无树正则结构方法：拟线性方程的正则情形

我们给出由 Otto、Sauer、Smith 与 Weber 引入的正则结构及模型的动机与平缓导论；其属于 Hairer 框架，但具有比树给出的更贪婪的指标集。此处我们针对一简单拟线性抛物方程，并假设驱动噪声足够正则从而无需重正化。我们引入抽象模型空间 $\mathsf{T}$ 及其分级、预模型 $\mathbf{\Pi}$、中心化模型 $\Pi_x$、结构群 $\mathsf{G}$ 以及重中心化变换 $\Gamma_{xy}$。借助积分与重构，我们建立了关于 $\Pi_x$ 与 $\Gamma_{xy}$ 的所需估计；由于处理正则情形，此处估计为确定性的。