Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

книги из ГПНТБ / Васильев Ф.П. Лекции по методам решения экстремальных задач

.pdf
Скачиваний:
41
Добавлен:
25.10.2023
Размер:
14.17 Mб
Скачать

350

РЕГУЛЯРИЗАЦИЯ НЕКОРРЕКТНО ПОСТАВЛЕННЫХ ЗАДАЧ

[Г.1 Н

ное значение /в (и) с погрешностью |/(«)— Ув(«)|- Оказывается, если эту погрешность согласовать с регуляризатором £2(w), то и в этом случае задача минимизации J (и) на U может быть регуляризована {221]. А именно, пусть погрешность

 

|У(й ) — 7в(и )|<[1 +

Й(и)]6, 8 > 0 .

 

(1)

Тогда для рассматриваемой

задачи

функционал

А. Н. Тихонова

имеет вид

 

 

 

 

 

 

 

 

4 ( и ) =

Уа(«) +

о Й (“),

a = c o n sty > 0 .

 

 

Теоремы

2.1— 3

остаются

справедливыми, если в (2.3)

при­

нять

 

 

 

 

 

 

 

 

J k (и) == 76/г (и) +

a k £2 (и), * = 1 , 2 , . . .

,

(2)

где последовательность {6&}

такова,

что a,k> & k> 0 .

 

 

 

 

бА ->0,

^-->-0 ( k - ^ - o o ) .

 

 

В самом

деле, неравенства (2.4), игравшие

основную

роль

при доказательстве теорем 2.1— 3, здесь следует заменить цепочкой неравенств

J (и*) < J (uk) < J (и*) + os* Q (и*) < 7 6ft (uk) + a k Q (ик) +

+ &k [l +^(ufc)J = Jk(uk)

[l + Щи*)] "С

 

•С«У* +

еА:'г 6fe[l + Q(w*)]

 

(и*) -f ek 4- 8k +

6A£2 (uk)

(3)

■СУ (u*) -{- 28fe + [(aft +

6A) £2 («*) +

-{- 8fc £2 (uft)

 

< J(u k) - f

2 (Sfc + eA) + (afc +

8*) £2 (a*) +

6, £2(и*),

и* 6 t/’ Л £/q.

 

Отсюда имеем

 

 

 

 

 

 

 

 

aA£2 (uk) •< 2 (8fc +

efe) + (ak +

8fe) £2 («*) + bk £2 (uk),

 

или

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Q(Hft)< g* ^ - * - £ 2 (< ) + 2

- *

^

4 * = 1 , 2 , . . . .

(4)

 

Oft

Oft

 

 

Oft— Oft

 

 

Так как

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

fc

-» 0 ,

*

-> 0 ,

aft> 8 f t > 0 ,

 

 

 

Oft

 

Oft

 

 

 

 

 

 

то

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Of t+Sft ^

 

6ft + 8ft

■>■0 (& — >~oo).

 

 

 

----------------r" J. j -------------

 

 

Oft — Sfe

Oft — 6ft

§ 4]

 

Регуляризация

с

помощью аппроксимации

множества

351

П о э т о м у

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

< С = c o n s t ,

£

= 1 , 2 , . . .

, и

1 н п й

(uk) < й ( ы ”) .

 

 

 

 

 

 

 

k-*x>

 

 

Тогда из

(3)

следует

 

 

 

 

 

 

 

 

J (и*) ■< J (и*) -< J (и*) + 2

+ вк +

 

 

 

+ («л +4) й (w*)+ §k C ,

k = 1, 2, ... .

(5)

Теперь

ясно, что если в

(2.3) принять /а(и) из (>1),.(2),то тео­

ремы2.1— 3

сохраняют

 

силу, причем доказательстватакже

ос­

таются прежними, если неравенства (2.4— 6) заменить на (3), (5),

(4) соответственно.

§ 4. Р Е Г У Л Я Р И З А Ц И Я С П О М О Щ Ь Ю А П П РО К С И М А Ц И И

МН О Ж Е С Т В А

В§§ 2, 3 для регуляризации экстремальных задач производи­

лась замена исходного функционала

/(«) новым функционалом

J a (u) = / (и )+ а й (« ), который затем

приближенно минимизиро­

вался на s£/. Однако можно строить минимизирующие после­ довательности и несколько иначе: не меняя исходный функционал J(u ), минимизировать его на подходящим образом выбранных под­ множествах множества U. Мы здесь ограничимся следующей тео­ ремой.

' Т е о р е м а 1. Пусть выполнены такие условия: 1) U — замкну­ тое, выпуклое и ограниченное множество из рефлексивного банахо­

ва пространства В; 2) J

(и) — слабополунепрерывный снизу выпук­

лый функционал на U-, 3) функционал й(м) определен на 0, слабо­

полунепрерывен снизу и равномерно выпуклый на U, причем мно­

жество S c = { u

\u^U ,

Q (m) ^ C }

слабокомпактно в В

при любом

C = co n st,

для

которых

S c ¥=0;

4)

последовательности

{6а},

{/а}

таковы, что

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6а> 0 ,

Jk^> J* = inf J (и),

8fe->-0,

4 - ^ *

(£-> оо );

 

 

 

 

 

ц££/

 

 

 

 

 

 

 

 

5) последовательность

а},

£ = 1 ,

2, ...

определяется

из

условия

Йа=

inf

й (и) < й (uk) <

Йа+

б*, uk в Uk, k =

1, 2,

. . .

,

(1)

 

u&uk

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

где Uk = { u : u £ U , J (и) ■< J k}. Тогда {uk}

минимизирует J (и)

на U и

\\uk — u*fl-*0 (£ -> oo ), где и* — элемент из £/*, на котором Й (и) дос­

тигает своей нижней грани на U* = {« : u £ U,

J(u) = J*}.

Д о к а з а т е л ь с т в о .

Из теоремы 6.1.4

следует, что и * Ф 0 .

Кроме того, U* выпукло, замкнуто и ограничено, и на нем слабо­

полунепрерывный снизу

равномерно выпуклый функционал й (и)

352

РЕГУЛЯРИЗАЦИЯ

НЕКОРРЕКТНО

ПОСТАВЛЕННЫХ ЗАДАЧ

 

[Гл. 8

достигает своей нижней грани в единственной точке

u *^ U *. Это

вытекает из теорем 6.1.2, 6.1.4, 2.1.1.

 

 

 

 

 

Так как Д-»-/*

и J

*

^

J k

=

l , 2,

..., то

{«^}

миними­

зирует J (и) на

U.

Далее

из

(1)

с

учетом

«*еС Д ,

k = \ ,

2, ...,

имеем

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Qft <

й (uk) <

й (и*)]+ 8k <

Й (u*) +

sup 6fe =

C, k =

1, 2,

. . . ,

(2)

t . e. В силу слабой компактности S c из {uh} можно выб­ рать, подпоследовательность {Ukn), слабо в В сходящуюся к неко­

торому элементу u *& S c. Покажем,

что U* = u*^U *.

Так как

{«^}

и тем более {«*т }

минимизируют J (и) на

U, то из

слабой

полу-

непрерывности снизу /(«) вытекает,

что

 

 

 

 

J* = lim J (и* ) >

J (г?) >

Г ,

 

 

 

ПХ-Ьоа

 

 

 

 

т. е. J(U *) — J* и

Далее Q (и) слабополунепрерывен снизу,

и из (2) при k = k m-+oo имеем

 

 

 

 

й (и*) < П т й (икт) < й (и*).

fe—>00

Но й (и ’) = inf й(и), и из иб£/*

т о г о , что u*£U‘ и й (и) на U* достигает

минимума в единственной точке, следует, что й* = и*. Это означа­ ет, что {itfc} имеет единственную слабую предельную точку и*, т. е. иът+и* слабо в В при k-+oo. Кроме того, из неравенства

й (uk) •< Й (и*) -{- 6А имеем П т й (uk) = й («*).

/е->оо

Далее из определения равномерно выпуклого функционала сле­ дует

0 < 6 ( | К - ц * Д ) < 2 [ й ( ^ ) +

Й ( ц * ) ] - 4 й (

“* + “fe) ,

1 ,2 ___

Отсюда при k-^-oo с учетом соотношений

 

 

Н т й ( ^ ) = й(и*), П тй

^ > й (ц *)

имеем б(|\ик — «*||)-»-0,

Ч2 У

ЧТО возможно ТОЛЬКО при IIuk— Ы*||->0 (&->-.оо). ^

При определении последовательности {Д }, Д > / * , Д-*-/*, й->- ->-оо) можно воспользоваться любыми удобными методами мини­ мизации J (и) на U. Если задача определения {и*} из :(1) может быть решена достаточно просто, то метод регуляризации из теоре­ мы 1 позволяет эффективно строить минимизирующие последова­ тельности, сходящиеся к точке минимума в норме В.

§ 5] Усиленная регуляризация 353

О регуляризации некорректно поставленных зад'ач с помощью аппроксимации множеств см. в работах [36, 37, 98, 247— 250].

§ 5. УСИЛЕННАЯ РЕГУЛЯРИЗАЦИЯ

Наконец, кратко остановимся на одной интересной возможно^ сти дополнительной регуляризации задач минимизации функцио­

налов на множествах из

Ь2Г)У:0,Т ]

(в частности, задач оптималь­

ного управления). Допустим, что

с помощью какого-либо метода

(например, пользуясь регуляризацией из §§ 2—4)

построена по­

следовательность {uh (t)}, минимизирующая J (и) на

U e b 2r)[t0, Т]

и сходящаяся в Lir) [£0, Т]

к некоторому оптимальному u*(t) е U*.

Возникает вопрос, нельзя ли подправить, сгладить эту последова­ тельность {w *(9} так, чтобы новая сглаженная последовательность сходилась к u*(t) равномерно на любых замкнутых множествах из интервалов непрерывности u*(t)? Оказывается, можно. На эту возможность указывает

Т е о р е м а

1.

Пусть

последовательность

{uk (£)} минимизирует

непрерывный

на

L2r) [£<,, Т]

функционал

J(u)

на

множестве U e

е l i r)[t0, T ] и сходится в Ь2г) [t0, Т]

к некоторой кусочно-непрерыв­

ной функции и* (t) 6 U* — { и : и 6 U,

J

(и) =

inf J (и) >

— оо}. Построим

новую последовательность {vk (/)}

так:

ы£{/

 

 

 

 

 

”* = -ykr I “*(т) ехр

dx- k = ' ’ 2.......

где

<0

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

р * > 0 , IIи*(9 - и * ( * % ) ? *

2 —>-0 (&-*-oo).

Тогда:

 

 

 

 

1)

|а*(9 — о* (9 J

0 (/е-^оо);

 

2)

vk ( t ) - * Y [u' {t~

0) +

u' (^ + 0)1

при t0< t < T ,

 

y

“*^0+

0)’ Vk^

- + ± - u ’ ( T - 0 ) ;

3)

o*(9->’«*(9

 

 

 

равномерно на любом замкнутом множестве, принадлежащем ин­ тервалу непрерывности u*(t). Доказательство этой теоремы см. в работе [31]. По поводу согласования метода регуляризации с ко­

354 РЕГУЛЯРИЗАЦИЯ НЕКОРРЕКТНО ПОСТАВЛЕННЫХ ЗАДАЧ а. 8

нечно-разностными и другими аппроксимациями экстремальных за ­ дач см. работы [28, 30, 31, 33, 36, 37]; примеры конкретных при­ кладных экстремальных задач, решенных с помощью регуляриза­ ции, см., например, в работах (37, 143, 151, 222, 224, 226].

В заключение заметим, что метод регуляризации широко при­ меняется для решения самых различных классов некорректно по­ ставленных задач науки и техники, как, например, многих обрат­ ных задач математической физики, задачи численного дифференци­ рования, интегрального уравнения Фредгольма первого рода, вы­ рожденной системы линейных алгебраических уравнений, суммиро­

вания рядов Фурье, и др.

 

Упражнения.

1. Пусть требуется минимизировать функцию

J (и) =

|Аиb |!л

при и ^ Е т, где А — заданная матрица порядка

пХт,

b — заданный вектор из Е п. Будет ли корректно поставлена

эта задача, если

система А и = Ь

имеет решение и притом единст­

венное? Имеет бесконечно много

решений? Не имеет решения?

Можно ли в качестве регуляризатора этой задачи взять функцию Q(u) = |u— «0|2, где «о — заданный вектор из Ет? Как регуляризовать эту задачу, если вместо точных А и b известны лишь при­

ближенные Л и Ь, ||Л—Л||<^&, |b— 6| < б ?

2. Привести пример некорректно поставленной задачи линей­

ного программирования. Как регуляризовать

задачу: минимизи­

ровать J(u) — (c, и) при условиях А и = Ь , и^.0,

где и ^ Е т, Ь ^ Е п,

А — матрица порядка пХт, с ^ Е т [226].

 

3. Пусть требуется минимизировать функционал

Тт

J(u) = j ||K{s, t)u{s)ds — /(/) |2 dt при и — u(t) 6 L2[0, T],

оо

где K(s,t), f(t) — заданные функции при 0 < £ , s < 7 \

K ( s , t ) e L z(Q), Q = { ( s , t ) : 0 < s , t < T } , /(0<EM O, Т].

Привести примеры K{s, t), когда такая задача поставлена некор­ ректно. Можно ли здесь в качестве регуляризатора взять функцио­ налы Q(u) из примеров 2.2— 7?

4.Можно ли в задачах оптимального управления из §§ 6.5— 7

вкачестве регуляризатора взять функционалы Q(«) из примеров

2.2— 7?

5. С к азать методы определения элементов и* из (2.3) только что сформулированных упражнений 1---4.

Г л а в а 9

Разностные аппроксимации задач оптимального управления

Численная реализация многих методов решения задач опти­ мального управления, связанных с системами обыкновенных диф­ ференциальных уравнений или уравнениями в частных производ­ ных, требует применения тех или иных методов приближенного вычисления встречающихся при этом интегралов, решений задач Коши, краевых задач. При этом часто исходная задача заменяет­ ся разностной задачей (например, так мы поступили в гл. 4), и возникает вопрос о сходимости решений разностной задачи оптими­ зации к решению исходной задачи. Вопросам изучения поведения разностных аппроксимаций для различных задач оптимального уп­ равления посвящены, например, работы [22, 28— 30, 32, 33, 58, 77, 78, 112, 259, 261]. Здесь мы ограничимся рассмотрением разност­ ных аппроксимаций для двух задач, изучавшихся в гл. 6.

§ 1. РАЗНОСТНАЯ АППРОКСИМАЦИЯ ДЛЯ ОДНОЙ ЗАДАЧИ МИНИМИЗАЦИИ КВАДРАТИЧНОГО ФУНКЦИОНАЛА

Пусть требуется минимизировать функционал

 

 

J{u) =

\x(T, и) — у\2

f

(1)

при условиях

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

х = A ( t ) x + B ( t ) u + f ( t ) ,

t0 < C t < T ; x{t0) =

x0,

(2)

u =

u(t)£ Ь{2 ] [/„, T], u(t) £ V

почти всюду на t0 <

t < T,

(3)

где x — { x l, ..., xn),

u = ( u l, ...,

uT);

V

заданное выпуклое замкну­

тое ограниченное

множество

из

Er\ A{t), B{t), f(t)

— заданные

матрицы порядка пХп, пХг, « X I

соответственно с кусочно-непре­

рывными элементами при

 

моменты to, Т и точки Хо, у^.Еп

предполагаются известными (см. § 6.5).

 

 

 

 

Для

приближенного решения

этой

задачи разобьем отрезок

 

на N частей точками

 

...

< . tN= T и, приняв

эти

точки в

качестве

узловых, уравнения

(2)

-заменим

разностными

уравнениями с помощью простейшей явной схемы Эйлера. Тогда придем, к следующей задаче: минимизировать функционал

М М ) = \ * n — У \ 2

(4 )

356РАЗНОСТНЫЕ А П П Р О КС И М А Ц И И ЗАДАЧ ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ [Гл. 9

при условиях

 

 

 

 

 

 

 

 

 

хш =

Xi +

Д*£ [ A lx l + В.щ + fi],

i =

0 , 1

,

, N'— 1,

(5)

[«;] =

(и0, ult . . . , uN- 1), щ 6 V,

i =

0,

1, . .

, N — 1:

(6)

где

 

 

 

 

 

 

 

 

 

hti = ti+1— ti,

Л = •<4(^ + 0),

Bi = B(ti + 0),

=

+ 0 ).

При каждом

фиксированном

N^.1

задача

(4) — (6)

может

быть решена, например, с помощью метода динамического про­

граммирования

(гл.

4). Предположим, что при каждом N ^ . 1

и за ­

данном разбиении

{0 },

 

< О г = Т

получено

дискретное

управление [щ8^] =

(UqN, ■••,

 

дающее

приближенное

реше­

ние задачи (4) — (6)

в следующем смысле:

 

 

 

 

 

 

I n -<-0/([ы8а/])

 

 

+ Ель

 

 

(7)

где /jv—нижняя

грань

функционала

(4)

при

условиях

(5),

(6), а

последовательность

{ejv} такова, что

е ^ > 0 ,

ejy->-0 (N->-0 0 ).

 

Т е о р е м а

1.

Пусть при всех достаточно больших N точки

разрыва матриц A{t),

B(t), f(t) принадлежат множеству узловых

точек {£,-} и пусть

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

max

= dN < — ,

С = const > 0 ,

N = 1, 2, . . .

 

0<£<W—1

 

N

 

 

 

 

 

 

 

 

Тогда lim I*N =

J ‘, где J* — нижняя

грань функционала

(1) при ус-

N-*30

 

 

того,

последовательность

кусочно-постоян­

ловиях (2)]— (3). Кроме

ных “управлений и'н (t),

N = 1 , 2 , . . . ,

получаемых

с помощью дис­

кретных управлений

[ц£е^] . из

(7)

по

правилу

(t) = u.*N при

t[ ■<t]<^ti+i, i — 0, 1, •••, N — 1, минимизирует J{u),

т. е.

 

 

 

lim

J (u aN\{t)) =

J\

 

 

 

 

n-*oo

 

 

 

 

 

Для доказательства этой теоремы прежде всего заметим, что:

 

1) верна оценка

 

 

 

 

 

 

 

l*(f, “)| < C lf f0 < f < 7 \

 

(8)

где Ci = co n st> 0 не зависит от t и выбора u(t)

из (3). Эта оцен­

ка

вытекает из

неравенства

(7.1.6)

с

учетом

ограниченности

И (ОН. 11-8(011.

1/(01 и множества V]

 

 

 

 

 

2) верна оценка

 

 

 

 

 

 

\x{t, и) — х{%, ы)|.<С2|*— т|,

0 < 0 т < 7 ’,

(9)

где

C2= c o n s t> 0 не зависит от t, т е [0 ,

Т] и выбора u(t)

из (3).

# Л

Разностная аппроксимация для одной квадратичной задачи

357

 

 

Для получения этой оценки достаточно почленно проинтегрировать уравнение (2) на отрезке [Л т ] :

|x(t, и) — х { т, и)\ = |j [j4(s) x (s , и) + B(s)u{s) + f(s)]ds |

и дальше воспользоваться неравенством треугольника, ограничен­ ностью ||/4(/) ||, ЦБ(£) ||, |/(0| и множества V, оценкой (8);

3) верна оценка

 

| х (О ы )-х (О ц )| < С 3 ( | | и ( 0 - « ( 0 1 2^ ) ,/,1

 

(10)

 

 

 

 

 

*0

 

 

 

 

 

где C 3 = c o n s t> 0 не зависит от t

и выбора u(t), v(t)

из (3). В

са­

мом деле,

функция y ( t ) = x ( t , и)x(i,

п) является

решением

за­

дачи

(2)

при / ( 0 = 0 , х0= 0 с заменой

и на u(t)v(t), и оценка

(10)

является следствием

(7.1.6)

(ср. с

(7.1.7));

 

 

4) функционал J (и)

из .(1)

при условиях (2) — (3) удовлетво­

ряет условию Липшица

 

 

 

 

 

 

 

 

 

|/(ы) — У (п )|< С 4||ц(0 — w(0llLW,

 

(П )

где C4= c o n s t> 0 не зависит от « ( 0 . о (0

из (3). Неравенство

(11)

является простым следствием оценки (10)

и вида функционала

(1).

Впрочем, вместо (11) нам для

дальнейшего достаточно было бы

непрерывности J {и)

в b ir) [t0, 7 ].

 

 

 

 

 

Л е м м а 1.

При

выполнении условий теоремы

1 для любого

управления u(t)

из (3) и любого числа 6 > 0 найдется такой номер

/Vi, что на всех сетках с номером N^.N\ существует дискретное управление [ы4] из (6), для которого

I/ ( « ) - / „ ([« ,])| < а .

Д о к а з а т е л ь с т в о . Прежде всего покажем, что для любого управления u(t) из (3) и любого числа у > 0 можно указать непре­ рывное управление v{t) из (3), для которого ||ы(/)— o(0llt (r) < Y-

Для этого воспользуемся теоремой Лузина {137], согласно которой для любого r i> 0 существует такое замкнутое множество

е[£о, Т] меры

рТИп, что Т10— pMf^Cri и u(t) непрерывна на М

Возьмем г )> 0

столь малым, чтобы т)D2^ y 2, где D = sup

v\-r-

 

u.vS V

 

диаметр множества V. Положим v ( t ) = u ( t ) при f e M n,

а на каж­

дом дополнительном интервале, из которых составлено открытое множество СМп=[^о, Т\\Мц, функцию v(t) доопределим линейно между значениями функции u(t) на концах рассматриваемого ин­ тервала. Очевидно, функция v(t) непрерывна и, кроме того, удов­

' 3 5 ^РАЗНОСТНЫЕ АП П Р О КС И М А Ц И И ЗАДАЧ ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ а. 9

летворяет условиям (3) д

силу определения v(t) и выпуклости V.

Далее

 

|И 0 — »(0|£<г)=

| I “ (0 !— v(t)\2dt^D°~ •11 < Y 2-

2

 

В силу условия ;(11) можем у > 0 считать столь малой, что

Возьмем произвольное разбиение {£,} отрезка (Y0, Л. удовлет­

воряющее условиям теоремы

1, и положим [« ;]=

(«о, «ь •••,

m,v- i)

с Ui=v(U),

i = 0 ,

1,

N— 1.

Пусть М = (д ;о ,

xN) — решение

задачи

(5),

соответствующее

выбранному [ы,-], x(t,

v) — решение

задачи

(2) при u = v ( t ) . Покажем, что

 

 

 

 

 

 

 

 

 

шах |х£ — х (th v) I -» О

 

 

 

 

 

 

 

0<i<jV

 

 

 

 

 

 

при N-+oo. Из

(2),

(5)

имеем

 

 

 

 

 

 

 

 

 

i

‘ k +

l

 

 

 

 

 

х {ti+l, о) = -v0 + £

j

(т) * (t , i >) +

В (т) v (t ) +

/ (t )] dr,

 

 

 

 

 

k=0tk

 

 

 

 

 

 

 

 

i

**+l

И Л + Bkv (tk) + fk] dr,

i = 0,\,

. .. , N — 1.

 

=

*o +

£

f

(12)

Отсюда

^ft-rl

\x(ti+u v) — xl+i I < £

j

(\A(r)x(r,v) — Akxk \

 

 

 

*=° *k

 

 

 

+ \B{r)v{x) — Bkv(tk) I + \f(r) — fk \)dr.

 

 

Пользуясь неравенством треугольника, ограниченностью и ку­

сочной непрерывностью A{t), B(t), f(t), определением

Аи В и fu

непрерывностью v(t)

и оценками

(8) — (9), из предыдущего

нера­

венства нетрудно получить

 

 

 

 

\x{ti^-\,v)

|^ dfjAmax

I "Ь

(1),

(13)

 

 

 

/г—0

 

 

где Атах ■- sup ||Л(011, Олг( 1 ) > 0

не зависит от t и о^ (1)->-0 (W ->oo).

?0<«Г

 

 

 

 

 

§ П

Разностная аппроксимация для одной квадратичной задачи

359

Из (13)

и леммы 6.4.1 при cpft= | x ( 4 , v)—Хй|, a = o N(l), b = d NAm&x

имеем оценку

 

 

 

 

 

 

 

\x(th v) — x£| < o w(l) (1 + d NAmaxy, i = 0,\, . . . ,N.

 

Ho dN<

по условию,

поэтому (1 + dNAmaxY <

exp (CAmax) и

 

 

N

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Ix (ti, v) — xi \ ^ o N{l) exp {CAmax}, i = 0 ,

l, . . . ,N,

(14)

так что max

\'x(th v)— хг |->0,

(N-*-oo).

Из

(1),

(4) следует,

что

 

0 < K N

 

 

 

 

 

 

 

 

J {v) — I N ([щ])

0 при N-y-oo,

поэтому

|'Jr(r>) — /лг([иг])| < —

при

 

 

 

 

 

 

 

 

 

g

 

всех УУ>Л^. Окончательно с учетом оценки |J

{и) — J (о) |■< —

име­

ем |/(«) — /лг([«г])| < 8 при всех N > N ±. А

 

 

 

Л е м м а

2.

Пусть выполнены условия теоремы 1, пусть [« ,]=

— (uo, ...,

Un-\)

удовлетворяет условиям

(6)

и «jvt(0— ыг ПРИ

 

^t-<.ti+u

/ = 0 ,

1, ..., N— 1. Тогда для любого б > 0 найдется такой

номер N2, что

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

| J(Uw( 0 ) - / W( N ) | < 6

 

 

 

при всех N ^ .N 2.

 

 

 

 

xN) — решение зада­

Д о к а з а т е л ь с т в о .

Пусть [х ,]= (х0,

чи (5),

соответствующее

[«*],

x(t, uN) — решение задачи (2)

при

u ~ u N(t). Из (2) и определения uN(t) имеем

£lk+i

 

х (tl+u uN) = х0+

£

J

(т) х (т, Uff) + В (т) uk + 7

(т)] dx.

 

 

 

 

k=0 tk

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Вычтем отсюда почленно равенство (12)

и после простых преобра­

зований по аналогии с (14) получим

 

 

 

 

 

 

 

 

 

хг 1 < М 1 )

exp (CAmax),

i = 0,

1,

. . .

,N,

(15)

где

oN( l ) - y + О (

N

оо).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

В частности,

отсюда

при

i = N имеем, что

\х(Т,

uN) —xw|->-

—>“0

{N-y-0 0 ), а тогда

из

(1),

(4) следует

\J { u N(t)) — /jv([«i]) |

при всех N ^ N 2. А

 

 

т е о р е м ы

1.

Возьмем

произвольное

 

Д о к а з а т е л ь с т в о

е > 0 . По определению I*

— нижней грани /(и)

при условиях

(2),

( 3 ) — найдется ue (t), удовлетворяющее

условиям

(3)

и / *< ;

^ / ( и 8(У ))^ / *+ е/ 2

(здесь,

например, можно взять иа’ (t) = « * (t) ,

на

котором J (и* (t)) = / * ;

существование

оптимального

и * (t)

см.

Соседние файлы в папке книги из ГПНТБ