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Frequency domain sample maximum likelihood estimation for spatially dependent parameter estimation in PDEs

机译:PDE中空间相关参数估计的频域样本最大似然估计

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摘要

The identification of the spatially dependent parameters in Partial Differential Equations (PDEs) is important in both physics and control problems. A methodology is presented to identify spatially dependent parameters from spatio-temporal measurements. Local non-rational transfer functions are derived based on three local measurements allowing for a local estimate of the parameters. A sample Maximum Likelihood Estimator (SMLE) in the frequency domain is used, because it takes noise properties into account and allows for high accuracy consistent parameter estimation. Confidence bounds on the parameters are estimated based on the noise properties of the measurements. This method is successfully applied to the simulations of a finite difference model of a parabolic PDE with piecewise constant parameters.
机译:偏微分方程(PDE)中与空间相关的参数的识别在物理和控制问题中都很重要。提出了一种从时空测量中识别空间相关参数的方法。基于三个局部测量值可以导出局部非有理传递函数,从而可以对参数进行局部估计。使用了频域中的样本最大似然估计器(SMLE),因为它考虑了噪声属性并允许进行高精度,一致的参数估计。根据测量的噪声属性来估计参数的置信范围。该方法已成功应用于具有分段常数参数的抛物线型PDE的有限差分模型的仿真。

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