В настоящей работе был разработан эффективный и устойчивый алгоритм для оценки неизвестных параметров ОДУ. Метод наименьших квадратов (МНК) использовался для определения функции цели.
\* MERGEFORMAT (.)
\* MERGEFORMAT (.)
Заметим, что ограничения полностью зависят от способа аппроксимации ОДУ и, во многих случаях, функции будут зависеть только от некоторых значений . Например, при использовании явного метода Эйлера, примут следующий вид2:
\* MERGEFORMAT (.)
В выражении \* MERGEFORMAT (.) помимо переменных и , явно включённых в правую часть равенства, также неявно входят все «запаздывающие» неизвестные функции , что необходимо учитывать при составлении якобиана и гессиана ограничений3.
Введём замену переменных (внесём в вектор неизвестных):
\* MERGEFORMAT (.)
Тогда ограничения могут быть представлены как:
\* MERGEFORMAT (.)
Запишем лагранжиан, связанный с задачей \* MERGEFORMAT (.)-\* MERGEFORMAT (.):
, \* MERGEFORMAT (.)
где
\* MERGEFORMAT (.)
Гессиан лагранжиана имеет вид:
, \* MERGEFORMAT (.)
где
, \* MERGEFORMAT (.)
, \* MERGEFORMAT (.)
- нулевая квадратная матрица размерности .
Положим, что якобиан ограничений равен , т.е. что
\* MERGEFORMAT (.)
Отметим, далее, что ограничения входят только в выражения якобиана \* MERGEFORMAT (.) и гессиана ограничений \* MERGEFORMAT (.), а, следовательно, только эти матрицы зависят от схемы численного интегрирования ОДУ.
Вычислим их для некоторых численных методов.
Поделитесь с Вашими друзьями: |