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本文主要通过讨论线性椭圆算子的G-收敛性来研究带小参数的微分算子的均质化问题。本文首先介绍了现有的G-收敛理论，主要是从补偿列紧原理、双尺度G-收敛理论以及特殊的双尺度G-收敛理论—λ-收敛三个方面来介绍弱极限、双尺度极限与G-极限三者间的关系。然而，由于一般情况下非周期结构的均质化问题大多数不满足上述三个理论所要求的结构条件，故求解仍存在较大的困难。本文从反问题的角度出发，提出求解G-极限的参数反演算法。最后，分别通过一维和二维情况下的周期与非周期问题来验证参数反演算法的可行性与准确性。数值例子表明，参数反演算法是可行的，且具有比现有理论更高的精度。