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Originaltitel:
On sparse sensor placement for parameter identification problems with partial differential equations
Übersetzter Titel:
Sparse Sensorplatzierung für Parameterschätzprobleme mit PDE Nebenbedingungen
Autor:
Walter, Daniel
Jahr:
2019
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Mathematik
Betreuer:
Vexler, Boris (Prof. Dr.)
Gutachter:
Vexler, Boris (Prof. Dr.); Kunisch, Karl (Prof. Dr.); Bredies, Kristian (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
MAT Mathematik
TU-Systematik:
MAT 496d
Kurzfassung:
This thesis is concerned with the formulation and analysis of a sparse optimization framework for the optimal placement of measurement sensors in inverse problems. To mitigate the influence of measurement noise we propose to determine the optimal number of sensors and their positions based on the solution of an optimization problem. Therefore we minimize an optimality criterion for the distribution of the sensors which is modeled as a measure on the set of possible candidate locations.
Übersetzte Kurzfassung:
Diese Arbeit befasst sich mit der Formulierung und Analysis eines "sparsen" Optimierungsansatzes für die Platzierung von Messsensoren in inversen Problemen. Um den Einfluss von Messfehlern zu verringern wird vorgeschlagen die Anzahl von Sensoren und deren Positionen basierend auf der Lösung eines mathematischen Optimierungsproblems zu bestimmen. Wir minimieren ein Optimalitätskriterium bezüglich der Verteilung der Messensoren welche als Maß auf den möglichen Positionen modelliert wird.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1456274
Eingereicht am:
11.12.2018
Mündliche Prüfung:
04.06.2019
Dateigröße:
5879730 bytes
Seiten:
337
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20190604-1456274-1-8
Letzte Änderung:
04.07.2019
 BibTeX