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A linear algorithm for the identification of a weakly singular relaxation kernel using two boundary measurements

机译:一种用于识别弱奇异性的线性算法   使用两个边界测量的松弛核

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摘要

We consider a distributed system of a type which is encountered in the studyof diffusion processes with memory and in viscoelasticity. The key feature ofsuch system is the persistence in the future of the past actions due the memorydescribed via a certain relaxation kernel, see below. The parameters of the kernel have to be inferred from experimentalmeasurements. Our main result in this paper is that by using two boundarymeasurements the identification of a relaxation kernel which is linearcombination of Abel kernels (as often assumed in applications) can be reducedto the solution of a (linear) deconvolution problem.
机译:我们考虑在研究具有记忆力和粘弹性的扩散过程中遇到的一种分布式系统。这种系统的关键特征是由于通过某个松弛内核描述的内存,过去动作的未来持续存在,请参见下文。内核的参数必须从实验测量中得出。我们在本文中的主要结果是,通过使用两个边界度量,可以将松弛核的识别(即在应用中经常假设的Abel核的线性组合)简化为(线性)反卷积问题的解决方案。

著录项

  • 作者

    Avdonin, S.; Pandolfi, L.;

  • 作者单位
  • 年度 2016
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类

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