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正则结构的Malliavin演算:gPAM的例子。 (英语) Zbl 1367.60062号

本文的目的是在正则结构理论的背景下实现Malliavin演算[M.海尔,发明。数学。198,第2期,269-504(2014年;Zbl 1332.60093号)]. 正则结构理论起源于SPDE的粗糙路径理论,并将其推广到更高的维度。它是一个代数框架,允许求解和研究具有高度不规则随机输入的半线性SPDE的解。另一方面,Malliavin微积分是研究SPDE解的光滑性和正则性的一个非常重要的工具,特别是通过研究解的密度。本文以二维广义抛物Anderson模型(gPAM)为例,建立了正时间密度的存在性。因此,所研究的模型是\[(\partial_t-\Delta)u=g(u)\xi,\quad u(0,\cdot)=u_0(\cdot,\]其中,\(xi=\xi(x,\omega)\)是二维环面上的空间白噪声,并且\(g)足够光滑。正则结构理论的一个特点是,每个SPDE都需要一个涉及特定正则化的定制方法,因此Malliavin框架是以gPAM的正则结构为例建立的。然而,这只是第一篇关于Malliavin演算在正则结构中的应用的论文,作者设计的蓝图可以适用于其他奇异的SPDE。

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07年6月60日 随机变分法和Malliavin演算
60小时15分 随机偏微分方程(随机分析方面)
35卢比60 随机偏微分方程的偏微分方程
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