МЕТОДИ МАТЕМАТИЧНОГО МОДЕЛЮВАННЯ ТА МАШИННОЇ ІДЕНТИФІКАЦІЇ АНОМАЛЬНИХ ДИФУЗІЙНИХ ПРОЦЕСІВ
DOI:
https://doi.org/10.17721/2519-481X/2023/78-09Ключові слова:
аномальний дифузійний процес, математична модель, варіація, варіаційна нерівність, оптимізація, принцип уніфікації та типізації, градієнт, параметрична ідентифікаціяАнотація
Для класу аномальних дифузійних процесів, математичні моделі яких формалізовано у вигляді варіаційних нерівностей у частинних похідних, запропоновано метод математичного моделювання на основі процедури оптимізації. Метод розглянуто відносно узагальненої математичної моделі досліджуваного класу аномальних дифузійних процесів. Що дало змогу забезпечити принцип уніфікації та типізації у застосуванні даного методу, а також коректність використання узагальненої математичної моделі в прикладних задачах математичного моделювання відомих промислових та практично важливих природних випадків аномальних дифузійних процесів. При цьому задача реалізації математичних моделей аномальних дифузійних процесів на основі запропонованого методу зводиться до пошуку максимуму функції Гамільтона, визначеної у просторі станів процесів, які розглядаються. Також запропоновано метод параметричної ідентифікації математичних моделей аномальних дифузійних процесів у постановці задачі оптимального управління. Метод зводиться до використання оптимізаційної процедури методу проекції градієнта. Доведено можливість розв’язання задачі параметричної ідентифікації у випадках як лінійної, так і нелінійної математичних моделей аномальних дифузійних процесів. Причому, нелінійна постановка задачі параметричної ідентифікації не призводить до ускладнень обчислювальної реалізації, оскільки розв’язок ґрунтується лише на віднаходженні проєкції градієнта функції стану аномального дифузійного процесу. Запропоновані методи викладено із строгим дотриманням положень функціонального аналізу, що забезпечує їхню коректність та адекватність при розв’язуванні широкого кола прикладних задач.
Посилання
zhidkostey” [Hydrodynamic Theory of Filtration of Anomalous Liquids], Nauka, Moscow, 199 p.
2. Polozhaenko, S.A. (2002), “Optimizatsionniy podhod k issledovaniyu modeley objektov, predstavlennyh v vide variatsionnyh neravenstv” [Optimization approach to the study of object models represented as variational inequalities], Automatics. Automation. Electrical Complexes and Systems, 1, pp. 6-12.
3. Polozhaenko, S.A. (2001), “Matematicheskie modeli protsessov techeniya anomal’nyh zhidkostey” [Mathematical models of processes of flow of anomalous liquids], Modeling and Information Technologies, 9, pp. 14-21.
4. Azhogin, V.V. (1986), “Avtomatizirovannoe proektirovanie matematicheskogo obespecheniya ASU TP” [Computer-Aided Software Design for Automated Process Control Systems], Vyscha Shkola, Kyiv, 334 p.
5. Duvuat, G., Lions, J.L. (1980), “Neravenstva v mechanike I fizike” [Inequalities in Physics and Mechanics], Nauka, Moskow, 383 p.
6. Kinderlehrer, D., Stampacchia, G. (2001), “Vvedenie v variatsionnye neravetstva I ih prilozheniya” [An Introduction to Variational Inequalities and Their Applications], Mir, Moscow, 256 p.
7. Panagiotopoulos, P. (1999), “Neravenstva v mechanike I prilozheniyah. Vypuklaya I nevypuklaya funktsiya energii” [Inequality Problems in Mechanics and Applications. Convex and Nonconvex Energy Functions], Mir, Moscow, 494 p.
8. Verlan’, A.F., Polozhaenko, S.A., Serbov, M.G. (2011), “Matematicheskoye modelirovanie anomal’nyh diffuzionnyh protsessov” [Mathematical modeling of anomalous diffusion processes], Naukova Dumka, Kyiv, 416 p.
9. Matsevityy, Yu.M., Prokofiev, V.E. (1985), “Modelirovanie nelineynyh protsessov v raspredelennyh sistemah” [Modeling of Nonlinear Processes in Distributed Systems], Naukova Dumka, Kyiv, 302 p.
10. Pontryagin, L.S., Boltyanskiy, V.G., Gamkrelidze, R.V., Mischenko, E.F. (1985), “Matematicheskaya teoriya optimal’nyh protsessov” [Mathematical Theory of Optimal Processes], Nauka, Moscow, 352 p.
11. Polozhaenko, S.A., Grigorenko, Yu.V., Babiychuk, O.B. (2013), “Qualitative analysis of identification problem for water-oil reservoirs by parameters of mathematical model settings”, Electrotechnic and Computer Systems, 9, pp. 89-96.






