基于分段常值水平集的抛物型方程的参数识别算法

研究了线性抛物型方程不连续参数的识别算法.根据原有算法对于加噪观测数据计算不收敛的问题,本文基于分段常值水平集方法,根据水平集函数和优化过程的特点,修正原有Uzawa型算法中的带有总变差(TV)正则化的极小化模型和对常值向量的极小化模型,并且利用分裂Bregman迭代算法处理TV范数的优越性,构造一种新的参数识别算法格式.数值实验结果显示,新算法具有计算时间短、精度高、抗噪性强的优点.