2017 年 スポーツベットアイオー スポンサー 7 日
スポーツベットアイオー スポンサー. 7
スポーツベットアイオー スポンサー・マクダーモットによって提出された
ディン=リエム・グエン, ノースカロライナ大学シャーロット校, 午後 2 時 30 分から数学部コロキウム講義シリーズの一環として「非線形スポーツベットアイオー スポンサーのためのグローバル再構成法」を発表します.m. 火曜日, 2月. 7, カードウェル ホール 122 番.
講義の要約は次のとおりです: 逆散乱問題では、多数の入射波に対する散乱波の測定から散乱媒体の幾何学的および/または物理的特性を決定しようとします. これらの問題は非破壊検査などのさまざまな分野で応用されています, 地球物理探査, 医療画像処理, スポーツベットアイオー スポンサーダーまたは材料科学. 逆散乱問題は一般に高度に非線形であり、不適切な設定である, 数値解の研究に大きな課題を引き起こしている. 最適化ベースの手法は、これらの逆問題を解決するための数値手法の中で最も広く研究されているアプローチ. しかし, これらの方法では通常、解に対する「適切な」初期推測 (または解の詳細な事前情報) が必要, 実際のアプリケーションでは常に利用できるとは限りません.
この話について, 逆散乱問題について簡単に説明した後, これらの問題を解決するための 2 つの異なる数値手法を開発した最近の結果について説明します, 解決策の詳細な事前情報を使用しない. 最初の方法は、1 回の測定で係数逆問題を解くことであり、2 つ目は周期構造の形状逆問題を解くためのものです. 数値研究はシミュスポーツベットアイオー スポンサーション データと実験データの両方で実施されました.