Ускорение сходимости методов обращения преобразования Лапласа тема автореферата и диссертации по математике, 01.01.07 ВАК РФ

САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

На правах рукописи

2 7 АЫ 20оа

КАБАРДОВ „

Муаед Мусович //

УСКОРЕНИЕ СХОДИМОСТИ

МЕТОДОВ ОБРАЩЕНИЯ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ЛАПЛАСА

01.01.07 — Вычислительная математика

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание учёной степени кандидата физико-математических наук

Санкт-Петербург 2009

003475849

Работа выполнена па кафедре вычислительной математики матсматико-механичсского факультета Санкт-Петербургского государственного университета.

Научный руководитель: доктор физико-математических наук,

профессор Рябов Виктор Михайлович.

Официальные оппоненты: доктор технических паук,

профессор Меньшиков Григорий Григорьевич (Санкт-Петербургский государственный университет).

нии совета Д 212.232.49 по защите докторских и кандидатских диссертаций при Санкт-Петербургском государственном университете по адресу: 198504, Санкт-Петербург, Пет-родворец, Университетский пр., 28, математико-механический факультет, ауд. 405.

С диссертацией можно ознакомиться в Научной библиотеке им. М. Горького Санкт-Петербургского государственного университета по адресу: 199034, Санкт-Петербург, Университетская набережная, 7/9.

Автореферат разослан "_"_2009 года.

доктор физико-математических наук Хазанов Владимир Борисович (Санкт-Петербургский государствешилй морской технический университет),

Ведущая организация: Санкт-Петербургский экономико-математический

институт Российской академии наук.

Защита состоится "

мин. на заседа-

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.232.49

А. А. Архппова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы. Интегральное преобразование Лапласа

[Ж

/ е-7(0<Й, (1)

где функция .Р(б-) — изображение, /(¿) — оригинал, представляет собой мощный инструмент для решения широкого класса прикладных задач математической физики. Одним из его главных достоинств является алгебраизация процедур математического анализа, с помощью которой удается свести интегральные и дифференциальные уравнения к более простым. Кроме того, изображение Лапласа является аналитической функцией в некоторой полуплоскости Ие я > А, что позволяет привлечь к исследованию решаемой задачи результаты теории функций комплексного переменного.

Как правило, при решении задач операционным» методами наиболее трудным этапом является процесс обращения, т. е. возврат от изображения к оригиналу. Существуют таблицы соответствия функций-оригиналов и их изображений, "теоремы разложения", формула обращения Римана-Меллина, позволяющие точно или приближенно находить оригинал. Но решение практических задач приводит к изображениям, к которым не могут быть применены эти "классические" приемы обращения. Например, явный вид изображения может быть неизвестен, если уравнение оказалось неразрешимо в явном виде относительно изображения или содержит не выраженные аналитически компоненты. Если даже получено аналитическое представление изображения, может оказаться нецелесообразным применять точные методы обращения ввиду громоздкости формул для числового обозрения.

В этой связи разными авторами были предложены несколько десятков приближенных методов обращения.

В настоящее время наибольшей популярностью пользуются методы обращения, основанные либо на разложениях оригинала в ряды по специальным

функциям либо на построении различных квадратурных формул для интеграла Римана-Меллина. Среди методов обращения, использующих ортогональные разложения, наибольшее количество работ посвящено тем, которые основаны на разложении оригинала в ряд Фурье по многочленам Лагерра.

В диссертации исследованы вопросы ускорения сходимости рядов Лагерра.

Цель работы. Исследовать вопросы сходимости рядов Лагерра и методы ускорения сходимости в применении к задаче обращения преобразования Лапласа.

Методы исследования. В работе использованы результаты теории суммирования рядов, интегральных преобразований, геометрической теории функций комплексного переменного, гармонического анализа, теории ортогональных рядов. Численные эксперименты проведены с использованием систем компьютерной математики Maple и Matlab.

Достоверность и обоснованность результатов подтверждена доказанными теоремами и совпадением результатов численных экспериментов с выводами теоретических выкладок. Результаты, выносимые на защиту.

1) Установление области регулярности преобразования Эйлера-Кноппа (ПЭК) и методов выбора параметра преобразования при требовании регулярности преобразования.

2) Обоснование схемы ускорения ряда Лагерра с помощью преобразования Эйлера-Кноппа при комплексных значениях параметра преобразования; предложены способы выбора оптимального значения параметра ряда Лагерра при регулярном и нерегулярном ПЭК.

3) Метод ускорения сходимости ряда Лагерра, равносильный методу ускорения с применением ПЭК; предложен способ выбора оптимальных значений

параметров этого преобразования.

4) Схемы вычисления точек и величин разрыва оригинала и его производных; предложена, общая для линейных методов обращения схема получения формул для вычисления скачков оригинала и представления дельта-ядра. Научная новизна. Все результаты, выносимые на защиту, являются новыми.

Теоретическая и практическая ценность. Работа имеет теоретический и практический интерес. Полученные результаты могут быть применены в теории преобразования рядов, ускорения сходимости рядов Лагерра, при разработке методов обращения преобразования Лапласа. Предложенные схемы выбора параметров ПЭК и рядов Лагерра имеют практическую полезность, так как позволяют максимально ускорить сходимость соответствующего метода обращения.

Апробация. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на семинарах кафедры вычислительной математики математико-механнческого факультета Санкт-Петербургского государственного университета, на международной конференции "Космос, астрономия, программирование" (Лавровские чтения), 20-22 мая 2008 г.

По теме диссертации опубликовано С работ [1-6 по автореферату], в том числе в журналах из перечня ВАК — [1-4 по автореферату]. В статье [4] диссертанту принадлежит реализация результатов, соавтору принадлежит идея выхода в комплексную плоскость при выборе параметра р преобразования ряда Лагерра.

Структура и объем работы. Работа изложена на 96 страницах, содержит 9 рисунков и 2 таблицы. Состоит из введения, пяти глав и заключения. Список цитируемой литературы включает 85 наименований и расположен в алфавитном порядке. Нумерация формул, лемм, теорем, замечаний, рисунков и

таблиц — сквозная.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении дана постановка задачи обращения преобразования Лапласа и краткая характеристика особенностей ее решения и сформулирована цель диссертации и приведена аннотация глав.

Первая глава содержит обзор современных методов обращения преобразования Лапласа.

Во второй главе обсуждены вопросы регулярности ПЭК и даны рекомендации по устойчивому вычислению коэффициентов этого преобразования. В главе используется

Теорема 1 (Эйлер-Кнопп). Пусть дана последовательность {аь к =

для всех значений z и р, при которых элементы сумм существуют и ряды сходятся.

Необходимо найти множество М значений параметра р, при которых область сходимости преобразованного ряда содержит круг сходимости исходного. При этом мы будем говорить, что преобразование (3) регулярно. Заметим, это понятие шире рассматриваемого обычно в теории суммирования рядов. Пусть А(р) = lim \Ak{p)^k. Тогда область сходимости преобразованного

к—* оо

ряда определяется неравенством

0,1,2,...} и

при к = 0,1,2,... Тогда

(3)

Лемма 1. А{р) = тах з

ЕЭС к

-

С учетом леммы 1 неравенство (4) преобразуется к виду

1 2

тах --Р 1 — рг

1 гз

Обозначим £ = 1/г и запишем наше неравенство в виде — р\ > А(р). В плоскости (£) оно определяет внешность круга с центром в точке содержащего все особые точки ^ = 1/^-. Чем меньше радиус этого круга, тем больше площадь соответствующего круга в плоскости (г).

Лемма 2. Если при данном значении р суммирование регулярно, то |а*| =

0({\р\ + А{р))ку

Теорема 2. ПЭК с параметром р регулярно тогда и только тогда, когда выполнены условия:

1. р = аЬ°, 0 < а < 1,

2. \р\ + А(р) = |£°|, А(р) = Ит \Ак(р)\^к = тах ^ -р\,

к—>эо з

Коэффициенты а к могут быть получены как коэффициенты разложения Тейлора функции у(.г):

<рЮ(0)

Но эта формула неустойчива при вычислениях. Вместо нее обычно применяют приближенные методы вычисления а;с. Значения Ак(р), которые нам и нужны, можно вычислить затем по формуле (2). При этом происходит излишняя потеря точности. Чтобы избежать этого, введем новую переменную и) = г/(1 — рг) и, пользуясь равенством (3), запишем

Ф(ю) = ——— <р ( т—-—I = У Ак(р)и)к.

--р , где — особые точки функции =

При требовании регулярности ПЭК все точки tj принадлежат кругу |f — р\ < 1 и функция Ф(го) регулярна в круге |ш| < 1. Это позволяет применять тс же средства нахождения коэффициентов которые используются для вы-

числения коэффициентов исходного ряда J2h= о akZk- При этом сокращается и объем вычислений и погрешность, возникающая при вычислении чисел А^(р) через медленно сходящиеся а

В третьей главе изложена схема ускорения сходимости метода Пиконе-Трикоми обращения преобразования Лапласа, основанного на разложении оригинала в ряд Фурье по многочленам Лагерра. Пусть дано изображение

roo

F(s) = / e-stf(t)dt, Res > Л (А € R). (5)

Jo

Оригинал f(t) разложим в ряд по многочленам Лагерра:

оо

m = j2akLk(bt), (6)

к=о

где b — положительный параметр, Ъ > 2А. Подставив (6) в (5), получим формальное равенство

к=О

Предположим, что sF{s) регулярна в окрестности бесконечности. Отображением 2 = (s — b)/s преобразуем ряд (7) в степенной:

оо / .а оо

sF{s) = Y,ak[S~k j = J2akZk = ф) ■ (8)

k=0 k=0

Из предположения регулярности функции sF(s) в окрестности бесконечности

и условия b > max{0,2А} следует, что функция ¡p(z) регулярна в некотором

круге \z\< г радиусом г > 1.

ПЭК ряда (8) имеет вид

°° 00 ?к к /АЛ

ф) = £ aj = £ Ак^(1-Р2)Ш . MP) = £ L- (-p)k-Jai ■

fc=о fc=o { P ' j=о

Теорема 3. Пусть функция-оригинал f(t) предсгпавима в виде (6), а параметр р удовлетворяет неравенству Rcp <1. Тогда

змну- »

Замечание 1. Условие теоремы Rcpcl выполнено, если sF(s) регулярна в бесконечности, b>2Л и р G М.

Коэффициентом сходимости произвольного ряда ^ gn{z) будем называть

__и=0

величину КС = lim |gn(z)|1/'" и рассмотрим вопрос выбора параметра р так,

11—'ОС

чтобы КС ряда (9) был минимальным. КС ряда (9) равна

А(р)

|1 -Р\'

Теорема 4. Справедливо равенство

• А(р) - А, \

arg min —-- = arg min Aip).

m |l-p| M

Выше было установлено, что р н А(р) суть соответственно центр и радиус замкнутого круга К(р:А(р)), который содержит все особенности tj, причем по крайней мере одна особенность лежит на границе этого круга. Отсюда следует, что = sin |, где ß - угол, под которым круг К(р, А(р)) виден пз точки t = 1. Поэтому arg min jy^ есть центр круга К(р, А(р)), который виден под наименьшим углом из точки t = 1. Из теоремы 4 следует, что для этого (при требовании регулярности) достаточно найтн круг наименьшего радиуса, который целиком лежит в круге К(О, |í°|) и содержит все точки tj.

При отображении s = bt/(t— 1) две прямые, проходящие через точку t = 1 под углом 7 друг к другу, перейдут в прямые, проходящие через точку s — b под углом —у. Внутренность окружности дК{р, А(р)) перейдет во внутренность ее образа. Прямые, проходящие через t = 0, перейдут в окружности, проходящие через точки s = 0, s = b. Окружность |í| = |í°| перейдет в окружность с диаметром [b|t°|/(|t°| - l),6|í°|/(|í°| + 1)].

С учетом этих замечаний задача нахождения оптимального параметра р, обеспечивающего регулярное ПЭК, может быть решена в плоскости (й). Для этого достаточно выполнить следующее:

1. Найти одну особенность 5 функции я/*1^), лежащую на границе круга В, который содержит все особенности ¿^(а), имеет наименьший возможный диаметр вида [Ьс/(с— 1 ),Ьс/(с+ 1)], с £ (0,1).

2. Найти круг В1(сгюга,гмин) наименьшего радиуса из всех кругов, обладающих свойствами:

- круг В\(а, г) касается окружности дБ в точке

- ¿?1 (сг, г) содержит все особенности sF(s).

3. По р&ДИусу Гмин И Центру ИЭ.ЙТИ й 52*

Ь - (Тмин

I ь-

^1,2 — "мин i rmmÇ, £

Л г> í(«l)+í(s2) 4 S

4. Вычислить ропх =---, t(s) =-- .

Если мы откажемся от регулярности и поставим задачу безусловной минимизации min jj^j, то круг К(р, А(р)) не будет в общем случае принадлежать К(0, |í°|). Но решение р'опт удовлетворяет требованию Rcp'onT< 1 теоремы 4.

В плоскости (s) задача нахождения ропх = arg min-jy^ решается следующим образом:

1. Найти круг К(ашт,гмш{), который виден под наименьшим углом из точки s = 6 и содержит все особенности sF(s).

2. Выполнить пункты 3 и 4 предыдущего алгоритма.

В четвертой главе строится метод ускорения сходимости ряда Лагерра, который основан на минимизации угла обзора круга локализации особенностей изображения Лапласа (т. е. круга, содержащего все особые точки изображения).

КС исходного ряда (6) равна lim \ak\l!k = l/|z0| = sin гДе Ашн — Уголт

fc—»00

под которым из точки s = b видна окружность Мт наименьшего радиуса,

обладающая свойствами:

- на Мт или внутри нее содержатся все особенности sF(s);

- касательные к Мг, проведенные в точках пересечения с мнимой осыо, проходят через точку я = 6.

Заключим теперь все особенности sF(.s) в круг К (а, г), который виден под наименьшим углом (3 из точки в = Ь. Пусть £ — точка пересечения прямых, одна из которых проходит через центр 5 = а круга К(сг, г) и точку в = Ь, а другая — через точки касания к кругу К(<т, г) прямых, проходящих через

5 _ £

в — Ь. Заменой ш = -—- Ь перенесем указанные прямые на координатные оси плоскости (ад), так что точка я = £ перейдет в начало координат, а точка я = Ь останется на месте. Новому изображению С?(го) = .Г ^^ и} + соответствует оригинал

9(х) = Т—7 ехР \Ь

ь-i V b-CJJ \ь-С

Разложив функцию д(х) по многочленам Лагерра Lk(bx), найдем

h — f 00 fit) = exp (#) CkLk((b - m . (10)

fe=0

Коэффициенты Ck определяются из разложения функции

¿=0

Замечание 2. Для вычисления коэффициентов с^ нужно найти Вместо этого удобнее найти сначала центр а и радиус г = тах |<г — ^ | соответствующего круга К(а, г) и выразить £ через эти числа. Соответствующая формула

имеет вид

г2 ' 11*

? — |, 19 (Ь Смин) 4" "мин-

\0 - <тмин|2

Обсуждаемый в этой главе метод ускорения сходимости равносилен применению ПЭК с параметром суммирования р, определяемым из условия минимума фуНКЦИИ

Погрешности округлений и усечения ряда JIareppa представляются в виде (погрешностью, возникающей при вычислении коэффицентов с^ пренебрегаем)

. (п)

^ ' \k—N к=О J

Алгоритм выбора оптимального параметра b в случае восстановления вещественных оригиналов (в этом случае £0ЛТ{Ь) 6 R) состоит в минимизации функции

/и \ f \ I _ с /2Лг-1 JV-1 \

Щ6,0 = ехр i-pt —i. £ N+e^|cfc| (12)

^ ' \k=N fc=О J

при заданных F(s), t, N. По заданным N и F(s) нужно выбрать произвольно начальное значение Ь > 2А и вычислить (,,ШТ(Ь) по описанному выше алгоритму. Затем вычислить коэффициенты ск и Е(Ь,£опт(Ь)). На каждом шаге алгоритма минимизации нужно вычислять £0ПТ(Ь), коэффициенты си и функцию Ё(Ь,£оит(Ъ)).

В пятой главе построены дельта-ядро метода обращения преобразования Лапласа, описанного в четвертой главе и формулы для вычисления скачков оригинала Лапласа и его производных. Ядро 6mn(x,t) находится с учетом следующих замечаний.

При нахождении оригинала вычисляют только начальный отрезок ряда. Точные значения коэффициентов с./: находятся либо по производным изображения, либо посредством вычисления некоторого комплексного интеграла. Оба способа, как правило, неосуществимы и вместо них используются приближенные методы. Например, вместо сд- берут сь„, где cj.m — коэффициенты полинома

Com + ClmZ + . . . + C„lmZm, (13)

интерполирующего функцию ip(z) = YlkLo ckZk в некотором круге с центром в начале координат. При выборе узлов интерполирования нужно обеспечить

равномерную сходимость интерполяционного процесса. В нашем случае подойдут узлы Вандермонда

{гГ = гехр (¿^у^) , r>0, j = О,1,..., m] . (14) При этом коэффициенты могут быть представлены формулой

m / ("0\—А-

^ = ГДР (15)

j=о

Собирая все факты, получаем, что вместо f(t) мы вычисляем функцию

b — f " fmn(t) = exp(Ci) 53 - ç)i). (16)

k=0

Дельта-ядро метода может быть представлено в виде

Ь-£ " т a{k)b ( b-£z(m) \

M*. 0 = cxp(Îi) J] L*((6 - 53 —^ ехР - (Jm)x , fc=0 j=0 1 \ 1 Zj } a соответствующая дельта-последовательность — в виде

ГОО

/п .»(«)=/ Srnn(x,t)f(x)dx. (17)

Jo

Пусть оригинал терпит разрыв в точке t, но имеет односторонние производные всех порядков и разложим в ряды

1=0 L 1=0 на промежутках (0, i) и (t, оо), соответственно.

Разобьем промежуток интегрирования в формуле (17) на (0,£) и (t, оо) и запишем

pt 00 r(i)(f\ гоо оо f^fil

fmn(t) = / W*. 0 53 Чг1^ ~ + / 6™(Х> ') Z " •

■/о г=о (=о

После простых преобразований получим

-ft 00 Л п т

s (=0 ' Jfc=0 j=0 1

rw+

°° A1)îj.\ n m Л®

(=0 ' it=0 j=0 1

где

1 — Г1

—Цт> ^^^ / е-^Нх-^Лх, /2{,}(«)= / е-4т'»(х-«)'<** •

1 — г] ' Л Jt

Интегралы и /^(О вычисляются просто:

¿5('-м)!(>Г|г1 («Г1)'«

Подставив эти значения в равенство (19). получим основную формулу для вычисления скачков оригинала и ее производных

—£1 °° °° = £ - <?£>(<)) + , (20) ^ 1=0 ¿=0

где

*:=0 ^'=0 1 /1=0

(21)

с*® = (22)

к=0 ^=0 1 — ^ ^ )

Пусть требуется найти разрывы производных оригинала в точке до /г-

го порядка включительно. Выберем произвольно 2 (Л + 1) индексов {п„} и

вычислим /„,„„(£), г/ = 0,1,..., 2/г + 1 по формуле (16) и Ст\и{1),

V = 0,1,... ,2/1 + 1, I = 0,1,..., Л по формулам (21) и (22). Пренебрегая

остатком ряда, запишем вытекающую из (20) систему линейных уравнений

й^о = - сйлю) +

? ¡=0 г=о (23)

1/ = 0,1,...,2/1+1.

Решив эту систему, мы получим односторонние производные оригинала }{1) в точке

Для нахождения неизвестной точки разрыва нужно приписать к полученной системе еще одно аналогичное уравнение и решить нелинейную систему

относительно искомых производных и точки разрыва £. Можно также искать точку разрыва производной оригинала j-гo порядка из условия максимума выражения

\tf\t)

Для вычисления /+'(£), при каждой итерации произвольного метода

решения этой оптимизационной задачи нужно решать систему относительно всех односторонних производных до /1-го порядка включительно.

ПУБЛИКАЦИИ АВТОРА ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Статьи в журналах, рекомендованных ВАК:

1. Кабардов М. М. Об обращении преобразования Лапласа методом разложения оригинала в ряд Фурье-Лежандра // Вестник С.-Петерб. ун-та. 2008. Сер. 1. Выи. 1. С. 144-1-18.

2. Кабардов М. М. О суммировании ряда Лагерра методом Эйлера-Кноппа в задаче обращения преобразования Лапласа // Вестник С.-Петерб. ун-та. 2008. Сер. 1. Вып. 4. С. 84-89.

3. Кабардов М. М. Геометрическая интерпретация метода суммирования Эйле-ра-Кногша в задаче обращения преобразования Лапласа // Вестник С.-Петерб. ун-та. 2009. Сер. 1. Вып. 2. С. 31-30.

4. Кабардов М. М., Рябов В. М. Ускорение сходимости рядов Лагерра в задаче обращения преобразования Лапласа // Журнал вычислительной математики и математической физики. 2009. Т. 49, № 4. С. 601-610.

Другие публикации:

5. Кабардов М. М. О применении метода суммирования Эйлера-Кноппа к ряду Лагерра // Методы вычислений. Вып. 22. СПб., 2008. С. 77-81.

6. Кабардов М. М. Об обращении преобразования Лапласа методом разложения оригинала в ряд по многочленам Лагерра // "Космос, астрономия, программирование". Тез. докл. СПб., 2008. С. 166-171.

\

Подписано к печати 24.06.09. Формат 60x84 1/16 . Бумага офсетная. Гарнитура Тайме. Печать цифровая. Печ. л. 1,0. Тираж 100 экз. Заказ 4481.

Отпечатано в Отделе оперативной полиграфии химического факультета СПбГУ 198504, Санкт-Петербург, Старый Петергоф, Университетский пр., 26 Тел.: (812) 428-4043, 428-6919

Введение

1 Методы обращения преобразования Лапласа

1.1 Дельта-последовательности.

1.2 Замена интегрального уравнения конечной СЛАУ

1.3 Специальные разложения.

1.4 Построение квадратур для интеграла Римана-Меллина.

1.5 Другие методы.

2 Преобразование Эйлера-Кноппа

2.1 Регулярность преобразования Эйлера-Кнопна.

2.2 Вычисление коэффициентов преобразованного ряда.

2.3 Аналитическое продолжение гипергеометрического ряда.

3 Ряды JIareppa и ускорение сходимости с применением преобразования Эйлера-Кноппа

3.1 Преобразование ряда JIareppa.

3.2 Выбор параметра суммирования.

3.3 Решение задачи в исходной плоскости

4 Геометрическая интерпретация метода Пиконе

Трикоми

4.1 Одна теорема о сходимости ряда JIareppa.

4.2 Скорость сходимости ряда JIareppa и отображение плоскости изображения

4.3 Оценка ошибки и выбор параметра b в частных случаях.

5 Вычисление скачков оригинала

5.1 Дельта-ядро метода.

5.2 Формула для вычисления скачков оригинала.

Интегральное преобразование Лапласа

СО

F(s) = / е-'Д*) dt, (1)

J о где функция -F(s) — изображение, /(£) — оригинал, представляет собой мощный инструмент для решения широкого класса прикладных задач математической физики. Одним из его главных достоинств является алгебраизация процедур математического анализа, с помощью которой удается свести интегральные и дифференциальные уравнения к более простым. Кроме того, изображение Лапласа является аналитической функцией в некоторой полуплоскости Res > Л, что позволяет привлечь к исследованию решаемой задачи результаты теории функций комплексного переменного.

Как правило, при решении задач операционными методами наиболее трудным этапом является процесс обращения, т. е. возврат от изображения к оригиналу. Существуют таблицы [б] соответствия функций-оригиналов и их изображений, "теоремы разложения", формула обращения Римана-Меллина, позволяющие точно или приближенно находить оригинал. Но решение практических задач приводит к изображениям, к которым не могут быть применены эти "классические" приемы обращения. Например, явный вид изображения может быть неизвестен, если уравнение оказалось неразрешимо в явном виде относительно изображения или содержит не выраженные аналитически компоненты. Если даже получено аналитическое представление изображения, может оказаться нецелесообразным применять точные методы обращения ввиду громоздкости формул для числового обозрения.

В этой связи разными авторами были предложены несколько десятков приближенных методов обращения (см., например, [1-4, 16, 18, 20-32, 47, 49, 57, 69, 71, 76, 78, 84]). До настоящего времени разрабатываются новые и совершенствуются существующие численные методы обращения, но надежного во всех случаях алгоритма восстановления оригинала мы не имеем. Дело в том, что задача обращения, т. е. решения интегрального уравнения (1) первого рода относится к классу некорректных задач. Последние характеризуются неустойчивостью при вычислениях и для их решения необходимо использовать тот или иной метод регуляризации. Это, в свою очередь, требует привлечения дополнительной информации о структуре задачи. Так как учесть все особенности, влияющие на неустойчивость, очень трудно или вообще невозможно, приходится сужать класс изображений (или оригиналов) и разрабатывать специальные методы обращения.

При построении методов обращения, как правило, исходят из того, чтобы метод был точен для функций некоторой заранее фиксированной системы. Если искомый оригинал представйм в виде разложения по этой системе функций, то можно надеяться на получение удовлетворительного приближения к нему в результате применения таких методов.

После построения вычислительного метода должно следовать выяснение условий сходимости, устойчивости, трудоемкости построения и фактической реализации, скорости сходимости, возможности ускорения сходимости в случае необходимости, оценок погрешности, существование точек разрыва и вычисление величины скачков оригинала в этих точках.

Для большинства известных методов отсутствуют какие-либо оценки погрешности, что затрудняет их сравнение друг с другом и выбор конкретного метода при практическом применении. Сравнение различных способов обращения с единой точки зрения, которая позволит сделать заключение о качестве метода, можно сделать на основе рассмотрения порождаемых ими дельта-образных ядер. В общем случае линейный метод обращения можно записать в виде т п т * fmn(t) = Y,T,A^t)F{k)Mt)), (2) к—0 1=0 где значения m, п могут быть и бесконечными. Величины si(t), — соответственно "узлы" и "коэффициенты", определяющие конкретный метод. С учетом уравнения (1) представление (2) можно записать иначе:

•оо / тп п \ m^fmn(t)= / y;V(-lMK^fcexp(-^(i)) ).f(x)dx. (3) Jo \Л=0 /=о /

Положим т п wm) = (4) fc=0 /=0

Тогда равенство (3) запишется в виде

Г (УЗ f(t)~fmn(t)= 5mn{x,t)f(x)dx. (5)

J О

Это равенство означает, что параметры ядра (4), т.е. величины т, п, si(t), Aki(t) желательно подбирать так, чтобы функция Smn(x,t) была близка к дельта-функции S(t — х) или, другими словами, чтобы правая часть (5) представляла собой сингулярный интеграл. Для любого метода обращения написать соответствующее ядро (4) принципиальной трудности не представляет. Вместе с тем, изучение ядра (4) для конкретного метода позволяет сделать некоторые априорные выводы о точности метода. Как правило, любой метод обращения в произвольной точке t > О + 0) +/(* - 0) , rom дает приближение к величине---(см. [84J), и тем самым в окрестности точек разрыва оригинала приближенное решение fTnn(t) при конечных т, п, являясь суммой конечного числа гладких слагаемых, не может правильно отражать поведение оригинала. Вопросы построения конкретных методов обращения и скорости их сходимости к предельной величине изучались в работах [1-4, 6-13, 16-18, 20-33, 43, 46, 47, 49,

В настоящее время наибольшей популярностью пользуются методы обращения, основанные либо на разложениях оригинала в ряды по специальным функциям либо на построении различных квадратурных формул для интеграла Римана-Меллина. Среди методов обращения, использующих ортогональные разложения, наибольшее количество работ посвящено тем, которые основаны на разложении оригинала в ряд Фурье по многочленам JIareppa

Это обусловлено тем, что изображение многочлена JIareppa конформным отображением комплексной плоскости на себя сводится к степенной функции. Связь со степенными рядами позволяет применять для решения проблемы обращения хорошо разработанные методы гармони

56, 57, 66, 69, 71, 74, 76, 78, 80, 84]. ческого анализа, удобные приемы ускорения сходимости, схемы оценки приближений, средства приближенного вычисления коэффициентов разложения (в том числе быстрое преобразование Фурье (БПФ)).

В этой работе мы будем изучать вопросы ускорения сходимости рядов Лагерра в следующей постановке. Пусть оригинал разложим в ряд JTareppa оо f) = $>fcLfc(to), (6) к=О где b > max{0,2А} — произвольный параметр. Пусть функция sF(s) регулярна в окрестности бесконечности. Изображение ряда (6) к=О отображением z — (s — b)/s приведем к степенному ряду оо

Ф) = = sF(s) • w fc=0

Так как в полуплоскости Res > 6/2 > Айв окрестности бесконечно удаленной точки функция sF(s) регулярна, то функция ip(z) регулярна в некотором круге К(0, г) = {z \ \z\ < г} радиусом г > 1.

Далее, применим преобразование Эйлера-Кноппа к ряду (7):

С» ОО £

Ф) = x>*fc = 12мр)(1\к+1, (8)

I—П I--П \ 1 ' где Ак(р) = (j)(— Р)к Р — параметр преобразования.

Представляет интерес решение следующих задач:

1. Определить множество М значений параметра р, при которых область сходимости преобразованного ряда содержит круг сходимости исходного.

2. Определить значение параметра/?, при котором обеспечивается максимальный "радиус" сходимости преобразованного ряда.

3. Преобразовать исходный ряд JIareppa соответственно преобразованию Эйлера-Кноппа степенного ряда и определить множество значений параметра р, при котором такое преобразование законно.

4. Определить значение параметра р, при котором преобразованный ряд Лагерра сходится возможно быстрее.

5. Построить метод ускорения сходимости ряда Лагерра с помощью однопараметрического семейства отображений плоскости изображения Лапласа, дающий на выходе результаты метода ускорения сходимости с применением преобразования Эйлера-Кноппа.

6. Получить дельта-ядро построенного метода и построить метод определения скачков оригинала и его производных на основе разложения оригинала в ряд Лагерра.

Все они полностью решены в настоящей работе.

Содержание диссертации разделено на пять глав. В первой главе приводится обзор современных методов обращения преобразования.

Во второй главе приведены определение преобразования Эйлера-Кноппа и теорема Эйлера-Кноппа, на которой основано это преобразование. Далее исследуются свойства этого преобразования, которые необходимы для получения и обоснования результатов второй главы. В частности, вводится понятие регулярности преобразования степенпого ряда, обобщающее понятие, используемое в теории матричных преобразований рядов и последовательностей. Сформулированы и обоснованы необходимые и достаточные условия регулярности преобразования Эйлера-Кноппа. Также в этой главе даны рекомендации по устойчивому вычислению коэффициентов преобразованного ряда. Основные результаты главы показаны в применении к задаче аналитического продолжения гипергеометрического ряда.

Во третьей главе изложена схема ускорения сходимости метода Пико-не-Трикоми обращения преобразования Лапласа, основанного на разложении оригинала в ряд Фурье по многочленам Лагерра. Схема ускорения основана па переразложении оригинала в ряд по многочленам Лагерра с комплексным аргументом. Обоснована законность преобразования ряда Лагерра с комплексным параметром р, который является одновременно и параметром преобразования Эйлера-Кноппа. На основании полученных в первой главе результатов сформулированы правила нахождения оптимального параметра р при регулярном и нерегулярном преобразовании Эйлера-Кноппа. Соответствующие геометрические построения даны во вспомогательной плоскости, а затем перенесены в плоскость изображения.

В четвертой главе строится метод ускорения сходимости ряда Лагерра, который основан на минимизации угла обзора круга локализации особенностей изображения Лапласа (т. е. круга, содержащего все особые точки изображения). Показано, что этот метод ускорения равносилен изученному во второй главе методу ускорения с применением преобразования Эйлера-Кноппа. В предложенном в третьей главе методе существенно используется геометрия расположения особых точек, что оправдывает название главы.

В пятой главе строится дельта-ядро метода обращения преобразования Лапласа, описанного в третьей главе. С использованием представления дельта-ядра построены формулы для вычисления скачков оригинала Лапласа и его производных. Сформулирована общая схема получения дельта-ядра и формул для вычисления скачков оригинала и его производных по произвольному линейному методу обращения преобразования Лапласа.

Работа изложена на 96 страницах, содержит 9 рисунков и 2 таблицы. Список цитируемой литературы включает 85 наименований и расположен в алфавитном порядке. Нумерация формул, лемм, теорем, замечаний, рисунков и таблиц — сквозная. Основные результаты диссертации опубликованы в работах [8]-[13].

Заключение

Перечислим основные результаты работы:

• исследованы свойства преобразования Эйлера-Кноппа; в частности, введено понятие регулярности преобразования степенного ряда, обобщающее понятие, используемое в теории матричных преобразований рядов и последовательностей,

• сформулированы и обоснованы необходимые и достаточные условия регулярности преобразования Эйлера-Кноппа,

• даны рекомендации по устойчивому вычислению коэффициентов преобразованного по Эйлеру-Кноппу степенного ряда,

• полученные в отношении преобразования Эйлера-Кноппа результаты показаны в применении к задаче аналитического продолжения гипергеометрического ряда.

• изложена схема ускорения сходимости метода Пиконе-Трикоми обращения преобразования Лапласа, основанного на разложении оригинала в ряд Фурье по многочленам Лагерра; схема ускорения основана на переразложении оригинала в ряд по многочленам Лагерра с комплексным аргументом,

• обоснована законность преобразования ряда Лагерра с комплексным параметром р, который является одновременно и параметром преобразования Эйлера-Кноппа,

• сформулированы правила нахождения оптимального параметра р при регулярном и нерегулярном преобразовании Эйлера-Кноппа; соответствующие геометрические построения даны во вспомогательной плоскости, а затем перенесены в плоскость изображения,

• построен метод ускорения сходимости ряда JIareppa, который основан на минимизации угла обзора круга локализации особенностей изображения Лапласа (т.е. круга, содержащего все особые точки изображения); показано, что этот метод ускорения равносилен методу ускорения с применением преобразования Эйлера-Кноппа,

• получено дельта-ядро метода обращения преобразования Лапласа, названного здесь геометрической интерпретацией метода Эйлера-Кноппа,

• с использованием представления дельта-ядра построены формулы для вычисления скачков оригинала Лапласа и его производных,

• сформулирована общая схема получения дельта-ядра и формул для вычисления скачков оригинала и его производных по произвольному линейному методу обращения преобразования Лапласа.

Скажем несколько слов о задачах, решение которых представляет интерес. При вычислении скачков оригинала с помощью рядов Лагер-ра выбор подходящих значений параметров становится критичным для обеспечения требуемой точности нахождения точки разрыва и величины скачка в ней. Предложенные в этой работе методы выбора параметров и ускорения ряда Лагерра работают при сходимости исходного ряда Лагер-ра с асимптотической скоростью геометрической прогрессии. При наличии разрывов оригинала это, разумеется, не имеет места. По-видимому, в этой ситуации целесообразней разрабатывать адаптивный (т. е. самонастраивающийся в ходе вычислений) алгоритм выбора параметров ряда Лагерра.

Далее, сходимость и точность известных методов обращения преобразования Лапласа существенно ухудшается при наличии особенностей изображения с большими по модулю мнимыми частями. Ситуация обусловлена тем, что изображения вещественных оригиналов имеют комп-лексно-сопряженые особенности. Вместе с тем, для нахождения оригинала вполне достаточно "информации" об изображении в какой-либо (скажем, верхней) полуплоскости. Поясним сказанное.

Пусть fit) — искомая вещественная функция-оригинал с изображением F(s), fi{t) — произвольная функция-оригинал с изображением Fi(s). Определим функцию g{s) равенством

Пользуясь тем, что функции /(f) pi f\{t) вещественны, запишем где черта означает комплексное сопряжение. Отсюда F(s) = (g(s) + g(s))/2. Наложим на функцию g(s) условие регулярности в нижней полуплоскости. Это автоматически обеспечит совпадение положений и характеристик особых точек функций F(s) и g(s) в верхней полуплоскости. Обратив g{s) каким-либо методом и отбросив мнимую часть, мы получим приближение к искомому оригиналу. При этом за счет преобразования плоскости изображения и подходящего выбора параметров метода обращения можно повысить точность метода по сравнению с простым g{s) = F{s)+iF1(s).

112) g(8) = F(s)-iF1(s)

113) восстановлением вещественного оригинала тем же методом. В этой связи представляет интерес решение задачи отыскания функции g(s) по известному изображению F(s).

1. Амербаев В. М. Операционное исчисление и обобщенные ряды JIareppa. Алма-Ата. 1974. 182 с.

2. Амербаев В. М., Утембаев Н. А. Численный анализ лагерровского спектра. Алма-Ата, 1982. 188 с.

3. Андрейченко Д. К. Эффективный алгоритм численного обращения интегрального преобразования Лапласа // ЖВМ и МФ. 2000. Т. 40, № 7. С. 1030-1044.

4. Белов М. А., Цирулис Т. Т. Асимптотические методы обращения интегральных преобразований. Рига. 1985. 288 с.

5. Винер Н., Пэли Р. Преобразование Фурье в комплексной области. М.: Наука. 1954. 268 с.

6. Дёч Г. Руководство к практическому применению преобразования Лапласа и Z-преобразования. М., 1971. 288 с.

7. Диткин В. А., Прудников А. П. Операционное исчисление. М., 1975. 407 с.

8. Кабардов М. М. О применении метода суммирования Эйлера-Кноппа к ряду Лагерра // Методы вычислений. Вып. 22. СПб., 2008. С. 77-81.

9. Кабардов М. М. Об обращении преобразования Лапласа методом разложения оригинала в ряд Фурье-Лежандра // Вестник С.-Петерб. ун-та. 2008. Сер. 1. Вып. 1. С. 144 148.

10. Кабардов М. М. О суммировании ряда Лагерра методом Эйлера-Кноппа в задаче обращения преобразования Лапласа // Вестник С.-Петерб. ун-та. 2008. Сер. 1. Выи. 4. С. 84-89.

11. Кабардов М. М. Геометрическая интерпретация метода суммирования Эйлера-Кноппа в задаче обращения преобразования Лапласа // Вестник С.-Петерб. ун-та. 2009. Сер. 1. Выи. 1: С. 31-35.

12. Кабардов М. М. Об обращении преобразования Лапласа методом разложения оригинала в ряд по многочленам Лагерра // "Космос, астрономия, программирование". Тез. докл. СПб., 2008. С. 166-171.

13. Кабардов М. М., Рябов В. М. Ускорение сходимости рядов Лагерра з задаче обращения преобразования Лапласа // ЖВМ и МФ. 2009. Т. 49, № 4. С. 601-610.

14. Коиторович М. И. Операционное исчисление и процессы в электрических цепях. М., 1975. 319 с.

15. Королев Ю. П. Расчет цунами по измерениям уровня моря в удаленных точках при оперативном прогнозе // Океанология. 2004. Т. 44, № 3. С. 376-382.

16. Крылов В. И., Скобля Н. С. Методы приближенного преобразования Фурье и обращения преобразования Лапласа. М., 1974. 224 с.

17. Ланцош К. Практические методы прикладного анализа. М.: Физ-матлит. 1961. 524 с.

18. Лебедева А. ВРябов В. М. Об обращении преобразования Лапласа с помощью рядов Лагерра и квадратурных формул // Методы вычислений. Вып. 19. СПб., 2001. С. 123-139.

19. Олвер Ф. Асимптотика и специальные функции. М., 1990. 528 с.

20. Рябов В. М. О численном обращении преобразования Лапласа // Методы вычислений. Вып. 11. Л., 1978. С. 48-57.

21. Рябов В. М. Применение аппроксимаций Паде к обращению преобразования Лапласа // Вестн. Ленингр. ун-та. 1979. № 7. С. 41-44.

22. Рябов В. М. Об ускорении сходимости метода Виддера обращения преобразования Лапласа // Вестн. Ленингр. ун-та. 1981. № 1. С. 53 58.

23. Рябов В. М. О многочленах, возникающих при численном обращении преобразования Лапласа // Методы вычислений. Вып. 12. Л., 1981. С. 46-53.

24. Рябов В. М. Оценка погрешности квадратурных формул обращения преобразования Лапласа, связанных с аппроксимациями Паде функции // Вестн. Ленингр. ун-та. 1984. № 1. С. 42-47.

25. Рябов В. М. О точности некоторых методов обращения преобразования Лапласа // Методы вычислений. Вып. 14. Л., 1985. С. 59-71.

26. Рябов В. М. О свойствах квадратурных формул, применяемых для обращения преобразования Лапласа // Методы вычислений. Вып. 15. Л., 1988. С. 63-73.

27. Рябов В. М. Вычисление значений и скачков оригинала с помощью формул Виддера // Вестн. Ленингр. ун-та. 1989. № 1. С. 114-116.

28. Рябов В. М. Свойства квадратурных формул, применяемых для обращения преобразования Лапласа // ЖВМ и МФ. 1989. Т. 29, № 6. С. 941 944.

29. Рябов В. М. Свойства квадратурных формул наивысшей степени точности, применяемых для обращения преобразования Лапласа // ЖВМ и МФ. 1989. Т. 29, № 7. С. 1083-1087.

30. Рябов В. М. О точности вычисления значений и скачков оригинала методом Виддера // Вести. Ленингр. ун-та. 1989. № 15. С. 35-38.

31. Рябов В. М. Поведение коэффициентов квадратурных формул обращения преобразования Лапласа при возрастании числа узлов // Вестн. Ленингр. ун-та. 1990. № 15. С. 38-40.

32. Рябов В. М. Вычисление скачков оригинала по его изображению с помощью квадратурных формул // Вестн. Ленингр. ун-та. 1998. № 1. С. 36-39.

33. Рябов В. М. Нахождение скачка функции-оригинала по его изображению по Лапласу // ЖВМ и МФ. 2004. Т. 44, № 5. С. 777-785.

34. Рябов В. М. О квадратурных формулах, связанных с аппроксимациями Паде // ЖВМ и МФ. 2006. Т. 46, № 5. С. 771-780.

35. Рябов В. М. Нахождение точки разрыва и величины скачка оригинала по его изображению по Лапласу // Вестник СПбГУ. 2008. Сер. 1. Вып. 1. С. 151-155.

36. Сегё Г. Ортогональные многочлены. М., 1962. 500 с.

37. Скороходов С. Л. Методы аналитического продолжения обобщенных гипергеометрических функций ., ар; &i,., 6pi; z) // ЖВМ и МФ. 2004. Т. 44. № 7. С. 1164-1186.

38. Слепяи Л. И., Яковлев Ю. С. Интегральные преобразования в нестационарных задачах механики. Л., 1980. 343 с.

39. Cyemwi П. К. Классические ортогональные многочлены. М., 1976. 328 с.

40. Тимаи А.Ф. Теория приближения функций действительного переменного. М.: Физматгиз, 1960, 624 с.

41. Тихонов А. Н., Арсении В. Я. Методы решения некорректных задач. М., 1979. 288 с.

42. Харди Г. Г. Расходящиеся ряды. М., 2006. 504 с.

43. Abate JChoudhury G. L., Whitt W. Numerical inversion of multidimensional Laplace transforms by the Laguerre method // Perf. Eval. 1998. Vol. 31. P. 229 243.

44. Al-Shuaibi A. The Riemann zeta function used in the inversion of the Laplace transform // Inv. Problems. 1998. Vol. 14. P. 1—7.

45. Al-Shuaibi A. A regularization method for approximating the inverse Laplace transform // Approx. Theory and its Appl. 1997. Vol 13, № 1. P. 58-65.

46. Ahn J., Kang S., Kiuon Y. A flexible inverse Laplace transform algorithm and its application // Сотр. 2003. Vol. 71. P. 115-131.

47. Bellman R. E.; Kalaba P. E., Lockett J. A. Numerical inversion of the Laplace transform. N.-Y. 1966. 249 p.

48. Boumenir A., Al-Shuaibi A. On the numerical inversion of the Laplace transform by the use of an optimized Legendre polynomials // Approx. Theory and its Appl. 2000. Vol. 16, № 4. P. 17-32.

49. Boutros Y. Z. Numerical methods for the inversion of the Laplace transforms. Zurich. 1964. 64 p.

50. Campagna R., DAmore L., Murli A. An efficient algorithm for regu-larization of Laplace transform inversion in real case // J. Сотр. Appl. Math. 2007. Vol. 210. P. 84-98.

51. Cunha C., Viloche F. The Laguerre functions in the inversion of the Laplace transform // Inv. Problems. 1993. Vol. 9. P. 57-68.

52. Cuomo S., DAmore L., Murli A. Error analysis of a Collocation method for numerically inverting a Laplace transform in case of real samples // J. Сотр. Appl. Math. 2007. Vol. 210. P. 149-158.

53. DAmore L., Murli A. Regularization of a Fourier series method for the Laplace transform inversion with real data // Inv. Problems. 2002. Vol. 18. P. 1185-1205.

54. De Chant L. J. Impulsive displacement of a quasi-linear viscoelastic material through accurate numerical inversion of the Laplace transform j j Сотр. and Math, with Appl. 2002. Vol. 43. P. 1161-1170.

55. Duffy D. G. On the numerical inversion of Laplace transforms: comparison of three new methods on characteristic problems from applications // ACM Trans, on Math. Soft. 1993. Vol. 19, № 3. P. 333-359.

56. Fujiwara H., Matsuura Т., Saitoh S., Sawano Y. Real inversion of the Laplace transform in numerical singular value decomposition// J. Anal, and Appl. 2008. Vol. 6, № 1. P. 55-68.

57. Gabutti В., Lepora P. The numerical performance of Tricomi's formula for inverting the Laplace transform // Numer. Math. 1987. Vol. .51. P. 369-380.

58. Gabutti В., Lyness J. N. Some generalizations of the Euler-Knopp transformation // Numer. Math. 1986. Vol. 48. P. 199-220.

59. Giunta G., Laccetti G., Rizzardi M.R. More on the- Weeks method for the numerical inversion of the Laplace transform // Numer. Math. 1988. Vol. 54. P. 193-200.

60. Giunta G., Murli A., Schmid G. An analysis of bilinear transform polynomial methods of inversion of Laplace transforms // Numer. Math. 1995. Vol. 69. P. 269-282.

61. Gomez P., Uribe F. A. The numerical Laplace transform: An accurate technique for analyzing electromagnetic transients on power system devices // Electr. Pow. Ener. Syst. 2009. Vol. 31. P. 116-123.

62. Hassanzadeh H., Pooladi-Darvish M. Comparison of different numerical Laplace inversion methods for engineering applications // Appl. Math, and Сотр. 2007. Vol. 189. P. 1966-1981.

63. Kryzhniy V. V. Regularized inversion of integral transformations of Mellin convolution type // Inv. Problems. 2003. Vol. 19. P. 1227-1240.

64. Kunstmann P. C. Post-Widder Inversion for Laplace Transforms of Hy-perfunctions // Func. Anal, and Evol. Eq. The Giinter Lumer Volume. 2007. P. 423-431.

65. Lopez-Fernandez M., Palencia C., Schadle A. A spectral order method for inverting sectorial Laplace transforms // SIAM J. Numer. Anal. 2006. Vol. 44, № 3. P. 1332-1350.

66. Lyness J. N., Giunta G. A modification of the Weeks method for numerical inversion of the Laplace transform // Math, of Сотр. 1986. Vol. 47, № 175. P. 313-322.

67. Maksimovich V. N., Solyar T. Ya. Refined formulas for determination of the inverse Laplace transform using Fourier series and their use in problems of heat conduction //J. Eng. Phys. Therm. 2002. Vol. 75, № 3. P. 648-650.

68. Niethammer W. Numerical application of Euler's series transformation and its generalizations // Numer. Math. 1980. Vol. 34. P. 271-283.

69. Picone M. Sulla transformazione di Laplace // Rend. Atti. Accad. Naz. Lincei. 1935. Vol. 21. P. 306-313.

70. Piessens R. Numerical inversion of the Laplace transform // IEEE Trans, on Aut. Control. 1969. P. 299-301.

71. Piessens R., Branders M. A. Numerical inversion of the Laplace transform using generalized Laguerre polynomials // Proc. IEE. 1971. Vol. 118. P. 1517-1522.

72. Rodriguez G., Seatzu S. On the numerical inversion of the Laplace transform in reproducing kernel Hilbert spaces // IMA J. Num. Anal. 1993. Vol. 13. P. 463-475.

73. Rathore R. K. S., Singh O. P. Determination of certain asymptotic constants related with the Post-Widder inversion of Laplace transform // Acta Math. Acad. Sci. Hung. 1980. T. 36 (1-2). P. 155-160.

74. Saitoh S. Applications of Tikhonov regularization to inverse problems using reproducing kernels // J. Phys.:Conf. Series. 2007. Vol. 73. P. 1-12.

75. Sawano Y., Fujiwara H., Saitoh S. Real inversion formulas of the Laplace transform on weighted function spaces // Compl. Anal. Oper. Theory. 2008. Vol. 2. P. 511-521.

76. Talbot A. The accurate numerical inversion of Laplace transforms // J. inst. math. appl. 1979. Vol. 23. P. 97-120.

77. Trefethen L. N., Weideman J. A. C., Schmelzer T. Talbot quadratures and rational approximations // BIT Num. Math. 2006. Vol. 46. P. 653-670.

78. Tricomi F. Transformazione di Laplace e polinomi di Laguerre // Rend. Atti. Accad. Naz. Lincei. 1935. Vol. 13. P. 232-239.

79. Valko P. P., Abate J. Numerical Laplace inversion in rheological characterization // J. Non-Newtonian Fluid Mech. 2004. Vol. 116. P. 395— 406.

80. Weideman J. A. C. Optimizing Talbot's contours for the inversion of the Laplace transform // SIAM J. Numer. Anal. 2006. Vol. 44, № 6. P. 2342-2362.

81. Weideman J. A. C. Algorithms for parameter selection in the Weeks method for inverting the Laplace transform // SIAM J. Sci. Comput. 1999. Vol. 21, № 1. P. 111-128.

82. Weideman J. A. C., Trefethen L. N. Parabolic and hyperbolic contours for computing the Bromwich integral // Math. Сотр. 2007. Vol. 76, № 259. P. 1341-1356.

83. Weniger E. J. On the analyticity of Laguerre series // J. Phys. A: Math. Theor. 2008. Vol. 41. P. 1-43.

84. Widder D. V. The Laplace transform. Princeton. 1946. 406 p.

85. Wynn P. A note on the generalized Euler transformation // The Сотр. J. 1970. Vol. 14, № 4. P. 437-441.