23.12.2012 Aufrufe

pdf-file, 2.03 Mbyte - Torsten Schütze

pdf-file, 2.03 Mbyte - Torsten Schütze

pdf-file, 2.03 Mbyte - Torsten Schütze

MEHR ANZEIGEN
WENIGER ANZEIGEN

Sie wollen auch ein ePaper? Erhöhen Sie die Reichweite Ihrer Titel.

YUMPU macht aus Druck-PDFs automatisch weboptimierte ePaper, die Google liebt.

66 Kapitel 3. Univariate Splines mit Nebenbedingungen<br />

Theorem 3.2 (Existenz einer Lösung von RCSP).<br />

Die Menge der zulässigen Knoten t ∈ R l : Ct − h ≥ 0 sei nichtleer. Für feste p, r ∈<br />

{0, . . . , q}, 0 ≤ q < k gelte:<br />

(V 1) Die Knoten erfüllen die Bedingung τj < τj+k−q (j = q + 1, . . . , n).<br />

(V 2) Die Regularitätsbedingung m ≥ r und µ > 0 ist erfüllt.<br />

(V 4) Die Nebenbedingungen L ≤ Dp(t)α ≤ U erfüllen die strikte Konsistenzbedingung<br />

L < U.<br />

Dann besitzt das reduzierte restringierte Glättungsproblem RCSP (3.19), (3.20) eine Lösung<br />

t ∗ .<br />

Beweis. Voraussetzung (V1) sichert die Existenz der Matrizen für alle zulässigen Knoten.<br />

Darüberhinaus sind die Matrixfunktionen B(.), Sr(.) und Dp(.) stetige Funktionen der (freien)<br />

Knoten. Wegen Lemma 2.5 sichert (V2) die Vollrangeigenschaft der Systemmatrix Bµ<br />

unabhängig von der Position der Knoten, d. h. die Hesse-Matrix von Subproblem (A) ist<br />

positiv definit. Schließlich liefert die strikte Konsistenzbedingung (V4) die Exsitenz eines<br />

Parameters α 0 , so daß L < Dp(t)α 0 < U, d. h. die Slater-Bedingung für die formerhaltenden<br />

Nebenbedingungen ist erfüllt, vgl. Bemerkung 3.1. Mit<br />

<br />

A(t) :=<br />

G(t) :=<br />

B(t)<br />

√ µSr(t)<br />

Dp(t)<br />

−Dp(t)<br />

T <br />

T<br />

ist Subproblem (A) äquivalent zu<br />

B(t)<br />

√ µSr(t)<br />

<br />

<br />

, b(t) := −<br />

B(t)<br />

√ µSr(t)<br />

, g 0 <br />

L<br />

:= −<br />

−U<br />

b(t) T α + 1<br />

2 αT A(t)α → min<br />

α∈R n<br />

<br />

,<br />

bei G(t) T α + g 0 ≥ 0.<br />

y<br />

0<br />

Wenn wir den Parameter t durch t + δt ersetzen, erhalten wir ein gestörtes quadratisches<br />

Optimierungsproblem. Auf Grund der Stetigkeit der Matrixfunktionen B(.), Sr(.) und Dp(.)<br />

sind die Änderungen von b, A, G und g 0 klein bei kleinen Störungen des Parameters.<br />

Wenden wir nun den Störungssatz für definite quadratische Optimierungsprobleme [Dan73]<br />

an, so erhalten wir die Lipschitz-stetige Änderung der Lösung α(.) von Subproblem (A), d. h.<br />

das reduzierte Funktional f ist stetig. Wir können daher wiederum den Satz von Weierstraß<br />

auf das stetige Funktional f über der abgeschlossenen (wegen Ct−h ≥ 0) und beschränkten<br />

(wegen a ≤ τ p(1) und τ p(l) ≤ b) Menge der zulässsigen Knoten {t ∈ R l : Ct − h ≥ 0}<br />

anwenden.<br />

Man beachte, daß sich die Voraussetzungen des Satzes in natürlicher Weise global für<br />

alle Knoten erfüllen lassen.<br />

Kommen wir nun zur angekündigten Äquivalenz der Lösungen von vollständigem und<br />

reduziertem Glättungsproblem:<br />

Theorem 3.3 (Äquivalenz von vollständigem und reduziertem Problem).<br />

Sei t ∗ eine zulässige Knotenfolge, t ∗ ∈ t ∈ R l : Ct − h ≥ 0 . Für feste p, r ∈ {0, . . . , q},<br />

0 ≤ q < k gelte:<br />

<br />

,

Hurra! Ihre Datei wurde hochgeladen und ist bereit für die Veröffentlichung.

Erfolgreich gespeichert!

Leider ist etwas schief gelaufen!