Научная статья на тему 'Исследование и решение обратных задач в проблемах моделирования гидрофизических полей в акваториях с открытыми границами'

Исследование и решение обратных задач в проблемах моделирования гидрофизических полей в акваториях с открытыми границами Текст научной статьи по специальности «Математика»

CC BY
33
14
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по математике , автор научной работы — Т. О. Шелопут

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

Текст научной работы на тему «Исследование и решение обратных задач в проблемах моделирования гидрофизических полей в акваториях с открытыми границами»

138 Секция S

Исследование и решение обратных задач в проблемах моделирования гидрофизических полей в акваториях с открытыми границами

Т. О. Шелопут

Институт вычислительной математики им. Г. И. Марчука РАН

Email: sheloput@phystech.edu

DOI: 10.24411/9999-017A-2020-10348

Работа посвящена исследованию и численному решению некоторых обратных задач и задач вариационной ассимиляции данных наблюдений, возникающих при моделировании гидротермодинамики в акваториях с жидкими (открытыми) границами. Постановка граничных условий на жидких границах является одной из актуальных проблем математического моделирования гидротермодинамики открытых акваторий. Вариационная ассимиляция данных - один из методов, позволяющих учесть жидкие границы в моделях. В работе исследовался подход, который состоял в том, чтобы имея данные наблюдений в некоторый момент времени рассматривать задачу как обратную, в которой дополнительными неизвестными являются функции потоков через открытую границу. Было проведено теоретическое исследование и разработаны алгоритмы решения обратных задач и задач вариационной ассимиляции данных, позволяющие учитывать жидкие границы при моделировании гидротермодинамики в открытых акваториях для моделей, основанных на методе расщепления [1, 2]. Также были проведены численные эксперименты по использованию алгоритмов в модели гидротермодинамики Балтийского моря [2, 3]. В основе данной работы лежит общая методология исследования и решения обратных задач и задач оптимального управления с использованием сопряженных уравнений [4, 5].

Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (код проекта 19-01-00595) и Российского научного фонда (код проекта 19-71-20035).

Список литературы

1. Agoshkov V. I., Lezina N. R., Sheloput T. O. Domain decomposition method for the variational assimilation of the sea level in a model of open water areas hydrodynamics // J. of Marine Science and Engineering. 2019. V. 7 (6). P. 195.

2. Agoshkov V. I., Sheloput T. O. The study and numerical solution of some inverse problems in simulation of hydrophysical fields in water areas with 'liquid' boundaries // Russian J. of Numerical Analysis and Mathematical Modelling. 2017. V 32 (3). P. 147-164.

3. Агошков В. И., Залесный В. Б., Шелопут Т. О. Вариационная ассимиляция данных наблюдений в математической модели динамики Черного моря // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2020. Т. 56 (3). С. 293-308.

4. Марчук Г.И. Сопряженные уравнения и анализ сложных систем. М.: Наука, 1992.

5. Агошков В. И. Методы оптимального управления и сопряженных уравнений в задачах математической физики. М.: ИВМ РАН, 2016.

Аппроксимационно-нейросетевой метод решения нелинейной многокритериальной обратной задачи геофизики

М. И. Шимелевич1, Е. А. Оборнев1, И. Е. Оборнев1,2, Е. А. Родионов1

1Российский государственный геологоразведочный университет им. С. Орджоникидзе

2Научно-исследовательский институт ядерной физики им. Д. В. Скобельцына Московского

государственного университета им. М. В. Ломоносова

Email: shimelevich-m@yandex.ru

DOI: 10.24411/9999-017A-2020-10234

Нейронные сети (НС) широко используются при решении различного рода задач интерпретации и обработки геофизических данных. В настоящей работе рассматриваются вопросы применения ап-проксимационного нейросетевого (АНС) метода для решения обратных, в том числе многокритериальных, задач геофизики, которые сводятся к нелинейному операторному уравнению 1 рода (соответственно к системе операторных уравнений). АНС метод заключается в построении приближенного обратного оператора задачи с помощью нейросетевых аппроксимационных конструкций (MLP сетей) на основе заранее построенного множества опорных решений прямых и обратных задач [1-2]. Рассматриваются методы оценки практической неоднозначности (погрешности) приближенных решений многокритериальных обратных задач [3]. Приводятся результаты авторов по решению АНС методом обратной двух-критериальной 2D задачи гравиметрии в комплексе с магнитометрией.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.