지식나눔

적분 방정식의 해를 수치 해석으로 얻는 방법을 아시는 분은 도와주십시요.

안녕하십니까? 여러분. 저는 최근에 아주 흥미있는 테마를 발견해서 몇달째 연구를 하고 있는데요, 이 문제를 풀어보니까 그 답을 적분방정식 형태로 구할 수 밖에 없었습니다. 저는 전공이 물리, 그중에서도 광학입니다. 따라서 제가 풀고 있는 문제도 광학문제인데, 그 문제의 형식은 거의 미분기하학의 문제가 아닌가 추측됩니다. 적분방정식이 굉장히 복잡해서 여기에 다 옮길 수는 없지만, 그 형식을 요약하면 다음과 같습니다. t = t1에서 t2까지의 구간에 대하여 정의된 미지의 함수 x = x(t)가 있습니다. 이 함수에 대하여 F(f(x)) = g(x)를 만족하는 x = x(t)를 찾는 것이 문제입니다. 여기서 f(x)와 g(x)는 x에 대한 간단한 함수이고, F(f)는 f(x)를 x1 = x(t1)에서 x까지 부정적분하는 함수입니다. 이해가 되셨는지 모르겠군요. 저도 수치해석을 조금 하는데요, 여지까지 적분방정식으로 주어지는 문제는 풀어본적도, 본적도 없습니다. 이 문제를 푸는 몇가지 원시적인 알고리즘을 생각을 해 보았는데 확신이 서는 방법이 없습니다. 특히 오차의 누적과 관련하여. 혹시 이런 문제를 푸는 정석을 알고 계시는 분은 알려주시면 감사하겠습니다.
  • integral equations
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    오동화님의 답변

    >안녕하십니까? 여러분. >저는 최근에 아주 흥미있는 테마를 발견해서 몇달째 연구를 하고 있 는데요, 이 문제를 풀어보니까 그 답을 적분방정식 형태로 구할 수 밖에 없었습니다. 저는 전공이 물리, 그중에서도 광학입니다. 따라 서 제가 풀고 있는 문제도 광학문제인데, 그 문제의 형식은 거의 미 분기하학의 문제가 아닌가 추측됩니다. 적분방정식이 굉장히 복잡해 서 여기에 다 옮길 수는 없지만, 그 형식을 요약하면 다음과 같습니 다. >t = t1에서 t2까지의 구간에 대하여 정의된 미지의 함수 x = x(t) 가 있습니다. 이 함수에 대하여 F(f(x)) = g(x)를 만족하는 x = x (t)를 찾는 것이 문제입니다. 여기서 f(x)와 g(x)는 x에 대한 간단 한 함수이고, F(f)는 f(x)를 x1 = x(t1)에서 x까지 부정적분하는 함 수입니다. 이해가 되셨는지 모르겠군요. 형태로 봐서는 프레넬곡선과 관련이 있을듯 해 보입니다. :) >저도 수치해석을 조금 하는데요, 여지까지 적분방정식으로 주어지 는 문제는 풀어본적도, 본적도 없습니다. 이 문제를 푸는 몇가지 원 시적인 알고리즘을 생각을 해 보았는데 확신이 서는 방법이 없습니 다. 특히 오차의 누적과 관련하여. 혹시 이런 문제를 푸는 정석을 알고 계시는 분은 알려주시면 감사하겠습니다. 제가 아는 한도에서는 적분방정식의 수치해에 대한 일반적인 접근법 은 없는 걸로 압니다. 형태를 보지 않아서 잘 모르겠지만 적분방정식 이 나타났을때 대처방법(?)은 "가능한 미분방정식으로 고친다"입니 다. f(x)및 g(x)가 어떻게 생겼는지 모르지만 비선형 방정식일꺼라 는 생각됩니다. 만약 그렇다면 이놈들을 어떤 구간에서 선형화할 수 있는 가능성은 없는지 생각해보시고요. 선형이거나 선형화할 수 있다 면 적분방정식은 해 some complete set의 linear combination으로 볼때 계수들의 행렬방정식으로 만들 수 있을겝니다. (선형이 아니고 선형화한 경우라면 self-consistency loop이 필요할겝니다.) 만약 비 선형이라면, 처음에 적당한 trial solution을 가정하고 적분을 수치 적으로 풀고 오차함수 (이경우 F(f)-g)가 0이 당연히 아닐꺼구요. 오 차함수에 대한 미분값을 gradient라고 생각해서 처음 해를 보정하고 다시 오차함수를 계산하는 loop를 생각할 수 있을듯 합니다. 이경우 오차함수에대한 미분연산이 해석적으로 가능한경우에만 국한되겠습니 다. 만약 해석적으로 못구하다면 저는 give up입니다. :) 정보가 너무 적어서 무어라 말하기 힘들군요.
    >안녕하십니까? 여러분. >저는 최근에 아주 흥미있는 테마를 발견해서 몇달째 연구를 하고 있 는데요, 이 문제를 풀어보니까 그 답을 적분방정식 형태로 구할 수 밖에 없었습니다. 저는 전공이 물리, 그중에서도 광학입니다. 따라 서 제가 풀고 있는 문제도 광학문제인데, 그 문제의 형식은 거의 미 분기하학의 문제가 아닌가 추측됩니다. 적분방정식이 굉장히 복잡해 서 여기에 다 옮길 수는 없지만, 그 형식을 요약하면 다음과 같습니 다. >t = t1에서 t2까지의 구간에 대하여 정의된 미지의 함수 x = x(t) 가 있습니다. 이 함수에 대하여 F(f(x)) = g(x)를 만족하는 x = x (t)를 찾는 것이 문제입니다. 여기서 f(x)와 g(x)는 x에 대한 간단 한 함수이고, F(f)는 f(x)를 x1 = x(t1)에서 x까지 부정적분하는 함 수입니다. 이해가 되셨는지 모르겠군요. 형태로 봐서는 프레넬곡선과 관련이 있을듯 해 보입니다. :) >저도 수치해석을 조금 하는데요, 여지까지 적분방정식으로 주어지 는 문제는 풀어본적도, 본적도 없습니다. 이 문제를 푸는 몇가지 원 시적인 알고리즘을 생각을 해 보았는데 확신이 서는 방법이 없습니 다. 특히 오차의 누적과 관련하여. 혹시 이런 문제를 푸는 정석을 알고 계시는 분은 알려주시면 감사하겠습니다. 제가 아는 한도에서는 적분방정식의 수치해에 대한 일반적인 접근법 은 없는 걸로 압니다. 형태를 보지 않아서 잘 모르겠지만 적분방정식 이 나타났을때 대처방법(?)은 "가능한 미분방정식으로 고친다"입니 다. f(x)및 g(x)가 어떻게 생겼는지 모르지만 비선형 방정식일꺼라 는 생각됩니다. 만약 그렇다면 이놈들을 어떤 구간에서 선형화할 수 있는 가능성은 없는지 생각해보시고요. 선형이거나 선형화할 수 있다 면 적분방정식은 해 some complete set의 linear combination으로 볼때 계수들의 행렬방정식으로 만들 수 있을겝니다. (선형이 아니고 선형화한 경우라면 self-consistency loop이 필요할겝니다.) 만약 비 선형이라면, 처음에 적당한 trial solution을 가정하고 적분을 수치 적으로 풀고 오차함수 (이경우 F(f)-g)가 0이 당연히 아닐꺼구요. 오 차함수에 대한 미분값을 gradient라고 생각해서 처음 해를 보정하고 다시 오차함수를 계산하는 loop를 생각할 수 있을듯 합니다. 이경우 오차함수에대한 미분연산이 해석적으로 가능한경우에만 국한되겠습니 다. 만약 해석적으로 못구하다면 저는 give up입니다. :) 정보가 너무 적어서 무어라 말하기 힘들군요.
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    권경일님의 답변

    안녕하십니까? 정확한 수식을 PDF파일로 탑재하였습니다. 한번 살펴보시고 고견을 들려주시면 감사하겠습니다. 혹시 수식에 대하여 질문이 있으시면 연락을 주십시요. 호남대 광전자공학과 권경일 (Tel) 019-411-8664 E-mail: kweon@honam.ac.kr
    안녕하십니까? 정확한 수식을 PDF파일로 탑재하였습니다. 한번 살펴보시고 고견을 들려주시면 감사하겠습니다. 혹시 수식에 대하여 질문이 있으시면 연락을 주십시요. 호남대 광전자공학과 권경일 (Tel) 019-411-8664 E-mail: kweon@honam.ac.kr
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    오동화님의 답변

    >안녕하십니까? 정확한 수식을 PDF파일로 탑재하였습니다. >한번 살펴보시고 고견을 들려주시면 감사하겠습니다. >혹시 수식에 대하여 질문이 있으시면 연락을 주십시요. >호남대 광전자공학과 권경일 >(Tel) 019-411-8664 >E-mail: kweon@honam.ac.kr 잘 보았습니다. :) 제 생각으로는 미분 방정식으로 충분히 고칠수 있는것으로 보입니다. 일단 R_1 sin(\chi-\alpha)로 양변을 나누고 logarithm을 취하면 저번에 보여주셨던 꼴이 나옵니다. 그런다음 양변을 \theta에대해 미분하면 단순히 \alpha의 미분에 비례하는 항과 그렇지 않은 항으로 나눌 수 있습니다. 이때 주어지는 방정식은 비선형 일계 미방이 되겠습니다. 방정식이 비성형인 관계로 초기조건 (혹은 경계조건)에 매우 민감하게 답이 바뀔것이 예상됩니다.
    >안녕하십니까? 정확한 수식을 PDF파일로 탑재하였습니다. >한번 살펴보시고 고견을 들려주시면 감사하겠습니다. >혹시 수식에 대하여 질문이 있으시면 연락을 주십시요. >호남대 광전자공학과 권경일 >(Tel) 019-411-8664 >E-mail: kweon@honam.ac.kr 잘 보았습니다. :) 제 생각으로는 미분 방정식으로 충분히 고칠수 있는것으로 보입니다. 일단 R_1 sin(\chi-\alpha)로 양변을 나누고 logarithm을 취하면 저번에 보여주셨던 꼴이 나옵니다. 그런다음 양변을 \theta에대해 미분하면 단순히 \alpha의 미분에 비례하는 항과 그렇지 않은 항으로 나눌 수 있습니다. 이때 주어지는 방정식은 비선형 일계 미방이 되겠습니다. 방정식이 비성형인 관계로 초기조건 (혹은 경계조건)에 매우 민감하게 답이 바뀔것이 예상됩니다.
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    윤정호님의 답변

    지나가다가 몇자 적습니다. 원리적으로 오박사님 생각이 맞구요. 다만 수치적 해결법에 관해서만 몇자 적어볼께요. theta를 그냥 t라고 합시다. t가 t1 부터 t2 까지 변합니다. 이때 alpha 의 궤도 내지는 변하는 값을 구하는게 이 문제의 솔루션입니다. 아마도 해석적으로 가능할수 있을것도 같아요. 한데 문제는 exponential 속의 적분텀이 해석적으로 구해질 때 가능할테지만요.. 최종식을 간단히 표현하면: f(t) - g(t) * Exp(h(t)) = 0 여기서, f(t) = r(t).sin(x(t)-t) g(t) = R(alpha(t1)).Sin(x(t)-alpha(t)) h(t) = 적분식.. 현재 r(t), x(t), R 은 정확하게 알려져 있지 않습니다. - 사실 수치적으로 해결시 이건 그렇게 중요하지는 않아 보입니다. 수치적으로 두가지 기법이 요구됩니다. (1) 수치적분 - Romberg method 추천합니다. (2) 근구하기 - Simplex 또는 Newton method.. Simplex 추천합니다. 두가지 테크닉을 자유자재로 이용하는것이 가능하다고 가정할때.. 아래와 같은 알고리듬에 의해 해가 구해질걸로 생각합니다. For t = t1, t2, deltat //예쁘게 연결된 alpha 함수를 보고자할시 deltat는 작아야겠죠. //alpha를 initial guess 합니다. alpha0 For until (satisfied tolerance) //적분해서 h(t) 구합니다. h(t) //f(t) 구합니다. f(t) //g(t) 구합니다. g(t) //Objective function Objective = f(t) - g(t) * Exp(h(t)) //Objective 값이 tolerance에 드는지 확인합니다 Objective ==? tolerance //tolerance 에 들지 않을경우 update alpha EndFor //alpha 를 print 합니다 print alpha EndFor 끄적 적 몇자 적어보았습니다만 도움이 될지 모르겠습니다. 첨언한다면 수치적분은 그다지 어렵지 않을겁니다만.. 주어진 t에 대한 alpha initial guess 가 alpha 를 구하는데 가장 중요한 부분일겁니다. 만일 initial alpha 를 물리적으로 잘 제시할수 있는 아이디어가 있을시엔 Newton method 가 효과적입니다. 하지만 initial alpha 에 대한 특별한 아이디어 없을시엔 Simplex 법이 안정적입니다.
    지나가다가 몇자 적습니다. 원리적으로 오박사님 생각이 맞구요. 다만 수치적 해결법에 관해서만 몇자 적어볼께요. theta를 그냥 t라고 합시다. t가 t1 부터 t2 까지 변합니다. 이때 alpha 의 궤도 내지는 변하는 값을 구하는게 이 문제의 솔루션입니다. 아마도 해석적으로 가능할수 있을것도 같아요. 한데 문제는 exponential 속의 적분텀이 해석적으로 구해질 때 가능할테지만요.. 최종식을 간단히 표현하면: f(t) - g(t) * Exp(h(t)) = 0 여기서, f(t) = r(t).sin(x(t)-t) g(t) = R(alpha(t1)).Sin(x(t)-alpha(t)) h(t) = 적분식.. 현재 r(t), x(t), R 은 정확하게 알려져 있지 않습니다. - 사실 수치적으로 해결시 이건 그렇게 중요하지는 않아 보입니다. 수치적으로 두가지 기법이 요구됩니다. (1) 수치적분 - Romberg method 추천합니다. (2) 근구하기 - Simplex 또는 Newton method.. Simplex 추천합니다. 두가지 테크닉을 자유자재로 이용하는것이 가능하다고 가정할때.. 아래와 같은 알고리듬에 의해 해가 구해질걸로 생각합니다. For t = t1, t2, deltat //예쁘게 연결된 alpha 함수를 보고자할시 deltat는 작아야겠죠. //alpha를 initial guess 합니다. alpha0 For until (satisfied tolerance) //적분해서 h(t) 구합니다. h(t) //f(t) 구합니다. f(t) //g(t) 구합니다. g(t) //Objective function Objective = f(t) - g(t) * Exp(h(t)) //Objective 값이 tolerance에 드는지 확인합니다 Objective ==? tolerance //tolerance 에 들지 않을경우 update alpha EndFor //alpha 를 print 합니다 print alpha EndFor 끄적 적 몇자 적어보았습니다만 도움이 될지 모르겠습니다. 첨언한다면 수치적분은 그다지 어렵지 않을겁니다만.. 주어진 t에 대한 alpha initial guess 가 alpha 를 구하는데 가장 중요한 부분일겁니다. 만일 initial alpha 를 물리적으로 잘 제시할수 있는 아이디어가 있을시엔 Newton method 가 효과적입니다. 하지만 initial alpha 에 대한 특별한 아이디어 없을시엔 Simplex 법이 안정적입니다.
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    오동화님의 답변

    >안녕하십니까? 여러분. >저는 최근에 아주 흥미있는 테마를 발견해서 몇달째 연구를 하고 있는데요, 이 문제를 풀어보니까 그 답을 적분방정식 형태로 구할 수 밖에 없었습니다. 저는 전공이 물리, 그중에서도 광학입니다. 따라서 제가 풀고 있는 문제도 광학문제인데, 그 문제의 형식은 거의 미분기하학의 문제가 아닌가 추측됩니다. 적분방정식이 굉장히 복잡해서 여기에 다 옮길 수는 없지만, 그 형식을 요약하면 다음과 같습니다. >t = t1에서 t2까지의 구간에 대하여 정의된 미지의 함수 x = x(t)가 있습니다. 이 함수에 대하여 F(f(x)) = g(x)를 만족하는 x = x(t)를 찾는 것이 문제입니다. 여기서 f(x)와 g(x)는 x에 대한 간단한 함수이고, F(f)는 f(x)를 x1 = x(t1)에서 x까지 부정적분하는 함수입니다. 이해가 되셨는지 모르겠군요. >저도 수치해석을 조금 하는데요, 여지까지 적분방정식으로 주어지는 문제는 풀어본적도, 본적도 없습니다. 이 문제를 푸는 몇가지 원시적인 알고리즘을 생각을 해 보았는데 확신이 서는 방법이 없습니다. 특히 오차의 누적과 관련하여. 혹시 이런 문제를 푸는 정석을 알고 계시는 분은 알려주시면 감사하겠습니다. 식을 다시보니 Monte Carlo방법으로도 풀수 있을것으로 생각됩니다.
    >안녕하십니까? 여러분. >저는 최근에 아주 흥미있는 테마를 발견해서 몇달째 연구를 하고 있는데요, 이 문제를 풀어보니까 그 답을 적분방정식 형태로 구할 수 밖에 없었습니다. 저는 전공이 물리, 그중에서도 광학입니다. 따라서 제가 풀고 있는 문제도 광학문제인데, 그 문제의 형식은 거의 미분기하학의 문제가 아닌가 추측됩니다. 적분방정식이 굉장히 복잡해서 여기에 다 옮길 수는 없지만, 그 형식을 요약하면 다음과 같습니다. >t = t1에서 t2까지의 구간에 대하여 정의된 미지의 함수 x = x(t)가 있습니다. 이 함수에 대하여 F(f(x)) = g(x)를 만족하는 x = x(t)를 찾는 것이 문제입니다. 여기서 f(x)와 g(x)는 x에 대한 간단한 함수이고, F(f)는 f(x)를 x1 = x(t1)에서 x까지 부정적분하는 함수입니다. 이해가 되셨는지 모르겠군요. >저도 수치해석을 조금 하는데요, 여지까지 적분방정식으로 주어지는 문제는 풀어본적도, 본적도 없습니다. 이 문제를 푸는 몇가지 원시적인 알고리즘을 생각을 해 보았는데 확신이 서는 방법이 없습니다. 특히 오차의 누적과 관련하여. 혹시 이런 문제를 푸는 정석을 알고 계시는 분은 알려주시면 감사하겠습니다. 식을 다시보니 Monte Carlo방법으로도 풀수 있을것으로 생각됩니다.
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