В математике корректно поставленная задача — это задача, для которой выполняются следующие свойства: [a]
Примерами архетипических корректно поставленных задач являются задача Дирихле для уравнения Лапласа и уравнение теплопроводности с указанными начальными условиями. Их можно рассматривать как «естественные» задачи, поскольку существуют физические процессы, моделируемые этими задачами.
Задачи, которые не являются корректно поставленными в указанном выше смысле, называются некорректно поставленными . Обратные задачи часто являются некорректно поставленными; например, обратное уравнение теплопроводности, выводящее предыдущее распределение температуры из конечных данных, не является корректно поставленным, поскольку решение очень чувствительно к изменениям в конечных данных.
Континуальные модели часто должны быть дискретизированы для получения численного решения. Хотя решения могут быть непрерывными относительно начальных условий, они могут страдать от численной нестабильности при решении с конечной точностью или с ошибками в данных.
Даже если проблема хорошо поставлена, она все равно может быть плохо обусловленной , то есть небольшая ошибка в исходных данных может привести к гораздо большим ошибкам в ответах. Проблемы в нелинейных сложных системах (так называемых хаотических системах) дают хорошо известные примеры неустойчивости. Плохо обусловленная проблема обозначается большим числом условий .
Если задача поставлена корректно, то у нее есть хорошие шансы на решение на компьютере с использованием устойчивого алгоритма . Если задача поставлена некорректно, ее необходимо переформулировать для численной обработки. Обычно это включает включение дополнительных предположений, таких как гладкость решения. Этот процесс известен как регуляризация . Регуляризация Тихонова является одной из наиболее часто используемых для регуляризации линейных некорректных задач.
Энергетический метод полезен для установления как единственности, так и непрерывности относительно начальных условий (т.е. он не устанавливает существование). Метод основан на выводе верхней границы функционала, подобного энергии, для данной задачи.
Пример : Рассмотрим уравнение диффузии на единичном интервале с однородными граничными условиями Дирихле и подходящими начальными данными (например, для которых ).
Умножьте уравнение на и проинтегрируйте в пространстве на единичном интервале, чтобы получить
Это говорит нам, что ( p-норма ) не может расти со временем. Умножая на два и интегрируя по времени, от до , находим
Этот результат представляет собой оценку энергии для данной задачи.
Чтобы показать единственность решений, предположим, что есть два различных решения проблемы, назовем их и , каждое из которых удовлетворяет тем же исходным данным. После определения затем, через линейность уравнений, находим, что удовлетворяет
Применение оценки энергии говорит нам, что подразумевает ( почти везде ).
Аналогично, чтобы показать непрерывность относительно начальных условий, предположим, что и являются решениями, соответствующими различным начальным данным и . Рассматривая еще раз, находим, что удовлетворяет тем же уравнениям, что и выше, но с . Это приводит к оценке энергии , которая устанавливает непрерывность (т.е. поскольку и становятся ближе, измеряемой нормой их разности, то ).
Принцип максимума является альтернативным подходом к установлению единственности и непрерывности решений относительно начальных условий для этого примера. Существование решений этой задачи может быть установлено с помощью рядов Фурье .