1. Введение. Постановка проблемы.
Хорошо известно, что распределение температуры в описывается уравнением
где оператор Лапласа в .
В [10] была поставлена следующая задача. Пусть известны температурные распределения в моменты времени , заданные приближенно. Точнее, известны такие функции , что
где , . Для каждого набора таких функций требуется найти функцию в , которая наилучшим образом аппроксимирует реальное распределение температуры в в фиксированный момент времени в некотором смысле. В данной работе исследуется аналогичная задача для сингулярного уравнения теплового типа с оператором Бесселя (см. [29,1315]). Особенности вышеуказанного типа возникают в моделях математической физики в таких случаях, когда характеристики сред (например, характеристики диффузии или характеристики теплопроводности) имеют вырожденные степенные неоднородности. Кроме того, к таким уравнениям приводят ситуации, когда исследуются изотропные диффузионные процессы с осевой или сферической симметрией.
Мы далее сосредоточимся на уравнении с одной пространственной переменной. Однако изложенные ниже результаты без труда переносятся на многомерный случай.
Рассмотрим задачу Коши для уравнения
где оператор Бесселя в , определенный формулой
с начальным условием
Предполагаем, что . Единственное решение этой задачи было получено в [2, 15]. Оно выражается следующей формулой, обобщающей хорошо известную формулу Пуассона:
(1)
где
модифицированная функция Бесселя первого рода порядка , гамма-функция Эйлера.
Поставим следующую задачу. Пусть функции известны в моменты и
где , . Требуется, каждому такому набору функций поставить в соответствие функцию из , которая в некотором смысле наилучшим образом аппроксимировала бы истинное распределение температуры в в фиксированный момент времени . В связи с этим, следуя [10], любое отображение мы называем методом восстановления (температуры в в момент согласно этой информации). Значение
где , ,
называется ошибкой этого метода. Значение
называется ошибкой оптимального восстановления. Метод , для которого
называется оптимальным методом восстановления.
2. Необходимые сведения.
Введем следующие обозначения:
Через будем обозначать область, прилегающую к гиперплоскостям , , . Граница области состоит из двух частей: , расположенной в части пространства , и , принадлежащей гиперплоскостям , , .
Через будем обозначать линейное пространство функций, для которых
Пусть объединение множества и множества , полученного из симметрией относительно пространства .
Смешанный обобщенный сдвиг определим формулой
(2)
где каждый из обобщенных сдвигов определен по формуле (см.[8])
(3)
, а произведение понимается как произведение (суперпозиция) операторов.
Обобщенная свертка функций определяется формулой
(4)
Прямое и обратное смешанные преобразования ФурьеБесселя определяются соответственно формулами
(5)
где
нормированная функция Бесселя первого рода порядка , гамма-функция Эйлера, функция Бесселя первого рода порядка , .
3. Нижняя граница оптимального метода.
Пусть оператор, определенный формулой (1):
фиксированное значение, тождественный оператор.
Пусть . Рассмотрим следующую задачу:
(6)
(7)
Функция, удовлетворяющая условию(7) называется допустимой функцией задачи (6)(7).
Пусть означает верхнюю границу с условиями (7).
Лемма 1. Имеет место неравенство .
Доказательство. Пусть допустимая функция задачи (6)(7). Тогда допустимая функция задачи (6)(7). Для всякого метода , имеем:
В левой части полученного неравенства мы переходим к верхней границе допустимых функций, а в правой к нижней границе всех методов. Этот шаг завершает доказательство леммы.
С помощью [1, формула 6.633(4)] легко убещиться в справедливости равенства
Следовательно, по теореме ПарсеваляПланшереля для преобразования ФурьеБесселя квадрат значения задачи (6)(7) равен значению следующей задачи:
(8)
(9)
Перейдем от задачи (8)(9) к расширенной задаче (согласно терминологии [10]). Для этого заменим на положительную меру :
(10)
(11)
Функция Лагранжа для этой задачи имеет вид
где набор множителей Лагранжа. Расширенная проблема (10)(11) была решена в [10]. Для полноты повествования нам нужно будет переписать это решение, слегка изменив конкретные значения в соответствии с нашими потребностями. На двумерной плоскости построим множество
где означает выпуклую оболочку множества . Введем функцию на луче с помощью формулы
предполагая, что , если при всех . На луче график функции направленная вверх выпуклая (вогнутая) ломаная линия. Пусть точки ее изломов. Очевидно,
Рассмотрим три случая.
(a) Пусть , в то время как справа от имеется точка излома функции . Предположим, что . Пусть , где параметры и определяются из условий
(12)
Из условия (12) получим
Пусть , , , . Для того, чтобы найти числа , , сделаем некоторые приготовления. Пусть
Потребуем, чтобы . Отсюда получаем систему линейных уравнений относительно , :
Решив эту систему, находим
Для меры имеем:
(13)
(14)
Пусть
Прямая проходит через точки и и лежит ниже графика функции . Для найденных значений и имеем
Это означает, что вляется допустимой мерой в расширенной задаче (10)(11) и является ее решением. Если мы подставим в функционал, определенный в (10), получим значение задачи (10)(11), которое также является решением задачи (8)(9):
Это означает, что значение задачи (6)(7) равно .
(b) Пусть . Если график функции представляет собой прямую линию, то . На этот раз положим , , , где , . Для всех выполняется неравенство
также имеет место неравенство . Следовательно, условие (13) также выполняется. На луче , равенство выполняется тождественно. Следовательно, , . Отсюда
Таким образом, мера допустима в задаче (10)(11) и является ее решением. Значение этой задачи вычисляется следующим образом:
Это снова означает, что решение проблемы (6)(7) равно .
(c) Пусть . Для произвольного , существует прямая линия, заданная уравнением , , разделяющая точку и множество . В то же время
Пусть . Выберем , чтобы обеспечить . Тогда
Это значит, что мера допустима в задаче (10)(11) и . В силу произвольности значение задачи (10)(11), а вместе с ним и решение задачи (6)(7) равно .
Во всех трех случаях, для всех , ошибка оптимального восстановления оценивается снизу: .
4. Верхняя оценка оптимальной ошибки восстановления
Пусть и множители Лагранжа из случаев (a), (b) для таких значений .
Лемма 2. Пусть для множества функций задача
(15)
имеет решение . Тогда для любого значение задачи
(16)
(17)
не превосходит значения задачи
(18)
(19)
Доказательство. Равенство нулю дифференциала Фреше выпуклого гладкого целевого функционала из (15) в точке , т.е. равенство
(20)
является необходимым и достаточным условием для доставки минимума к этому функционалу функцией . Принимая во внимание это равенство, легко получить, что
Пусть функция действительна для задачи (16)(17). Тогда
Это означает, что функция допустима в задаче (18)(19). Значение функционала (16) на функции равно значнию функционала (18).
Лемма 3Значения задач (6)(7) и (18)(19), где , , совпадают.
Доказательство. С помощью равенства ПарсеваляПланшереля перейдем от задачи (18)(19) к задаче
(21)
(22)
где
Функция Лагранжа этой задачи имеет вид
где множество множителей Лагранжа теперь имеет вид . Из того, что мера , которая является решением проблемы (18)(19), допустимо в этой задаче, следует, что она также допустима в задаче (21)(22). Пусть , . Тогда
(23)
где ; с учетом (14), имеем
(24)
Это значит, что является решением задачи (21)(22). Следовательно, значение этой задачи равно значению задачи (21)(22). Отсюда следует, что возведенное в квадрат значение задачи (10) (11) равно решению задачи (18)(19). Следовательно, значения задач (10)(11) и (18)(19) совпадают.
5. Основной результат.
Теорема 1. Для любого имеет место равенство
(i) Если , то .
(ii) Если , , то метод , определенный формулой , является оптимальным.
(iii) Если , , то метод , определенный формулой
(25)
где , функции, образы ФурьеБесселя которых имеют вид
(26)
(27)
является оптимальным.
(iv) Если , то метод , определенный формулой , является оптимальным.
Доказательство. Пусть . Выше было показано, что можно было бы выбрать набор множителей Лагранжа, в котором только множители и не равны нулю. Следовательно, задача (15) принимает вид
Пусть решение этой задачи. Тогда выполнено условие (20). В образах ФурьеБесселя это условие может быть записано в виде
(28)
Пусть
(29)
Тогда равенство (28) выполняется для всех . Пусть для множества функции , , финитны. Тогда функция (29) принадлежит пространству . Тогда функция , определенная формулой (29), также принадлежит пространству и является решением задачи (15). Финитные функции плотны в . Следовательно, функции с финитными образами ФурьеБесселя являются плотными в .
Пусть функции , удовлетворяют неравенствам
Выберем последовательность , , для которой функции , , финитны и
Зафиксируем число . Существует решение задачи (15). В силу неравенств
функция допустима в задаче (16)(17) с . Пусть
В силу леммы 2 значение задачи (16)(17) не превышает значения задачи (18)(19).
Произведем замену функции для задачи (18)(19). Эта задача примет вид
(30)
(31)
Значение задачи (30)(31) совпадает со значением задачи (6)(7), умноженным на , и оно равно . Поскольку функция допустимо в задаче (16)(17), имеем
(32)
Пусть , функции, образы ФурьеБесселя которых имеют следующий вид в соответствии с (26)(27):
Пусть . Образы ФурьеБесселя (26) и (27) функций и принадлежат пространству четных бесконечно дифференцируемых быстро убывающих функций. Следовательно, функции и принадлежат этому пространству. В рассматриваемом случае мы определяем метод восстановления с использованием обобщенной свертки в соответствии с (25):
Тогда
(33)
Это значит, что
(34)
Если , включая случай , то
так что в этом случае (34) тоже верно.
Пусть снова функции , удовлетворяют неравенствам
Тогда для любого
Переходя в этом неравенстве к пределу в , получаем
В этом неравенстве перейдем к верхней грани по всем и , для которых
Тогда получим . Учитывая нижнюю оценку, доказанную ранее, получаем
откуда следует, что и что оптимальный метод.
Пусть . Тогда , а остальные множители Лагранжа равны нулю. Задача (15) примет вид
Пусть для заданного множества функции , , финитны. Тогда решение этой задачи существует и . Неравенство (32) в этом случае доказывается по-прежнему. Теперь определяем метод посредством равенства
(35)
Тогда
Это означает, что
Дальнейшие рассуждения повторяют рассуждения предыдущего случая.
Основные результаты, изложенные выше в настоящей статье, анонсированы в [16].