数学 > 概率
[提交于 2025年10月1日
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标题: 基于粘性解方法的随机对流Brinkman-Forchheimer方程的大偏差原理
标题: A viscosity solution approach to the large deviation principle for stochastic convective Brinkman-Forchheimer equations
摘要: 本文开发了粘性解方法,用于在环面 $\mathbb{T}^d,\ d\in\{2,3\}$ 上具有小噪声强度的以下二维和三维随机对流Brinkman-Forchheimer方程的大偏差原理: \begin{align*} \mathrm{d}\boldsymbol{u}_n+[-\mu\Delta\boldsymbol{u}_n+ (\boldsymbol{u}_n\cdot\nabla)\boldsymbol{u}_n +\alpha\boldsymbol{u}_n+\beta|\boldsymbol{u}_n|^{r-1}\boldsymbol{u}_n+\nabla p_n]\mathrm{d} t=\boldsymbol{f}\mathrm{d} t+\frac{1}{\sqrt{n}}\mathrm{Q}^{\frac12}\mathrm{d}\mathrm{W}, \ \nabla\cdot\boldsymbol{u}_n=0, \end{align*} 其中 $\mu,\alpha,\beta>0$, $r\in[1,\infty)$, $\mathrm{Q}$是一个迹类算子, $\mathrm{W}$是Hilbert值的周期性Wiener过程。 我们基于Varadhan和Bryc的框架,结合[J. Feng等,随机过程的大偏差,美国数学学会(2006)卷\textbf{131}]中的技术进行分析。 通过运用比较原理的技术,我们将拉普拉斯极限识别为相关二阶奇异摄动Hamilton-Jacobi-Bellman方程的粘性解的收敛。 这种方法的一个关键优势是它建立了拉普拉斯原理,而无需依赖于Bryc定理等附加充分条件,而文献通常需要这些条件。 对于$r>3$和$r=3$与$2\beta\mu\geq1$,我们也在不施加经典正交性条件$((\boldsymbol{u}_n\cdot\nabla)\boldsymbol{u}_n,\mathrm{A}\boldsymbol{u}_n)=0$的情况下推导出指数矩界,其中$\mathrm{A}=-\Delta$在二维和三维中均成立。 我们首先在 Skorohod 空间中建立大偏差原理。 然后,通过使用$\mathrm{C}-$指数紧性,我们最终在连续空间中建立大偏差原理。
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