05.02.2014 Views

Inversio-ongelmien peruskurssi - Oulu

Inversio-ongelmien peruskurssi - Oulu

Inversio-ongelmien peruskurssi - Oulu

SHOW MORE
SHOW LESS

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.

Tehdään muuttujan vaihto −θ ′ = θ<br />

n/4−1<br />

|λ n/2+1 | =<br />

∣ h ∑<br />

∫ (2J+1)h<br />

n/4−1<br />

dR<br />

−<br />

J=0 (2J)h dθ (θ)dθ − h ∑<br />

J=0<br />

n/4−1<br />

=<br />

∣ h ∑<br />

∫ (2J+1)h<br />

n/4−1<br />

dR<br />

−<br />

(2J)h dθ (θ)dθ + h ∑<br />

J=0<br />

J=0<br />

∫ π−(2J)h<br />

Vaihdetaan vielä summausindeksiksi J ′ = n/4 − J<br />

n/4−1<br />

|λ n/2+1 | =<br />

∣ h ∑<br />

∫ (2J+1)h<br />

n/4<br />

dR<br />

−<br />

J=0 (2J)h dθ (θ)dθ + h ∑<br />

J ′ =1<br />

n/4−1<br />

=<br />

∣ h ∑<br />

∫ (2J+1)h<br />

n/4−1<br />

dR<br />

−<br />

J=0 (2J)h dθ (θ)dθ + h ∑<br />

J ′ =0<br />

∣ n/4−1<br />

=<br />

∣ h ∑<br />

∫ (2J+1)h<br />

∣∣∣∣∣<br />

− dR dR<br />

(θ) +<br />

(2J)h dθ dθ (θ + h)dθ .<br />

J=0<br />

π−(2J+1)h<br />

∫ 2(n/4−J)h<br />

(2(n/4−J)−1)h<br />

∫ (2J ′ )h<br />

(2J ′ −1)h<br />

∫ (2J ′ )h<br />

(2J ′ −1)h<br />

∣ ∣∣∣∣∣<br />

dR<br />

dθ (−θ′ )dθ ′<br />

∣ ∣∣∣∣∣<br />

dR<br />

dθ (θ)dθ<br />

Käytetään analyysin peruslausetta vielä uudestaan<br />

∣ n/4−1<br />

|λ n/2+1 | =<br />

∣ h ∑<br />

∫ (2J+1)h<br />

∣∣∣∣∣<br />

− dR dR<br />

(θ) +<br />

J=0 (2J)h dθ dθ (θ + h)dθ n/4−1<br />

=<br />

∣ h ∑<br />

∫ (2J+1)h ∫ θ+h<br />

d 2 R<br />

(2J)h θ dθ 2 (θ′ )dθ ′ dθ<br />

∣ .<br />

J=0<br />

Viemällä itseisarvomerkit integraalien sisälle saamme arvion<br />

jolloin<br />

|λ n/2+1 | ≤ h<br />

κ(M n×n ) ≥<br />

≤<br />

∫ π ∫ θ+h<br />

0<br />

θ<br />

h 2 π sup<br />

θ ′<br />

∣ ∣∣∣ d 2 R<br />

sup<br />

θ ′ dθ 2 (θ′ )<br />

∣ dθ′ dθ<br />

∣ ∣∣∣ d 2 R<br />

dθ 2 (θ′ )<br />

∣ ,<br />

hR(0)<br />

h 2 π sup θ |R ′′ (θ)| = R(0)<br />

2π 2 sup θ |R ′′ (θ)| O(n).<br />

∣ ∣∣∣∣∣<br />

dR<br />

dθ (θ)dθ<br />

∣ ∣∣∣∣∣<br />

dR<br />

dθ (θ + 2h)dθ<br />

Mitä suurempi n on sitä epästabiilimpaa on matriisin M n×n kääntäminen. Tämä<br />

on tyypillistä käytöstä silottavien konvoluutioiden äärellisulotteisille approksimaatioille.<br />

2.5 Yhteenveto<br />

• Hyvin asetetulla ongelmalla on yksikäsitteinen ratkaisu, joka riippuu jatkuvasti<br />

annetusta datasta.<br />

28

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!