Экстремальные классы для распределенияплотности
Запись (1) оператора прямой задачи гравиметрии для распределения плотности не учитывает два важных с прикладной точки зрения обстоятельства. Во-первых, реально гравитационное поле задано на некоторой поверхности, а во-вторых, оно задано в дискретном, и более того, конечном наборе точек этого рельефа. Поэтому соотношение (1) должно быть обобщено соотношением:
, (7.18)
записываемом в той же самой операторной форме:
Здесь функция ассоциируется с описанием рельефа, на котором задано поле
Правая часть в (18) определена, либо для всех
либо для некоторого множества точек Г из
Для того чтобы подчеркнуть то обстоятельство, что в конкретной выкладке следует особо учитывать рельеф и способ задания поля, для (18) будем использовать запись
. (7.19)
Причем в (18) правая часть это еще не наблюдаемая, несмотря на то, что учтено и влияние рельефа, и конечность точек наблюдения. Неучтенными остаются множество факторов, таких как влияние масс вне области , несовпадение вертикальной и нормальной производных и многое другое, требующее уточнения и операций редуцирования наблюдаемой к идеализированному соотношению (18). Легко увидеть, что если
, является однозначной функцией и область
целиком лежит в
, то
.
Тогда, из теоремы 1, приведенной в 7.1 следует, что , определенный соотношением (18) ограниченный оператор из
в
для всех
если
ограничена, и для
, если
неограниченна. Обобщенным выражением для сопряженного к
оператора
будет:
(7.20)
где есть мера на области задания
Если
задано для всех
то
и (20) трансформируется к аналогу (9):
. (7.20-a)
Если задано в конечном множестве
точек
из
, то
есть атомическая мера на
, и (20) примет вид:
(7.20-b)
где - точки, в которых задано
.
Это следует из цепочки равенств, повторяющих с небольшими дополнениями (10):
Все эти соотношения объединяем записью (20).
Сопряженные операторы участвуют в конструкции идеальных и почти идеальных экстремальных классов (см. гл.5), доставляющих согласованную со способом задания поля конструкцию, на которых решение обратной задачи существует (существует с любой наперед заданной точностью для почти идеальных классов), единственно и осмысленно с точки зрения оптимальности уклонения от заданного элемента. Последнее обеспечивает содержательное и конструктивное применение метода минимальных корректив. Имея выражение для оператора , сопряженного к
, легко получить выражение для почти идеальных экстремальных классов, введенных в 5.3. Напомним, что если оператор
- линеен, имеет ограниченный обратный, и
, то идеальный экстремальный класс в пространстве
имеет вид:
. (7.21)
Каждый элемент из ядра оператора (1) одновременно является и элементом ядра оператора (18). Это очевидное утверждение. Действительно, если распределение плотности таково, что гравитационное поле от него тождественно равно нулю всюду на , и, как следствие, (в силу интеграла Пуассона) всюду в
, то тем более оно равно нулю на любом конечном множестве точек из
и любой поверхности в
. (
, где
обозначает (18) в отличие от (1). Но, переходя к ортогональным дополнениям, которые связаны со значениями сопряженных операторов, тут же получаем
.
Но это означает, что область значений сопряженного к оператора
включает в себя все элементы из
и, следовательно, экстремальные классы
можно рассматривать одновременно как и элементы из
. Изучения свойств экстремальных классов, и, как следствие, свойств решений обратной задачи позволяет в дальнейших рассмотрениях обращаться в основном к случаю
. Будем рассматривать поле
заданным, либо всюду на
, либо в конечном множестве точек Г из
. Для того чтобы подчеркнуть это обстоятельство и, учитывая, что вид оператора прямой задачи фиксирован, для соответствующих экстремальных классов будем использовать обозначение
, либо
, а плотные в них подмножества, образующие почтиидеальные экстремальные классы, обозначаются
и
соответственно. Тогда:
; (7.22)
. (7.23)
Оператор проектирования на область в выражениях (22,23) и им аналогичных можно опускать, в связи с тем очевидным обстоятельством, что изучаемые плотностные распределения рассматриваются только в пределах области
. Далее в силу того, что множество
конечномерно и замыкание в конечномерном линейном пространстве совпадает с исходным пространством то
.
Далее примем, что если вместо символа , либо
в выражении для экстремального класса, либо в другом предложении, где участвуют множества
или
, стоит символ “*”, то формулируемое предложение в равной мере относится, как к случаю поля, заданного всюду в
, так и к случаю, когда поле задано на множестве
.
Определение 1. (либо
) – эквивалентным перераспределениемраспределения плотности
(*-эквивалентным) называется преобразование, оставляющее неизменным значение оператора
. В частности, неизменным
для всех
(либо
).
Операции * - эквивалентного перераспределения можно дать определение с использованием операторной символики. Действительно, если обозначить (в соответствии с общими обозначениями из (3.2)) класс эквивалентности для элемента
, совпадающий с классом смежности
, введенным в разделе 7.1, то оператор *- эквивалентного перераспределения определен условием:
есть оператор, в частности, оператор проектирования в норме пространства
, отображающий произвольное распределение плотности в элемент из своего класса эквивалентности.
В процедурах эквивалентного перераспределения важную роль играет различие между
– эквивалентным перераспределением. Поэтому для класса эквивалентности
введем уточняющее это обстоятельство обозначение
и обозначение
для соответствующей операции
, либо
эквивалентного перераспределения.
Для операции эквивалентного перераспределенияиспользовано то же символическое обозначение, что и для операции проектирования. Это связано с тем, что любой оператор проектирования на класс эквивалентности, по определению является эквивалентным перераспределением. Поэтому роль индекса в его определении играет вид нормы в соответствующем банаховом пространстве, в котором это проектирование осуществляется.
Простейшей операцией эквивалентного перераспределения является добавление к распределению плотности элемента из ядра оператора . (Ядра операторов
, в которых поле
определено для
, либо для
нетождественны). Другой, тривиальный пример эквивалентного перераспределения – тождественный оператор.
Прикладной смысл оператора эквивалентного перераспределения состоит в том, чтобы получить другое, эквивалентное по полю, но отличающееся по своим свойствам распределение. Например, в качестве такого свойства может выступать условие оптимальности вновь получаемого распределения. В этом случае необходимо иметь процедуру эквивалентного перераспределения, обеспечивающую принадлежность нового распределения плотности заданному экстремальному классу.
Теорема 6. Пусть - линейный, взаимнооднозначный и взаимнонепрерывный оператор из
в
. Тогда оператор
. (7.24)
является оператором - эквивалентногоперераспределения на экстремальный класс
.
Доказательство. Обозначим - образ
при отображении
(это замкнутое подпространство в
). Тогда для
имеем:
где Или:
Но:
Откуда:
или, в силу теоремы о ядре:
что и доказывает требуемое.
Если - сходящаяся минимизирующая последовательность:
где - монотонно возрастающая, непрерывная функция,
то, в силу непрерывности оператора
, имеем:
Следовательно, для любого можно выбрать число
и соответствующий элемент
из последовательности
такой, что для всех
Описанную процедуру численной минимизации можно рассматривать как процедуру - эквивалентного перераспределения (т.е. эквивалентного с точностью
).
Охарактеризуем теперь некоторые экстремальные классы.
Рассмотрим экстремальные классы, связанные с оператором Лапласа
.
Этот оператор весьма распространен в задачах математической физики и возникает не только как оператор уравнения:
,
которому удовлетворяют гармонические функции, но фактически во многих других уравнениях, в том числе и эволюционных, связанных с пространственным распределением некоторого параметра. Связано это с особым свойством симметрии для гармонических функций, которое проявляется в виде так называемой теореме о среднем. Ее суть состоит в том, что среднее значение по окружности или кругу соответствующей размерности (сфере, шару) для гармонической функции равно в точности ее значению в центре круга (шара). Их «веса» равны – среда в состоянии равновесия. Если оператор Лапласа от некоторой функции больше нуля, то среднее значение «перевешивает» значение в центре – больше его. Если значение оператора Лапласа от функции наоборот – меньше нуля, то среднее значение перевешивается значением в центре – оказывается «легче», чем значения в центре. Гармонические функции занимают особое место в математической физике. Точно также особое место в формулировках теорем единственности занимают экстремальные классы , элементами которых служат гармонические функции.
Поскольку ядром оператора Лапласа являются гармонические области функции, которые, как уже указывалось, ортогональны ядру оператора прямой задачи, имеем:
Далее
- замкнутый оператор.
Легко видеть, что Действительно[30], функционал:
имеет минимум при откуда следует, что
- гармоническая функция. Но
состоит из гармонических функций и является идеальным классом. Отсюда следует, что для каждого
имеется решение задачи:
такое, что и, следовательно,
Легко получить из (21) выражение для почти идеальных экстремальных классов в пространстве через выражения для
. Действительно, пользуясь (21) и подставляя (22) получаем для элементов из
характеристику:
Рассмотрим далее, как выглядят экстремальные классы в Соболевских пространствах. С физической точки зрения эти рассмотрения эквивалентны решению вопроса о целесообразности введения в критерий оптимальности информации о гладкости искомого решения ОЗГ. Точнее, о целесообразности минимизации не только уклонения искомого решения от принятого нулевого приближения (которое, в частности, может быть и нулем), но и производных этого уклонения.
Теорема 7. Пусть - замкнутая ограниченная область. Тогда
есть почти идеальное множество в
Докажем предварительно следующий результат.
Лемма. плотно в
в метрике
.
Доказательство леммы. Пространство разлагается в сумму взаимноортогональных подпространств:
Кроме того,
плотно в
. Предположим, что утверждение леммы неверно. Тогда в
существует элемент
, и ни одна последовательность
не сходится к
Но, поскольку сходящаяся последовательность из
к
все же существует, то можно считать, что эта последовательность из
. Таким образом, получили последовательность
из
, сходящуюся к элементу из
, что невозможно в силу взаимной ортогональности этих пространств.
Доказательство теоремы. То, что - почти идеальное множество, было доказано ранее. Необходимо показать включение:
Рассмотрим задачу:
(7.25.)
Для ее решения имеем необходимые и достаточные условия (см. прил.2.6):
что в содержательных обозначениях приводит к:
[31]
. (7.26)
В соответствии с доказанной леммой условие , участвующее в характеризации оптимального элемента, было заменено на:
. Интегрируя (26) по частям:
.
По теореме о ядре:
(7.27)
Таким образом, уравнение (27) характеризует класс . Но если
то и все производные любого порядка от этого распределения плотности также принадлежат этому множеству. Действительно, все производные гармонической функции – снова гармонические функции. Таким образом, множества распределений плотности
удовлетворяют (27) и, следовательно, являются решениями задачи (25). Требуемое включение
доказано.
Из приведенного рассмотрения следует, что введение в критерий оптимальности дополнительных требований минимизации производных уклонения искомого решения от принятого нулевого приближения, не приводит к появлению в решении новых свойств и, следовательно, является излишним.
Рассмотрим вопрос о том, какие условия обеспечивают минимальность уклонения искомого решения от нуля в метрике
Теорема 8. Знакопостоянные элементы из принадлежат
Доказательство. Прежде всего, ясно, что два знакопостоянных элемента из имеют одинаковую величину нормы в
. Это следует из того, что для знакопостоянных элементов величина:
с точностью до знака равна массе искомого распределения плотности и есть инвариант для . Теперь покажем, что знакопостоянный элемент
из
имеет меньшую величину нормы в
чем знакопеременный
. Действительно, поскольку
,
, то их массы
равны, и:
Здесь:
Теорема доказана.
Знакопостоянные элементы образуют экстремальный класс однако этот класс не является классом единственности. Рассмотрим эти вопросы подробней
С этой целью рассмотрим задачу:
(7.28)
решение которой существует в силу замкнутости в метрике
Пусть область будучи заполнена массами постоянной плотности
создает вертикальную производную гравитационного потенциала
Тогда для любого иного распределения плотности
Действительно, если и
- эквивалентны, то равны и их суммарные массы, а это означает, что
Следовательно, - знакопеременно, и существуют как точка
где
так и точка
где
Но тогда:
Приведенным частным случаем исчерпываются ситуации, когда решение задачи (14) единственно. В частности, справедлив такой результат.
Если не содержит элемента
то множество решений задачи (28) замкнуто, выпукло и содержит более одного элемента.
Замкнутость и выпуклость следуют из ограниченности и линейности оператора (1). Что касается существования более чем одного решения, если есть решение (28) отличное от то это следует из существования распределений плотности с как угодно малым носителем и как угодно малыми значениями, гравитационное поле от которых тождественно равно нулю. Такие примеры доставляют, в частности, вложенные шары равной, но противоположной как угодно малой массы, с плотностью непрерывно радиально меняющейся от центра к границе. К переменному - исходному решению задачи (28) всегда можно добавить такое финитное распределение, не изменив минимального значения его верхней грани. Выполнить это можно многими способами (в разных подобластях) и тем самым, исходя из заданного, будут построены новые и новые решения задачи (28). Важно, чтобы была хотя бы одна нетождественная константа – функция координат.
Обратим внимание на то, что, как следует из приведенных выше рассмотрений, объект, занимающий область и имеющий постоянную плотность
минимально уклоняется от нуля во всех нормах
в своем классе эквивалентности.
Рассмотрим теперь классырешений обратной задачи гравиметрии, наименее уклоняющихся от нуля в равномерной метрике. Точнее, в соответствии с принятыми обозначениями – классы Примем в качестве области
уже использованную ранее горизонтальную полосу:
а в качестве оператора
- оператор свертки по горизонтальным координатам с функцией
аналитические свойства которой будут уточняться и определяться ниже, по мере возникающей в этом необходимости. Основой является задача:
(7.29)
Замена переменных (в предположении существования оператора ) трансформирует (29) к виду:
(7.30)
Обобщенный аналог этой задачи рассматривался в п.5.4. В дальнейшем операция свертки двух функций и
по горизонтальным координатам обозначается
:
Введя функцию:
оператор прямой задачи в (29) перепишется:
(7.31)
Это справедливо только в том случае, если в качестве носителя масс выступает горизонтальная полоса
, что и предполагается всюду далее.
Легко убедиться в том, что для любой функции
Пусть теперь оператор входящий в (29) и (30) таков, что существует функция
и:
(7.32)
где: - положительна, оператор
- линеен и ограничен из
в
а его ядро не содержит функций, не зависящих от вертикальной координаты. Кроме того, считаем, что ядро сопряженного в
оператора содержит только ноль. Это значит, что множество его значений образует плотное в
множество. Задача (32) полностью эквивалентна (5.46) с точностью до обозначений (там вместо
участвует
). В этом случае к задаче (30) можно применить результаты из п. 5.4, в соответствии с которыми экстремальный класс
состоит из распределений плотности
в
представимых в виде:
(7.33)
где: - независящая от вертикальной координаты
функция из
.
Перейдем к рассмотрению некоторых частных случаев. Пусть положительная и непрерывная в интервале
функция. Легко убедиться в том, что если применять в качестве функций
в (32)
то оператор
удовлетворяет требуемым свойствам. Оператор
, определяющий критерий оптимальности в (29), состоит в делении распределения плотности на функцию
. Экстремальный класс
в этом случае состоит из распределений плотности представимых в виде функции с «разделяющимися» переменными
Для определения функции
имеем уравнение:
Предполагая, что применим к последнему равенству преобразование Фурье по переменным
После элементарных вычислений получим:
где Напомним, что преобразование Фурье функции
обозначается
или
Для обратного преобразования Фурье функции
используется обозначение
или
Для решения из
получаем выражение в виде неограниченного оператора:
. (7.34)
В силу результатов п.5.3, его область определения плотна в . Решение, доставляемое соотношением (34), как уже указывалось выше, оптимально в своем классе эквивалентности относительно критерия:
(7.35)
Легко заметить, что заданием функции предопределен закон изменения плотности в вертикальном направлении. Таким образом, если известно, как меняется плотность в вертикальном направлении, и это изменение -
сохраняется в пределах пласта, то такая информация выражается в критерии оптимальности (35), а решение получается по формуле (34). В частном случае, если
, получаем из (34) решение В.М. Новоселицкого:
(7.36)
Наглядное представление о том, как влияет выбор функции на получаемое по формуле (21) решение, можно получить из серии рисунков 2 На них представлены эквивалентные решения, а вид соответствующей функции
помещен непосредственно под рисунком.
![]() | ![]() | |
![]() | ![]() | |
Продолжим далее по аналогии.
Если - заданная функция трех пространственных переменных, то определим оператор
так, что:
Рисунок 7.2 Эквивалентные решения |
Решение обратной задачи будем искать в виде:
(7.37)
Подставляя последнее выражение в (31):
Выполняя преобразование Фурье:
, откуда получаем:
(7.38)