The minimisation of the objective f

The minimisation of the objective function with respect to the desired vector of design parameters is the most important procedure in solving the inverse problem. The conjugate gradient method is used to determine the unknown parameters, and Tikhonov’s regularization method is then used to replace the original ill-posed problem with a well-posed problem. The simulation and experimental results are presented and compared

Kết quả (Việt) 1:

Thiểu hàm mục tiêu đối với vector mong muốn của các thông số thiết kế là thủ tục quan trọng nhất trong việc giải quyết các vấn đề ngược. Các phương pháp liên hợp gradient được sử dụng để xác định các tham số không rõ, và của Tikhonov regularization phương pháp sau đó được sử dụng để thay thế các vấn đề gây ra bệnh ban đầu với một vấn đề được đặt ra. Kết quả thí nghiệm và mô phỏng được trình bày và so sánh

Kết quả (Việt) 2:

Giảm thiểu hàm mục tiêu đối với các vector mong muốn các thông số thiết kế với là thủ tục quan trọng nhất trong việc giải quyết vấn đề nghịch đảo. Phương pháp liên hợp gradient được sử dụng để xác định các thông số chưa biết, và phương pháp chính quy Tikhonov của sau đó được sử dụng để thay thế các gốc vấn đề bệnh-đặt ra với một vấn đề nổi đặt ra. Các mô phỏng và kết quả thí nghiệm được trình bày và so sánh

Kết quả (Việt) 3:

So sánh với các tham số cần thiết kế những vector, mục tiêu giải quyết vấn đề thu nhỏ cho hàm nghịch đảo quan trọng nhất của chương trình.Phương pháp được dùng để xác định rõ gradient liên hợp tham số, sau đó dùng phương pháp thay thế chính quy hóa ra Ill - câu khỏe đặt vấn đề.Thí nghiệm mô phỏng và giới thiệu và so sánh kết quả.