Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > math > arXiv:2510.01166

帮助 | 高级搜索

数学 > 概率

arXiv:2510.01166 (math)
[提交于 2025年10月1日 ]

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

Authors:Sagar Gautam, Manil T. Mohan
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。
摘要: This article develops the viscosity solution approach to the large deviation principle for the following two- and three-dimensional stochastic convective Brinkman-Forchheimer equations on the torus $\mathbb{T}^d,\ d\in\{2,3\}$ with small noise intensity: \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*} where $\mu,\alpha,\beta>0$, $r\in[1,\infty)$, $\mathrm{Q}$ is a trace class operator and $\mathrm{W}$ is Hilbert-valued calendrical Wiener process. We build our analysis on the framework of Varadhan and Bryc, together with the techniques of [J. Feng et.al., Large Deviations for Stochastic Processes, American Mathematical Society (2006) vol. \textbf{131}]. By employing the techniques from the comparison principle, we identify the Laplace limit as the convergence of the viscosity solution of the associated second-order singularly perturbed Hamilton-Jacobi-Bellman equation. A key advantage of this method is that it establishes a Laplace principle without relying on additional sufficient conditions such as Bryc's theorem, which the literature commonly requires. For $r>3$ and $r=3$ with $2\beta\mu\geq1$, we also derive the exponential moment bounds without imposing the classical orthogonality condition $((\boldsymbol{u}_n\cdot\nabla)\boldsymbol{u}_n,\mathrm{A}\boldsymbol{u}_n)=0$, where $\mathrm{A}=-\Delta$, in both two-and three-dimensions. We first establish the large deviation principle in the Skorohod space. Then, by using the $\mathrm{C}-$exponential tightness, we finally establish the large deviation principle in the continuous space.
主题: 概率 (math.PR) ; 偏微分方程分析 (math.AP)
引用方式: arXiv:2510.01166 [math.PR]
  (或者 arXiv:2510.01166v1 [math.PR] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.01166
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Manil T Mohan [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2025 年 10 月 1 日 17:52:51 UTC (66 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
查看许可
当前浏览上下文:
math
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-10
切换浏览方式为:
math.AP
math.PR

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号