса, где в качестве модельного потенциала берется ф = ^ ^ + С, С выбирается таким образом, чтобы выполнялось условие
а,- <х
J ф(х) ¿х = J д(х) ¿х. 0 0 3. ПРИМЕРЫ ЧИСЛЕННОГО ЭКСПЕРИМЕНТА
Рассмотрим потенциал следующего вида:
'х(п — ж) + 3, 0 ^ ж ^ 1,
q(x) =
х(п — x),
1 < x ^ п.
(4)
На рис. 1 представлена функция (х)| при N = 22. Здесь и далее в данном параграфе в качестве была взята последовательность
/ 2п(п — 1.5N) вида = 0.54 + 0.46 ■ сое I —N + 1—
Легко проверить, что она удовлетворяет условиям, указанным в теореме 1.
Видно, что глобальный максимум (х)| характеризует разрыв потенциала (4). Отсюда приближенно находим точку разрыва ^ = 2.007 и высоту скачка = 2.989.
Рис. 2 демонстрирует восстановленный потенциал (4). Для восстановления используется
3 2.5 2 1.5 1
0.5
00 0.5 1 1.5 2 2.5 Рис. 1. График функции (х)| при N = потенциала (4)
3 3.5
22 в случае
обобщенная итерационная схема Ранделла-Сакса: а — с модельным потенциалом, не учитывающим знания о параметрах разрыва; б — с модельным потенциалом, адаптированным под найденные свойства.
1 1 1 1 1
- Е 1 ^____^^^^^^ " 1 1 1 1
0.5
1.5
2.5
3.5
1 1 1 1 1 1
-íS
к
1 1 1 1 1 1
0 0.5
1.5
2.5
3.5
б
Рис. 2. Восстановленный потенциал (4) с помощью алгоритма Ранделла - Сакса (1 — восстановленный потен-
п
циал; 2 — точная функция): а — с модельным потенциалом д = 1 / д(х) йх, б) — с модельным потенциалом,
о
адаптированным под найденные характеристики разрыва: аг = 2.007, = 2.989
п
п
0
1
2
3
1
2
3
а
Сведения об абсолютных и относительных погрешностях приведены в следующей таблице.
Абсолютные и относительные погрешности
L2
График Абсолютная Относительная Абсолютная Относительная
погрешность погрешность погрешность погрешность
Рис. 2, а 0.45866 0.08927 1.37606 0.26923
Рис. 2, б 0.05212 0.01014 0.16371 0.03203
Теперь обратимся к случаю, когда потенциал д(х) имеет несколько точек разрыва первого рода. Рассмотрим
'х(п - х) + 2, 0 ^ х ^ 0.7, д(х) =< х(п - х), 0.7 <х ^ 1.5, (5)
чх(п — х) + 0.5, 1.5 < х ^ п.
Для потенциала (5) функция (х)| имеет вид, указанный на рис. 3. А для потенциала
'х(п — х) + 1, 0 ^ х ^ 0.65, х(п — х), 0.65 < х ^ 1.5, х(п — х) + 2, 1.5 < х ^ 2.3, х(п — х) + 3, 2.3 < х ^ п.
q(x) = <
(6)
функция |pN(x)| представлена на рис. 4.
2 1.8 1.6 1.4 1.2 1 0.8 0.6 0.4 0.2
00 Рис. 3.
0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 График функции |pn (x)| при N = 26 в случае потенциала (5)
2 1.8 1.6 1.4 1.2 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0
0 0.5 1 1.5 2 2.5 Рис. 4. График функции |pn (x)| при N = потенциала (6)
3 3.5
27 в случае
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В данной работе впервые был представлен теоретически обоснованный метод отыскания параметров разрыва искомого потенциала по спектральным характеристикам, а также приведен численный алгоритм отыскания этих параметров. Полученные сведения дают возможность применения обобщенной итерационной схемы Ранделла - Сакса и других алгоритмов для получения более точного численного решения обратной спектральной задачи на отрезке в случае оператора Штурма - Лиувилля с потенциалом, имеющим конечное число точек разрыва первого рода.
Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (проект № 14-01-31042). Библиографический список
1. Левитан Б. М. Обратные задачи Штурма - Лиувилля. М. : Наука, 1984. 240 с.
2. Марченко В. А. Операторы Штурма - Лиувилля и их приложения. Киев : Наук. думка, 1977. 331 с.
3. Ignatiev M. Yu., Yurko V. A. Numerical methods for solving inverse Sturm - Liouville problems // Results in
Math. 2008. Vol. 52. P. 63-74. DOI: 10.1007/s00025-007-0276-y.
4. Rafler M., Bockmann C. Reconstruction method for inverse Sturm - Liouville problems with discontinuous potentials // Inverse Problems. 2007. Vol. 23, № 3. P. 933-946. DOI: 10.1088/0266-5611/23/3/006.
5. Rundell W., Sacks P. E. Reconstruction techniques for classical inverse Sturm - Liouville problems // Mathematics of Computation. 1992. Vol. 58, № 197. P. 161-183. DOI: 10.1090/S0025-5718-1992-1106979-0.
6. Freiling G., Yurko V. A. Inverse Sturm - Liouville Problems and Their Applications. Huntington ; N.Y. : NOVA Science Publ., 2001. 305 p.
7. Оппенгеймер А. В., Шафер Р. В. Цифровая обработ-
ка сигналов : пер. с англ. М. : Связь, 1979. 416 с. 8. Винокуров В. А., Садовничий В. А. Асимптотика любого порядка собственных значений и собственных функций краевой задачи Штурма - Лиувилля на отрезке с суммируемым потенциалом // Изв. РАН. Сер. математическая. 2000. Т. 64, № 4. С. 47-108. 001: 10.4213/^295
Numerical Solution of Inverse Spectral Problems for Sturm - Liouville Operators
with Discontinuous Potentials
L. S. Efremova
Saratov State University, 83, Astrakhanskaya str., Saratov, 410012, Russia, [email protected]
We consider Sturm - Liouville differential operator with potential having a finite number of simple discontinuities. This paper is devoted to the numerical solution of such inverse spectral problems. The main result of this work is a procedure that is able to recover both the points of discontinuities as well as the heights of the jumps. Following, using these results, we may apply a suitable numerical method (for example, the generalized Rundell-Sacks algorithm with a special form of the reference potential) to reconstruct the potential more precisely.
Key words: Sturm - Liouville differential operator, inverse spectral problem, discontinuous potential, numerical solution.
This work was supported by the Russian Foundation for Basic Research (project no. 14-01-31042).
References
1. Levitan B. M. Inverse Sturm - Liouville Problems. Utrecht, VNU Sci. Press, 1987, 240 p.
2. Marchenko V. A. Sturm - Liouville operators and applications. Basel, Birkhauser, 1986. 367 p.
3. Ignatiev M. Yu., Yurko V. A. Numerical methods for solving inverse Sturm - Liouville problems. Results in Math., 2008, vol. 52, pp. 63-74. DOI: 10.1007/s00025-007-0276-y.
4. Rafler M., Bockmann C. Reconstruction method for inverse Sturm - Liouville problems with discontinuous potentials. Inverse Problems, 2007, vol. 23, no. 3, pp. 933-946. DOI: 10.1088/0266-5611/23/3/006.
5. Rundell W., Sacks P. E. Reconstruction techniques for classical inverse Sturm - Liouville problems. Mathema-
XUK 517.51
tics of Computation, 1992, vol. 58, no. 197, pp. 161-183. DOI: 10.1090/S0025-5718-1992-1106979-0.
6. Freiling G., Yurko V. A. Inverse Sturm - Liouville Problems and Their Applications. Huntington, New York, NOVA Science Publ., 2001, 305 p.
7. Oppenheim A. V., Schafer R. W. Discrete-time Signal Processing. Prentice-Hall, 1975, 585 p.
8. Vinokurov V. A., Sadovnichii V. A. Asymptotics of any order for the eigenvalues and eigenfunctions of the Sturm - Liouville boundary-value problem on a segment with a summable potential. Izvestiya : Mathematics, 2000, vol. 64, iss. 4, pp. 695-754. DOI: http://dx.doi.org/10.4213/im295.
ОБ ОПЕРАТОРЕ ДИФФЕРЕНЦИРОВАНИЯ НА КОМПАКТНЫХ НУЛЬ-МЕРНЫХ ГРУППАХ
Ю. С. Крусс
Аспирант кафедры математического анализа, Саратовский государственный университет им. Н. Г. Чернышевского, [email protected]
Для одномерного случая указаны условия, при которых оператор дифференцирования не зависит от ортонормированной системы, с помощью которой определен. Для многомерного случая указаны условия, при которых оператор дифференцирования не зависит от способа преобразования многомерной компактной нуль-мерной группы в одномерную. Получен явный вид аннуляторов в многомерной компактной нуль-мерной группе.
Ключевые слова: нуль-мерные группы, псевдодифференциальный оператор, сильная Р-ичная производная, сильный Р-ичный интеграл.