M. Dans-ce-cas, Le théorème de Lax?Milgram montre que l'on peut prendre M ad = {(b, c) ? M, b > 0}

U. Cas-intermédiaire-est-celui-où, intervalle, mais aussi en un point intérieur Pour fixer les idées, nous supposerons que u est connu en 1/2. L'espace D est ici D = R 2 , et d obs est un couple

. Où-y-est-À-valeur-dans-r-dr-d, Nous supposerons que l'on mesure y à certains instants ? 1 , . . . , ? Q . Le problème est de retrouver a, donc M = R d . D'après le théorème de Cauchy-Lipschitz [2], le problème de Cauchy

A. Définition, Un opérateur (linéaire, continu) A d'un espace de Hilbert E dasn un espace de Hilbert F est une application linéaire continue de E dans F, c'est-à-dire qui vérifie

A. Théorème, Soit A un opérateur linéaire de E dans F. L'image par A d'un ouvert de E est un ouvert de F

. Dans-le, espace d'arrivée F est le corps des scalaires, on parle de forme linéaire. L'espace vectoriel des formes linéaires continues s'apelle l'espace dual de E, et se note E . Dans le cas d'un espace de Hilbert, le dual s'identifie de façon canonique à l'espace lui-même

A. ?. Théorème, Soit L une forme linéaire continue sur E. Il existe un unique vecteur x 0 ? E tel que (A.17) L(x) = (x 0, ?x

A. Théorème, Soit A un opérateur linéaire continu de E dans F. Il existe un unique opérateur de F dans E, noté A * , tel que : (A.18) A * v)

. Preuve, Fixons tout d'abord v ? F. L'application

E. =. , F. Qui-montre-de-plus-que, and A. , Comme nous venons de voir que A et A *

A. Remarque, En dimension finie, en identifiant l'application linéaire A a sa matrice dans des bases orthogonales de R n et R p , on voit que la matrice de l'opérateur adjoint n'est autre que la matrice transposée de A (prendre u = e i , i = 1

A. Proposition, Soient A et B sont deux opérateurs linéaires, ? et ? deux scalaires, Linéarité : (?A + ?B) * = ?A * + ?B * . ? Composition : (AB) * = B * A *

A. Proposition, On a les relations suivantes (ou X indique l'adhérence de l'ensemble X) : ? Ker A * = (Im A) ?

A. Définition, Un opérateur dans E est dit auto-adjoint si et seulement si

A. Remarque, En dimension finie, les opérateurs auto-adjoints sont ceux qui ont une matrice symétrique

A. Remarque, Cette condition veut dire que si B ? E est borné, A(B) (l'adhérence de A(B)) est compacte dans F

]. K. Bibliographie1, P. Aki, G. Richards, C. Chavent, P. Hemon et al., Quantitative Seismology : Theory and Methods. Freeman [2] V. I. Arnold. Équations différentielles ordinaires Inversion of normal incidence seismograms, Geophysics, issue.5, pp.47757-770, 1980.

A. Bamberger, G. Chavent, and P. Lailly, Une application de la théorie du contrôle à un problème inverse de sismique, Annales de géophysique, vol.33, pp.183-199, 1977.

A. Bamberger, G. Chavent, and P. Lailly, About the stability of the inverse problem in 1-D wave equations?application to the interpretation of seismic profiles, Applied Mathematics & Optimization, vol.112, issue.1, pp.1-47, 1979.
DOI : 10.1007/BF01442542

H. T. Banks and K. Kunisch, Estimation Techniques for Distributed Parameter Systems, 1989.
DOI : 10.1007/978-1-4612-3700-6

J. Baumeister, Stable Solution of Inverse Problems, 1987.
DOI : 10.1007/978-3-322-83967-1

J. Bear and A. Verruijt, Modeling Groundwater Flow and Pollution, of Theory and Applications of Transport in Porous Media. Kluwer, 1987.
DOI : 10.1007/978-94-009-3379-8

Å. Björck, Numerical methods for least squares problems, Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM), 1996.
DOI : 10.1137/1.9781611971484

H. Brézis, Analyse fonctionnelle ? Théorie et applications, 1983.

J. R. Cannon, The one-dimensional heat equation, 1984.
DOI : 10.1017/CBO9781139086967

G. Chavent, Problèmes inverses. notes de cours de DEA

G. Chavent, Identification of distributed parameter systems : About the output least squares method, its implementation and identifiability, Proc. 5th IFAC Symposium on Identification and System Parameter Estimation, pp.85-97, 1979.

G. Chavent, On the theory and practice of non-linear least-squares, Advances in Water Resources, vol.14, issue.2, pp.55-63, 1991.
DOI : 10.1016/0309-1708(91)90051-O

F. Clément, G. Chavent, and S. Gòmez, Migration???based traveltime waveform inversion of 2-D simple structures: A synthetic example, GEOPHYSICS, vol.66, issue.3, pp.845-860, 2001.
DOI : 10.1190/1.1444974

D. Colton and R. Kress, Inverse Acoustic and Electromagnetic Scattering Theory, 1992.
DOI : 10.1007/978-1-4614-4942-3

G. De-marsily, Hydrogéologie quantitative, 1981.

T. A. Driscoll, Eigenmodes of Isospectral Drums, SIAM Review, vol.39, issue.1, pp.1-17, 1997.
DOI : 10.1137/S0036144595285069

J. Gilbert, Optimisation : Théorie et algorithmes. Cours à l'ENSTA, 1998. disponible sur l' Internet à http

M. S. Gockenbach, M. J. Petro, and W. W. Symes, C++ classes for linking optimization with complex simulations, ACM Transactions on Mathematical Software, vol.25, issue.2, pp.191-212, 1999.
DOI : 10.1145/317275.317280

G. H. Golub and C. F. Loan, Matrix Computations, 1996.

R. Gorenflo and S. Vessella, Abel Integral Equations, Analysis and Applications. Number 1461 in Lecture Notes in Mathematics, 1991.
DOI : 10.1007/BFb0084665

A. Griewank, Some Bounds on the Complexity of Gradients, Jacobians, and Hessians, 1993.
DOI : 10.1142/9789814354363_0008

C. W. Groetsch, Inverse Problems in the Mathematical Sciences, 1993.
DOI : 10.1007/978-3-322-99202-4

E. Hairer, S. Norsett, and G. Wanner, Solving Ordinary Differential Equations : 1 : Nonstiff Problems, of Springer Series in Computational Mathematics, 1987.
DOI : 10.1007/978-3-662-12607-3

E. Hairer and G. Wanner, Solving Ordinary Differential Equations : 2 : Stiff and Differential- Algebraic Problems, 1991.
DOI : 10.1007/978-3-662-12607-3

M. Hanke, Conjugate Gradient Type Methods for Ill-Posed Problems, Pitman Research Notes in Mathematics, vol.327, 1995.

P. C. Hansen, The discrete picard condition for discrete ill-posed problems, BIT, vol.4, issue.4, pp.658-672, 1990.
DOI : 10.1007/BF01933214

P. C. Hansen, Rank-deficient and discrete ill-posed problems : numerical aspects of linear inversion, SIAM, 1998.
DOI : 10.1137/1.9780898719697

G. T. Herman, Image Reconstruction from Projections : the Fundamentals of Computerized Tomography, 1980.

V. Isakov, Inverse Problems for Partial Differential Equations, Number 127 in Applied Mathematical Sciences, 1998.

M. Kac, Can One Hear the Shape of a Drum?, The American Mathematical Monthly, vol.73, issue.4, pp.1-23, 1966.
DOI : 10.2307/2313748

J. B. Keller, Inverse Problems, The American Mathematical Monthly, vol.83, issue.2, pp.107-118, 1976.
DOI : 10.2307/2976988

C. T. Kelley, Iterative Methods for Optimization, Frontiers in Applied Mathematics. SIAM, 1999.
DOI : 10.1137/1.9781611970920

A. Kirsch, An Introduction to the Mathematical Theory of Inverse Problems, Number 120 in Applied Mathematical Sciences, 1996.

R. Kress, Linear Integral Equations, Applied Mathematical Sciences, vol.82, 1989.

L. Landweber, An Iteration Formula for Fredholm Integral Equations of the First Kind, American Journal of Mathematics, vol.73, issue.3, pp.615-624, 1951.
DOI : 10.2307/2372313

P. Lascaux and R. Théodor, Analyse numérique matricielle appliquée à l'art de l'ingénieur, 1986.

C. L. Lawson and R. J. Hanson, Solving Least Squares Problems, SIAM, 1974.
DOI : 10.1137/1.9781611971217

A. K. Louis, Medical imaging, state of the art and future developments, Inverse Problems, vol.59, pp.277-294, 1992.

B. Lucquin and O. Pironneau, Introduction au calcul scientifique, 1996.

V. A. Morozov, Methods for Solving Incorrectly Posed problems, 1984.
DOI : 10.1007/978-1-4612-5280-1

R. Mosé, Habilitation à diriger des recherches, 1998.

F. Natterer, The Mathematics of Computerized Tomography, 1986.

J. Nocedal and S. J. Wright, Numerical Optimization. Springer Series in Operations Research, 1999.

P. Raviart and J. Thomas, Introduction à l'analyse numérique des équations aux dérivées partielles. Collection Mathématiques appliquées pour la maîtrise, 1983.

J. M. Restrepo, G. K. Leaf, and A. Griewank, Circumventing Storage Limitations in Variational Data Assimilation Studies, SIAM Journal on Scientific Computing, vol.19, issue.5, pp.1586-1605, 1998.
DOI : 10.1137/S1064827595285500

P. Siegel, Transfert de masse en milieux poreux complexes : modélisation et estimation de paramètres par éléments finis mixtes hybrides, Thèse de doctorat, 1995.

G. W. Stewart, Afternotes goes to Graduate School ? Lectures on Advanced Numerical Analysis, 1997.

N. Sun, Inverse Problems in Groundwater Modeling. Number 6 in Theory and Application of Transport in Porous Media, 1994.

W. W. Symes, A differential semblance criterion for inversion of multioffset seismic reflection data, Journal of Geophysical Research: Solid Earth, vol.28, issue.4/5, pp.2061-2073, 1993.
DOI : 10.1029/92JB01304

W. W. Symes and M. Kern, Inversion of reflection seismograms by differential semblance analysis: algorithm structure and synthetic examples1, Geophysical Prospecting, vol.98, issue.6, pp.565-614, 1994.
DOI : 10.1190/1.1442046

URL : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01111969

V. Torczon, On the Convergence of the Multidirectional Search Algorithm, SIAM Journal on Optimization, vol.1, issue.1, pp.123-145, 1991.
DOI : 10.1137/0801010

P. Van-laarhoven and E. Aarts, Simulated Annealing, Theory and Practice, 1987.