Оценка параметров дифференциальных уравнений по неточным наблюдениям

  • Гурами Шалвович Цициашвили Институт прикладной математики ДВО РАН https://orcid.org/0000-0003-2600-0474
  • Марина Анатольевна Осипова Институт прикладной математики ДВО РАН, Дальневосточный федеральный университет https://orcid.org/0000-0001-5615-9449
Ключевые слова: обыкновенные дифференциальные уравнения, линейный регрессионный анализ, теорема существования и единственности, теорема о неявной функции, метод моментов

Аннотация

В данной работе решена задача оценки параметров системы обыкновенных дифференциальных уравнений первого порядка по неточным наблюдениям на коротком временном интервале. Речь идет о системах дифференциальных уравнений, разрешенных относительно производной (о нормальных системах), у которых число параметров совпадает с числом уравнений, с заданными начальными условиями. По аналогии с линейным регрессионным анализом на рассматриваемом отрезке времени выбирается достаточно большое число наблюдений и оцениваются значения функций, стоящие в правых частях нормальной системы уравнений, и значения их производных в начальный момент времени. По аналогии с методом моментов по оценкам значений функций и ее производных определяются неизвестные параметры исходной системы дифференциальных уравнений. В работе исследуется свойства полученных оценок и при определенных условиях, накладываемых на шаг разбиения временного отрезка, доказывается их асимптотическая несмещенность и состоятельность при увеличении числа наблюдений. Для двух частных случаев были проведены вычислительные эксперименты и их результаты продемонстрированы в работе. Предложенный в работе алгоритм оценивания параметров системы обыкновенных дифференциальных уравнений по неточным детерминированным наблюдениям, в отличие от классических оптимизационных алгоритмов, позволяет оценить скорость сходимости полученных оценок к оцениваемым параметрам. А рассмотрение малого интервала временного наблюдения дает возможность построить процедуру планирования эксперимента. Наряду с системами обыкновенных дифференциальных уравнений предлагаемый алгоритм может быть применен и к системам уравнений в частных производных, что планируется реализовать авторами в дальнейшем.

Скачивания

Данные скачивания пока не доступны.

Биографии авторов

Гурами Шалвович Цициашвили, Институт прикладной математики ДВО РАН

д-р физ.-мат. наук, профессор, главный научный сотрудник ИПМ ДВО РАН

Марина Анатольевна Осипова, Институт прикладной математики ДВО РАН, Дальневосточный федеральный университет

канд. физ.-мат. наук, доцент ДВФУ, научный сотрудник ИПМ ДВО РАН

Литература

1. Penenko A. V. (2018) Agreed Numerical Schemes for Solving Nonlinear Inverse Problems of Source Identification by Gradient Algorithms and Newton — Kantorovich Methods. Sib. magazine Comput. Math. Vol. 21, No 1. P. 99–116.
2. Penenko A. V., Khassenova Z. T., Penenko V. V. and Pyanova E. A. (2019) Numerical study of a direct variation data assimilation algorithm in Almaty city conditions. Eurasian Journal of Mathematical and Computer Applications. Vol. 7, No 1. P. 53–64.
3. Tsitsiashvili G. Sh. (2021) Study of Synergistic Effects in Complex Stochastic Systems Mathematics. Mathematics. Vol. 9, No 12, P. 1396.
4. Tsitsiashvili G. Sh. and Osipova M. A. (2021) Estimation of the parameters of nonlinear recurrence relations. Bulletin of the Voronezh State University. System analysis and information technologies. Vol. 3. P. 27–37.
5. Ermakov S. M. (1983) Mathematical theory of experiment planning. Moscow : Nauka.
6. Rykov V. V. and Itkin V. Yu. (2008) Mathematical statistics and experiment planning. Moscow : Russian State University of Oil and Gas. I. M. Gubkina.
7. Vilenkin N. Ya., Dobrokhotova M. A. and Safonov A. N. (1984) Differential equations. Moscow : Enlightenment. 176 p.
8. Kudryavtsev L. D. (2005) Short course of mathematical analysis. T. 2. Moscow : FIZMALIT. 424 p.
Опубликован
2022-09-15
Как цитировать
Цициашвили, Г. Ш., & Осипова, М. А. (2022). Оценка параметров дифференциальных уравнений по неточным наблюдениям. Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии, (2), 50-57. https://doi.org/10.17308/sait/1995-5499/2022/2/50-57
Раздел
Информационно-измерительные, управляющие и сетевые системы