随机演化方程中的噪声效应:全局存在性及其对初始数据的依赖性

IF 1.5 Q2 PHYSICS, MATHEMATICAL
Hao Tang, Anita S Yang
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Finally, for the interplay between regularization effect induced by the noise and the dependence on initial conditions, we introduce and investigate the stability of the exiting time and construct an example to show that the multiplicative noise cannot improve both the stability of the exiting time and the continuity of the dependence on initial data simultaneously. Résumé. Dans cet article, nous considérons les effets du bruit sur une classe d’équations d’évolution stochastiques y compris les équations stochastiques de Camassa–Holm avec ou sans rotation. Nous obtenons d’abord l’existence, l’unicité et un critère d’explosion de solutions pathwises dans l’espace de Sobolev H avec s > 3/2. Ensuite, nous prouvons qu’un bruit suffisamment fort peut empêcher l’explosion avec une probabilité de 1, ce qui justifie l’effet régularisant du bruit non linéaire fort dans la prévention des singularités. De plus, de telles forces de bruit sont estimées dans les examples différents. Enfin, pour l’interaction entre l’effet de régularisation induit par le bruit et la dépendance aux conditions initiales, nous introduisons et étudions la stabilité du temps de sortie et construisons un exemple pour montrer que le bruit multiplicatif ne peut pas améliorer simultanément la stabilité du temps de sortie et la continuité de la dépendance aux données initiales. 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摘要

本文考虑了噪声对一类随机演化方程的影响,其中包括有或无旋转的随机Camassa - Holm方程。首先得到了Sobolev空间H中s > 3/2的路径解的存在唯一性和爆破判据。然后,我们证明了足够强的噪声可以以1的概率防止爆炸,这证明了强非线性噪声在防止奇异性方面的正则化效果。此外,在不同的例子中估计了噪声的强度。最后,针对噪声引起的正则化效应与初始条件依赖性之间的相互作用,引入并研究了存在时间的稳定性,并构造了一个例子,表明乘性噪声不能同时提高存在时间的稳定性和对初始数据依赖性的连续性。的简历。在cet(中央东部东京)的文章中,鉴于les运用du散播关于一个架势等式中d以stochastiques y理解les方程stochastiques Camassa-Holm用或者无旋转。已知的存在性条件、单一性条件、爆炸解路径和Sobolev空间均大于3/2。套房,常识prouvons曲一个谣传说我们堡empecher l 'explosion用一个概率是1,ce, justifie l 'effet regularisant du散播非线性在预防des singularites堡。另外,它还可以强制计算出不同的栅格和栅格。最后,将“相互作用”和“影响”与“先决条件”和“先决条件”相结合,将“先决条件”与“先决条件”相结合,将“先决条件”与“先决条件”相结合,将“先决条件”与“先决条件”相结合,将“先决条件”与“先决条件”相结合,将“先决条件”与“先决条件”相结合,将“先决条件”与“先决条件”相结合。MSC2020学科分类:初级60H15, 35Q51;二级35A01, 35B30
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Noise effects in some stochastic evolution equations: Global existence and dependence on initial data
In this paper, we consider the noise effects on a class of stochastic evolution equations including the stochastic Camassa– Holm equations with or without rotation. We first obtain the existence, uniqueness and a blow-up criterion of pathwise solutions in Sobolev space H with s > 3/2. Then we prove that strong enough noise can prevent blow-up with probability 1, which justifies the regularization effect of strong nonlinear noise in preventing singularities. Besides, such strengths of noise are estimated in different examples. Finally, for the interplay between regularization effect induced by the noise and the dependence on initial conditions, we introduce and investigate the stability of the exiting time and construct an example to show that the multiplicative noise cannot improve both the stability of the exiting time and the continuity of the dependence on initial data simultaneously. Résumé. Dans cet article, nous considérons les effets du bruit sur une classe d’équations d’évolution stochastiques y compris les équations stochastiques de Camassa–Holm avec ou sans rotation. Nous obtenons d’abord l’existence, l’unicité et un critère d’explosion de solutions pathwises dans l’espace de Sobolev H avec s > 3/2. Ensuite, nous prouvons qu’un bruit suffisamment fort peut empêcher l’explosion avec une probabilité de 1, ce qui justifie l’effet régularisant du bruit non linéaire fort dans la prévention des singularités. De plus, de telles forces de bruit sont estimées dans les examples différents. Enfin, pour l’interaction entre l’effet de régularisation induit par le bruit et la dépendance aux conditions initiales, nous introduisons et étudions la stabilité du temps de sortie et construisons un exemple pour montrer que le bruit multiplicatif ne peut pas améliorer simultanément la stabilité du temps de sortie et la continuité de la dépendance aux données initiales. MSC2020 subject classifications: Primary 60H15, 35Q51; Secondary 35A01, 35B30
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