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最小梯度问题极小值子的存在性与结构

偏微分方程分析 2016-12-28 v1

摘要

我们研究一般最小梯度问题 \ninfuBVfΩφ(x,Du),\n\n\inf_{u \in BV_f} \int_{\Omega}\varphi(x,Du),\n 极小值子的存在性,其中 BVf={uBV(Ω):  uΩ=f}BV_f=\{u \in BV(\Omega): \ \ u|_{\partial \Omega}=f\}fL1(Ω)f\in L^{1}(\partial \Omega),且 φ(x,ξ)\varphi(x,\xi) 是关于 ξ\xi 变量的 11 次齐次凸连续函数。证明了存在一个无散度向量场 T(L(Ω))nT\in (L^{\infty}(\Omega))^n 决定了所有(可能的)极小值子水平集的结构,即对所有极小值子 uuTTΩ\OmegaDu|Du|- 几乎处处决定了 DuDu\frac{Du}{|Du|}。我们还证明了上述最小梯度问题的每个极小值子也是 \ninfuAfRnφ(x,Du),\n\n\inf_{u\in \mathcal{A}_f} \int_{\R^n}\varphi(x,Du),\n 的极小值子,其中 Af={vBV(Rn):  v=f  on  Ωc}\mathcal{A}_f=\{v\in BV(\R^n): \ \ v=f \ \ \hbox{on}\ \ \Omega^c\},且 fW1,1(Rn)f\in W^{1,1}(\R^n)fL1(Ω)f\in L^1(\partial \Omega) 的紧支集延拓,并证明了 TT 也决定了后一问题所有极小值子水平集的结构。上述两个最小梯度问题极小值子之间的这种关系可被利用,从始终存在的后一问题的极小值子的存在性与结构中,获取关于前者极小值子存在性与结构的信息。

关键词

引用

@article{arxiv.1612.08400,
  title  = {Existence and structure of minimizers of least gradient problems},
  author = {Amir Moradifam},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1612.08400},
  year   = {2016}
}

备注

to appear in Indiana University Math Journal