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一维随机 Burgers 方程的平均化原理

概率论 2018-07-17 v2

作者: Zhao Dong , Xiaobin Sun , Hui Xiao , Jianliang Zhai

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摘要

在本文中，我们考虑具有慢快时间尺度的一维随机 Burgers 方程的平均化原理。在某些适当条件下，我们证明了慢分量强收敛于相应平均化方程的解。同时，当慢分量方程中不存在噪声时，我们也证明了慢分量弱收敛于相应平均化方程的解，且对于任意 $0<r<1$ ，其收敛阶为 $1-r$ 。

关键词

平均化原理随机 Burgers 方程慢快时间尺度强收敛弱收敛平均化方程收敛阶

引用

@article{arxiv.1701.05920,
  title  = {Averaging principle for one dimensional stochastic Burgers equation},
  author = {Zhao Dong and Xiaobin Sun and Hui Xiao and Jianliang Zhai},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1701.05920},
  year   = {2018}
}

备注

37 pages