On sparse sensor placement for parameter identification problems with partial differential equations

Walter, Daniel

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Daniel Walter

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Original title:: On sparse sensor placement for parameter identification problems with partial differential equations
Translated title:: Sparse Sensorplatzierung für Parameterschätzprobleme mit PDE Nebenbedingungen
Author:: Walter, Daniel
Year:: 2019
Document type:: Dissertation
Faculty/School:: Fakultät für Mathematik
Advisor:: Vexler, Boris (Prof. Dr.)
Referee:: Vexler, Boris (Prof. Dr.); Kunisch, Karl (Prof. Dr.); Bredies, Kristian (Prof. Dr.)
Language:: en
Subject group:: MAT Mathematik
TUM classification:: MAT 496d
Abstract:: 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.
Translated abstract:: 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
Date of submission:: 11.12.2018
Oral examination:: 04.06.2019
File size:: 5879730 bytes
Pages:: 337
Urn (citeable URL):: https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20190604-1456274-1-8
Last change:: 04.07.2019
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