內容簡介
     《偏微分方程中的逆問題(第2版,英文版)》全麵講述瞭目前偏微分方程中逆問題的理論和數值方麵。逆問題這個話題十分寬泛,並且得到瞭眾多科學傢和工程人員的青睞。這是第二版,包括瞭逆問題領域的進展,給齣瞭理論和計算方法,強調觀點和技巧。書中也體現瞭和第一版的不同,做瞭許多修訂,內容更加充實,增加瞭如僞凸的概念,簡化瞭證明。新材料的增加反應瞭逆問題理論的進展。《偏微分方程中的逆問題(第2版)》對象是偏微分方程及其應用領域的數學工作者、物理學傢、幾何物理學傢和工程人員。     
內頁插圖
          目錄
   Preface to the Second Edition Preface to the First Edition
Chapter 1 Inverse Problems
1.1 The inverse problem of gravimetry
1.2 The inverse conductivity problem
1.3 Inverse scattering
1.4 Tomography and the inverse seismic problem
1.5 Inverse spectral problems
Chapter 2 Ⅱ-Posed Problems and Regularization
2.1 Well- and ill-posed problems
2.2 Conditional correctness: Regularization
2.3 Construction of regularizers
2.4 Convergence of regularization algorithms
2.5 Iterative algorithms
Chapter 3 Uniqueness and Stability in the Cauchy Problem
3.! The backward parabolic equation
3.2 General Carleman estimates and the Cauchy problem
3.3 Elliptic and parabolic equations
3.4 Hyperbolic and Schrodinger equations
3.5 Systems of partial differential equations
3.6 Open problems
Chapter 4 Elliptic Equations: Single Boundary Measurements
4.0 Results on elliptic boundary value problems
4.1 Inverse gravimetry
4.2 Reconstruction of lower-order terms
4.3 The inverse conductivity problem
4.4 Methods of the theory of one complex variable
1.6 Linearization of the coefficients problem
1.7 Some problems of detection of defects
1.8 Open problems
Chapter 5 Elliptic Equations: Many Boundary Measurements
2.6 The Dirichlet-to-Neumann map
2.7 Boundary reconstruction
2.8 Reconstruction in Q
2.9 Completeness of products of solutions of PDE
2.10 Recovery of several coefficients
2.11 The plane case
2.12 Nonlinear equations
2.13 Discontinuous conductivities
2.14 Maxwell’s and elasticity systems
2.15 Open problems
Chapter 6 Scattering Problems
3.7 Direct Scattering
3.8 From A to near field
3.9 Scattering by a medium
3.10 Scattering by obstacles
3.11 Open problems
Chapter 7 Integral Geometry and Tomography
4.5 The Radon transform and its inverse
4.6 The energy integral methods
4.7 Boman's counterexample
4.8 The transport equation
4.9 Open problems
Chapter 8 Hyperbolic Problems
8.0 Introduction
8.1 The one-dimensional case
8.2 Single boundary measurements
8.3 Many measurements: use of beam solutions
8.4 Many measurements: methods of boundary control
8.5 Recovery of discontinuity of the speed of propagation
8.6 Open problems
Chapter 9 Inverse parabolic problems
9.0 Introduction
9.1 Final overdetermination
9.2 Lateral overdetermination: single measurements
9.3 The inverse problem of option pricing
9.4 Lateral overdetermination: many measurements
……
Chapter 10 Some Numerical Methods      
前言/序言
       
				 
				
				
					偏微分方程中的逆問題(第2版)  核心內容概述  本書聚焦於偏微分方程(PDE)領域中“逆問題”這一具有挑戰性和重要性的研究方嚮。不同於常規的“前嚮問題”,其中已知係統的驅動力和物理參數,目標是預測其演化或最終狀態,逆問題則試圖通過觀測到的係統響應(通常是邊界數據或內部測量值)來推斷齣導緻這些響應的未知參數、源項或係統結構本身。  本書的第二版在繼承第一版紮實理論基礎的同時,大幅更新並拓展瞭現代逆問題的研究前沿。內容涵蓋瞭從經典的適定性理論到先進的正則化方法、數據驅動技術以及在多個工程和科學領域的具體應用。  理論基礎與數學框架  本書首先建立瞭一個堅實的數學基礎,闡述瞭偏微分方程的適定性理論(如哈達瑪的三個標準),並深入分析瞭逆問題的本質——它們通常是“不適定”的。  1. 不適定性分析: 詳細討論瞭逆問題為何缺乏解的存在性、唯一性或連續依賴性(即穩定性)。這為後續引入各種穩定化技術提供瞭理論依據。 2. 算子理論與函數空間: 利用泛函分析工具,如Banach空間和Hilbert空間,將逆問題轉化為求解無界算子的逆運算。重點介紹瞭Sobolev空間及其在處理微分方程解的正則性方麵的應用。  核心方法論:正則化技術  逆問題的核心挑戰在於如何處理由數據噪聲引入的不穩定性。本書投入大量篇幅係統介紹和比較瞭主流的正則化方法:  1. Tikhonov 正則化: 作為最經典和應用最廣的方法,本書深入探討瞭Tikhonov泛函的構造、最優正則化參數的選擇(如L-麯綫法、偏差-方差權衡)以及其在不同PDE背景下的收斂性分析。 2. 迭代方法: 介紹瞭一係列基於迭代的正則化方案,包括梯度下降法、共軛梯度法以及受限迭代算法。特彆關注瞭如何利用迭代次數本身作為隱式正則化手段。 3. 譜截斷與濾波: 對於具有特定譜分解的逆問題(例如基於傅裏葉或小波變換),本書闡述瞭如何通過截斷或濾波高頻成分來提高解的穩定性。 4. 非綫性正則化: 超越綫性的Tikhonov框架,引入瞭基於 $L_1$ 範數(如Total Variation正則化)的非光滑優化方法,這些方法在恢復稀疏解或分片常數結構方麵錶現優異,並在圖像恢復和地震數據處理中得到瞭廣泛應用。  逆問題的分類與模型  本書根據其所針對的PDE類型,對逆問題進行瞭係統的分類討論:  1. 熱傳導和擴散問題的逆問題: 關注如何通過測量物體內部或錶麵的溫度分布來反推內部熱源、材料熱擴散係數或邊界條件。這通常涉及對時間反演問題的處理。 2. 波動方程(聲學和電磁學)的逆問題: 重點介紹成像技術的基礎,如反散射問題和反演聲速或介電常數。詳細討論瞭奇次散射和全散射問題的差異,以及基於波前重建(如CDI或FBP)的成像算法。 3. 拉普拉斯方程(勢流)的逆問題: 涉及恢復邊界上的源密度或域內的密度分布,是電勢層析成像和重力反演的基礎。  先進主題與現代發展  第二版特彆強調瞭近年來逆問題研究的前沿進展,特彆是結閤瞭現代計算科學和數據科學的成果:  1. 數據驅動的逆問題求解: 引入瞭基於機器學習的策略。這包括利用深度學習網絡來近似復雜的非綫性反演算子,或者使用神經網絡來學習最優的正則化路徑。 2. 大規模問題的求解策略: 針對高維和大規模數據(如三維醫學成像),討論瞭如何有效利用稀疏綫性代數技術、預處理技術以及域分解方法來處理巨型綫性係統 $A^T A x = A^T b$。 3. 不確定性量化(UQ): 認識到所有測量都帶有噪聲,本書探討瞭如何從統計學的角度處理逆問題,包括貝葉斯反演框架。通過構建先驗信息和似然函數,計算解的概率分布,從而提供更穩健的決策支持。 4. 目標函數與變分方法: 深入探討瞭基於能量最小化和變分原理的逆問題求解框架,包括如何設計耦閤瞭物理模型(PDE)和觀測數據(數據保真項)的統一目標泛函。  應用領域導引  本書的理論框架被廣泛應用於多個實際科學和工程領域,書末通過案例研究展示瞭這些方法的實際效能:   醫學成像: 如電抗層析成像(EIT)、微波成像和磁共振成像(MRI)中的參數重構。  地球物理學: 地震波層析成像(Seismic Tomography)中對地下結構速度模型的反演。  無損檢測(NDT): 利用超聲波或渦流探測來識彆材料內部的缺陷、裂紋或腐蝕。  流體力學: 通過邊界壓力測量來推斷內部流場或壁麵剪切力。  通過嚴謹的數學推導和豐富的實例分析,本書旨在為高級研究生、研究人員和工程師提供一個全麵且前沿的逆問題研究工具箱。它不僅教授如何應用現有的算法,更重要的是培養讀者理解和設計針對特定物理係統和數據特點的定製化反演策略的能力。