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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.11
- 수록면
- 165 - 168 (4page)
이용수
초록· 키워드
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With each Lipschitz domain and material parameter, an infinite number of tensors, called the Generalized Polarization Tensors (GPTs), is associated. The GPTs contain significant information on the shape of the domain and its material parameter. In recent paper [5], we designed an optimization algorithm to recover fine shape details of a given domain using the GPTs by minimizing a weighted discrepancy functional. In the contained numerical experiments, the results are good, but it has the limitation that we cannot change the topology. In order to make the topology change possible, we add the level-set framework in the optimization procedure. We perform some numerical experiments to demonstrate the validity of the proposed method.
목차
ABSTRACT
INTRODUCTION
REFERENCES
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2014-410-000453659