The work selects a specific issue from the numerical analysis of optimal control problems. We investigate a linear-quadratic optimal control problem based on a partial differential equation on 3-dimensional non-convex domains. Based on efficient solution methods for the partial differential equation an algorithm known from control theory is applied. Now the main objectives are to prove that there is no degradation in efficiency and to verify the result by numerical experiments. We describe a solution method which has second order convergence, although the intermediate control approximations are piecewise constant functions. This superconvergence property is gained from a special projection operator which generates a piecewise constant approximation that has a supercloseness property, from a sufficiently graded mesh which compensates the singularities introduced by the non-convex domain, and from a discretization condition which eliminates some pathological cases. Both isotropic and anisotropic discretizations are investigated and similar superconvergence properties are proven. A model problem is presented and important results from the regularity theory of solutions to partial differential equation in non-convex domains have been collected in the first chapters. Then a collection of statements from the finite element analysis and corresponding numerical solution strategies is given. Here we show newly developed tools regarding error estimates and projections into finite element spaces. These tools are necessary to achieve the main results. Known fundamental statements from control theory are applied to the given model problems and certain conditions on the discretization are defined. Then we describe the implementation used to solve the model problems and present all computed results.

Die Dissertation beschäftigt sich mit Parameteridentifikationsproblemen, wie sie häufig in Fragestellungen der Festkörpermechanik zu finden sind. Hierbei betrachten wir die Identifikation von Materialparametern -- die typischerweise die Eigenschaften der zugrundeliegenden Materialien repräsentieren -- aus gemessenen Verformungen oder Belastungen eines Testkörpers. In mathematischem Sinne entspricht dies der Lösung von Identifikationsproblemen, die eine spezielle Klasse von inversen Problemen bilden. Der Inhalt der Dissertation ist folgendermaßen gegliedert. Nach dem einführenden Abschnitt 1 wird in Abschnitt 2 ein Überblick von Optimierungs- und Regularisierungsverfahren zur stabilen Lösung nichtlinearer inverser Probleme diskutiert. In Abschnitt 3 betrachten wir die Identifikation von skalaren und stückweise konstanten Parametern in linearen elliptischen Differentialgleichungen. Hierbei werden zwei Testprobleme erörtert, die Identifikation von Diffusions- und Reaktionsparameter in einer allgemeinen elliptischen Differentialgleichung und die Identifikation der Lame-Konstanten in einem Modell der linearisierten Elastizität. Die zugrunde liegenden PDE-Modelle und Lösungszugänge werden erläutert. Insbesondere betrachten wir hier Newton-artige Algorithmen, Gradientenmethoden, Multi-Parameter Regularisierung and den evolutionären Algorithmus CMAES. Abschließend werden Ergebnisse einer numerischen Studie präsentiert. Im Abschnitt 4 konzentrieren wir uns auf die Identifikation von verteilten Parametern in hyperelastischen Materialmodellen. Das nichtlineare Elastizitätsproblem wird detailiert erläutert und verschiedene Materialmodelle werden diskutiert (linear elastisches St.-Venant-Kirchhoff Material und nichtlineare Neo-Hooke, Mooney-Rivlin und Modified-Fung Materialien. Zur Lösung des resultierenden Parameteridentifikationsproblems werden Lösungsansätze aus der optimalen Steuerung in Form eines Newton-Lagrange SQP Algorithmus verwendet. Die Resultate einer numerischen Studie werden präsentiert, basierend auf einem zweidimensionales Testproblem mit einer sogenannten Cook-Mebran. Abschließend wird im Abschnitt 5 die Verwendung adaptiver FEM für die Lösung von Parameteridentifikationsproblems kurz erörtert. / The dissertation is focussed on parameter identification problems arising in the context of structural mechanics. At this, we consider the identification of material parameters - which typically represent the properties of an underlying material - from given measured displacements and forces of a loaded test body. In mathematical terms such problems denote identification problems as a special case of general inverse problems. The dissertation is organized as follows. After the introductive section 1, section 2 is devoted to a survey of optimization and regularization methods for the stable solution of nonlinear inverse problems. In section 3 we consider the identification of scalar and piecewise constant parameters in linear elliptic differential equations and examine two test problems, namely the identification of diffusion and reaction parameters in a generalized linear elliptic differential equation of second order and the identification of the Lame constants in the linearized elasticity model. The underlying PDE models are introduced and solution approaches are discussed in detail. At this, we consider Newton-type algorithms, gradient methods, multi-parameter regularization, and the evolutionary algorithm CMAES. Consequently, numerical studies for a two-dimensional test problem are presented. In section 4 we point out the identification of distributed material parameters in hyperelastic deformation models. The nonlinear elasticity boundary value problem for large deformations is introduced. We discuss several material laws for linear elastic (St.-Venant-Kirchhoff) materials and nonlinear Neo-Hooke, Mooney-Rivlin, and Modified-Fung materials. For the solution of the corresponding parameter identification problem, we focus on an optimal control solution approach and introduce a regularized Newton-Lagrange SQP method. The Newton-Lagrange algorithm is demonstrated within a numerical study. Therefore, a simplified two-dimensional Cook membrane test problem is solved. Additionally, in section 5 the application of adaptive methods for the solution of parameter identification problems is discussed briefly.

Der Vortrag erläutert das Grundprinzip des Diffie-Hellman-Schlüsseltausches mithilfe des diskreten Logarithmus unter Zuhilfenahme elliptischer Kurven über endlichen Körpern.

Universiẗat, Diss.--Erlangen-Nürnberg, 2007.

The work selects a specific issue from the numerical analysis of optimal control problems. We investigate a linear-quadratic optimal control problem based on a partial differential equation on 3-dimensional non-convex domains. Based on efficient solution methods for the partial differential equation an algorithm known from control theory is applied. Now the main objectives are to prove that there is no degradation in efficiency and to verify the result by numerical experiments. We describe a solution method which has second order convergence, although the intermediate control approximations are piecewise constant functions. This superconvergence property is gained from a special projection operator which generates a piecewise constant approximation that has a supercloseness property, from a sufficiently graded mesh which compensates the singularities introduced by the non-convex domain, and from a discretization condition which eliminates some pathological cases. Both isotropic and anisotropic discretizations are investigated and similar superconvergence properties are proven. A model problem is presented and important results from the regularity theory of solutions to partial differential equation in non-convex domains have been collected in the first chapters. Then a collection of statements from the finite element analysis and corresponding numerical solution strategies is given. Here we show newly developed tools regarding error estimates and projections into finite element spaces. These tools are necessary to achieve the main results. Known fundamental statements from control theory are applied to the given model problems and certain conditions on the discretization are defined. Then we describe the implementation used to solve the model problems and present all computed results.

Der Vortrag erläutert das Grundprinzip des Diffie-Hellman-Schlüsseltausches mithilfe des diskreten Logarithmus unter Zuhilfenahme elliptischer Kurven über endlichen Körpern.

In den vergangenen Jahrzehnten rückte das häufige Auftreten von multiplen Polylogarithmen und multiplen Zeta-Werten, in Feynman-Diagramm Rechnungen niedriger Ordnung, verstärkt in den wissenschaftlichen Fokus. Hierbei offenbarte sich eine Verbindung zu den mathematischen Theorien der Perioden und der iterierten Integrale von Chen. Eine ähnliche Allgegenwärtigkeit von multiplen Zeta-Werten wurde jüngst auch in der α'-Entwicklung von Genus-Null Stringtheorie Amplituden beobachtet. Davon inspiriert befasst sich diese Arbeit mit der Systematik der iterierten Integralen in den Streuamplituden der offenen Stringtheorie. Unser Fokus liegt insbesondere auf der Genus-Eins Amplitude, welche sich vollständig durch iterierte Integrale, die bezüglich einer punktierten elliptischen Kurve definiert sind, ausdrücken lässt. Wir führen den Begriff der getwisteten elliptischen multiplen Zeta-Werte ein. Dieser Begriff beschreibt eine Klasse von iterierten Integralen, die auf einer elliptischen Kurve definiert sind, bei welcher ein rationales Gitter entfernt wurde. Anschließend zeigen wir, dass die Entwicklung eines jeden getwisteten elliptischen multiplen Zeta-Wertes, bezüglich des modularen Parameters τ, durch ein Anfangswertproblem beschrieben wird. Weiterhin präsentieren wir ein Argument dafür, dass sich im Limes τ→i∞ jeder getwistete elliptische multiple Zeta-Wert durch zyklotomische multiple Zeta-Werte ausdrücken lässt. Schließlich beschreiben wir wie sich Genus-Eins Amplituden in offener Stringtheorie mithilfe von getwisteten elliptischen multiplen Zeta-Werten ausdrücken lassen und illustrieren dies für die Vier-Punkt Amplitude. Hierbei zeigt es sich, dass bis zu dritter Ordnung in α' alle Beiträge durch die Unterklasse der elliptischen multiplen Zeta-Werte ausgedrückt werden können, was wiederum äquivalent zu der Abwesenheit unphysikalischer Pole in Gliozzi-Scherk-Olive projizierter Superstringtheorie ist. / Over the last few decades the prevalence of multiple polylogarithms and multiple zeta values in low order Feynman diagram computations of quantum field theory has received increased attention, revealing a link to the mathematical theories of Chen’s iterated integrals and periods. More recently, a similar ubiquity of multiple zeta values was observed in the α'-expansion of genus-zero string theory amplitudes. Inspired by these developments, this work is concerned with the systematic appearance of iterated integrals in scattering amplitudes of open superstring theory. In particular, the focus will be on studying the genus-one amplitude, which requires the notion of iterated integrals defined on punctured elliptic curves. We introduce the notion of twisted elliptic multiple zeta values that are defined as a class of iterated integrals naturally associated to an elliptic curve with a rational lattice removed. Subsequently, we establish an initial value problem that determines the expansions of twisted elliptic multiple zeta values in terms of the modular parameter τ of the elliptic curve. Any twisted elliptic multiple zeta value degenerates to cyclotomic multiple zeta values at the cusp τ → i∞, with the corresponding limit serving as the initial condition of the initial value problem. Finally, we describe how to express genus-one open-string amplitudes in terms of twisted elliptic multiple zeta values and study the four-point genus-one open-string amplitude as an example. For this example we find that up to third order in α' all possible contributions in fact belong to the subclass formed by elliptic multiple zeta values, which is equivalent to the absence of unphysical poles in Gliozzi-Scherk-Olive projected superstring theory.

Die Dissertation beschäftigt sich mit Parameteridentifikationsproblemen, wie sie häufig in Fragestellungen der Festkörpermechanik zu finden sind. Hierbei betrachten wir die Identifikation von Materialparametern -- die typischerweise die Eigenschaften der zugrundeliegenden Materialien repräsentieren -- aus gemessenen Verformungen oder Belastungen eines Testkörpers. In mathematischem Sinne entspricht dies der Lösung von Identifikationsproblemen, die eine spezielle Klasse von inversen Problemen bilden. Der Inhalt der Dissertation ist folgendermaßen gegliedert. Nach dem einführenden Abschnitt 1 wird in Abschnitt 2 ein Überblick von Optimierungs- und Regularisierungsverfahren zur stabilen Lösung nichtlinearer inverser Probleme diskutiert. In Abschnitt 3 betrachten wir die Identifikation von skalaren und stückweise konstanten Parametern in linearen elliptischen Differentialgleichungen. Hierbei werden zwei Testprobleme erörtert, die Identifikation von Diffusions- und Reaktionsparameter in einer allgemeinen elliptischen Differentialgleichung und die Identifikation der Lame-Konstanten in einem Modell der linearisierten Elastizität. Die zugrunde liegenden PDE-Modelle und Lösungszugänge werden erläutert. Insbesondere betrachten wir hier Newton-artige Algorithmen, Gradientenmethoden, Multi-Parameter Regularisierung and den evolutionären Algorithmus CMAES. Abschließend werden Ergebnisse einer numerischen Studie präsentiert. Im Abschnitt 4 konzentrieren wir uns auf die Identifikation von verteilten Parametern in hyperelastischen Materialmodellen. Das nichtlineare Elastizitätsproblem wird detailiert erläutert und verschiedene Materialmodelle werden diskutiert (linear elastisches St.-Venant-Kirchhoff Material und nichtlineare Neo-Hooke, Mooney-Rivlin und Modified-Fung Materialien. Zur Lösung des resultierenden Parameteridentifikationsproblems werden Lösungsansätze aus der optimalen Steuerung in Form eines Newton-Lagrange SQP Algorithmus verwendet. Die Resultate einer numerischen Studie werden präsentiert, basierend auf einem zweidimensionales Testproblem mit einer sogenannten Cook-Mebran. Abschließend wird im Abschnitt 5 die Verwendung adaptiver FEM für die Lösung von Parameteridentifikationsproblems kurz erörtert. / The dissertation is focussed on parameter identification problems arising in the context of structural mechanics. At this, we consider the identification of material parameters - which typically represent the properties of an underlying material - from given measured displacements and forces of a loaded test body. In mathematical terms such problems denote identification problems as a special case of general inverse problems. The dissertation is organized as follows. After the introductive section 1, section 2 is devoted to a survey of optimization and regularization methods for the stable solution of nonlinear inverse problems. In section 3 we consider the identification of scalar and piecewise constant parameters in linear elliptic differential equations and examine two test problems, namely the identification of diffusion and reaction parameters in a generalized linear elliptic differential equation of second order and the identification of the Lame constants in the linearized elasticity model. The underlying PDE models are introduced and solution approaches are discussed in detail. At this, we consider Newton-type algorithms, gradient methods, multi-parameter regularization, and the evolutionary algorithm CMAES. Consequently, numerical studies for a two-dimensional test problem are presented. In section 4 we point out the identification of distributed material parameters in hyperelastic deformation models. The nonlinear elasticity boundary value problem for large deformations is introduced. We discuss several material laws for linear elastic (St.-Venant-Kirchhoff) materials and nonlinear Neo-Hooke, Mooney-Rivlin, and Modified-Fung materials. For the solution of the corresponding parameter identification problem, we focus on an optimal control solution approach and introduce a regularized Newton-Lagrange SQP method. The Newton-Lagrange algorithm is demonstrated within a numerical study. Therefore, a simplified two-dimensional Cook membrane test problem is solved. Additionally, in section 5 the application of adaptive methods for the solution of parameter identification problems is discussed briefly.

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit drei Klassen ausgewählter nichtlinearer Probleme, die Forschungsgegenstand der angewandten Mathematik sind. Diese Probleme behandeln die Minimierung von Integralen in der Variationsrechnung (Kapitel 3), das Lösen partieller Differentialgleichungen (Kapitel 4) und das Lösen nichtlinearer Optimierungsaufgaben (Kapitel 5). Mit deren Hilfe lassen sich unterschiedlichste Phänomene der Natur- und Ingenieurwissenschaften sowie der Ökonomie mathematisch modellieren. Als konkretes Beispiel werden mathematische Modelle der Theorie elastischer Festkörper betrachtet. Das Ziel der vorliegenden Arbeit besteht darin, ein gegebenes nichtlineares Problem durch polynomiale Probleme zu approximieren. Um dieses Ziel zu erreichen, beschäftigt sich ein großer Teil der vorliegenden Arbeit mit der polynomialen Approximation von nichtlinearen Funktionen. Den Ausgangspunkt dafür bildet der Weierstraßsche Approximationssatz. Auf der Basis dieses bekannten Satzes und eigener Sätze wird als Hauptresultat der vorliegenden Arbeit gezeigt, dass im Übergang von einer gegebenen Funktion zum approximierenden Polynom wesentliche Eigenschaften der gegebenen Funktion erhalten werden können. Die wichtigsten Eigenschaften, für die dies bisher nicht bekannt war, sind: Quasikonvexität im Sinne der Variationsrechnung, Quasimonotonie im Zusammenhang mit partiellen Differentialgleichungen sowie Quasikonvexität im Sinne der nichtlinearen Optimierung (Theoreme 3.16, 4.10 und 5.5). Schließlich wird gezeigt, dass die zu den untersuchten Klassen gehörenden nichtlinearen Probleme durch polynomiale Probleme approximiert werden können (Theoreme 3.26, 4.16 und 5.8). Die dieser Approximation zugrunde liegende Konvergenz garantiert sowohl eine Approximation im Parameterraum als auch eine Approximation im Lösungsraum. Für letztere werden die Konzepte der Gamma-Konvergenz (Epi-Konvergenz) und der G-Konvergenz verwendet. / In this thesis, we are concerned with three classes of non-linear problems that appear naturally in various fields of science, engineering and economics. In order to cover many different applications, we study problems in the calculus of variation (Chapter 3), partial differential equations (Chapter 4) as well as non-linear programming problems (Chapter 5). As an example of possible applications, we consider models of non-linear elasticity theory. The aim of this thesis is to approximate a given non-linear problem by polynomial problems. In order to achieve the desired polynomial approximation of problems, a large part of this thesis is dedicated to the polynomial approximation of non-linear functions. The Weierstraß approximation theorem forms the starting point. Based on this well-known theorem, we prove theorems that eventually lead to our main result: A given non-linear function can be approximated by polynomials so that essential properties of the function are preserved. This result is new for three properties that are important in the context of the considered non-linear problems. These properties are: quasiconvexity in the sense of the calculus of variation, quasimonotonicity in the context of partial differential equations and quasiconvexity in the sense of non-linear programming (Theorems 3.16, 4.10 and 5.5). Finally, we show the following: Every non-linear problem that belongs to one of the three considered classes of problems can be approximated by polynomial problems (Theorems 3.26, 4.16 and 5.8). The underlying convergence guarantees both the approximation in the parameter space and the approximation in the solution space. In this context, we use the concepts of Gamma-convergence (epi-convergence) and of G-convergence.

Ausgehend von einem thermodynamisch konsistenten Modell von Dreyer und Duderstadt für Tropfenbildung in Galliumarsenid-Kristallen, das Oberflächenspannung und Spannungen im Kristall berücksichtigt, stellen wir zwei mathematische Modelle zur Evolution der Größe flüssiger Tropfen in Kristallen auf. Das erste Modell behandelt das Regime diffusionskontrollierter Interface-Bewegung, während das zweite Modell das Regime Interface-kontrollierter Bewegung des Interface behandelt. Unsere Modellierung berücksichtigt die Erhaltung von Masse und Substanz. Diese Modelle verallgemeinern das wohlbekannte Mullins-Sekerka-Modell für die Ostwald-Reifung. Wir konzentrieren uns auf arsenreiche kugelförmige Tropfen in einem Galliumarsenid-Kristall. Tropfen können mit der Zeit schrumpfen bzw. wachsen, die Tropfenmittelpunkte sind jedoch fixiert. Die Flüssigkeit wird als homogen im Raum angenommen. Aufgrund verschiedener Skalen für typische Distanzen zwischen Tropfen und typischen Radien der flüssigen Tropfen können wir formal so genannte Mean-Field-Modelle herleiten. Für ein Modell im diffusionskontrollierten Regime beweisen wir den Grenzübergang mit Homogenisierungstechniken unter plausiblen Annahmen. Diese Mean-Field-Modelle verallgemeinern das Lifshitz-Slyozov-Wagner-Modell, welches rigoros aus dem Mullins-Sekerka-Modell hergeleitet werden kann, siehe Niethammer et al., und gut verstanden ist. Mean-Field-Modelle beschreiben die wichtigsten Eigenschaften unseres Systems und sind gut für Numerik und für weitere Analysis geeignet. Wir bestimmen mögliche Gleichgewichte und diskutieren deren Stabilität. Numerische Resultate legen nahe, wann welches der beiden Regimes gut zur experimentellen Situation passen könnte. / Based on a thermodynamically consistent model for precipitation in gallium arsenide crystals including surface tension and bulk stresses by Dreyer and Duderstadt, we propose two different mathematical models to describe the size evolution of liquid droplets in a crystalline solid. The first model treats the diffusion-controlled regime of interface motion, while the second model is concerned with the interface-controlled regime of interface motion. Our models take care of conservation of mass and substance. These models generalise the well-known Mullins-Sekerka model for Ostwald ripening. We concentrate on arsenic-rich liquid spherical droplets in a gallium arsenide crystal. Droplets can shrink or grow with time but the centres of droplets remain fixed. The liquid is assumed to be homogeneous in space. Due to different scales for typical distances between droplets and typical radii of liquid droplets we can derive formally so-called mean field models. For a model in the diffusion-controlled regime we prove this limit by homogenisation techniques under plausible assumptions. These mean field models generalise the Lifshitz-Slyozov-Wagner model, which can be derived from the Mullins-Sekerka model rigorously, see Niethammer et al., and is well-understood. Mean field models capture the main properties of our system and are well adapted for numerics and further analysis. We determine possible equilibria and discuss their stability. Numerical evidence suggests in which case which one of the two regimes might be appropriate to the experimental situation.