略超临界NLS自相似 blowup 的模式稳定性:I. 低能谱
计算机视觉与模式识别
2025-07-16 v1 机器学习
摘要
我们考虑自相似 blowup for (NLS) 在 和略微质量超临界范围 中的情形。存在性和稳定性动力学[Merle-Rapha"el-Szeftel, 2010]以及合适轮廓的构造[Bahri-Martel-Rapha"el, 2021]导致渐近稳定性的问题。基于我们的前期工作[Li, 2023],该非线性问题被化简为矩阵化线性算子周围的低能谱的模式稳定性。在本文中,我们证明了在 中对于低能谱的模式稳定性,这是对质量临界NLS中ground state线性算子的扰动。该谱分岔问题的主要困难源于其非自伪、相对不可约且高维的性质,为此我们利用了[Perelman, 2001]中的Jost函数论证、从[Bahri-Martel-Rapha"el, 2021]推广的定性WKB分析、匹配渐近法以及基于特殊函数的高球类统一估计。
引用
@article{arxiv.2507.11247,
title = {Fairness-Aware Grouping for Continuous Sensitive Variables: Application for Debiasing Face Analysis with respect to Skin Tone},
author = {Veronika Shilova and Emmanuel Malherbe and Giovanni Palma and Laurent Risser and Jean-Michel Loubes},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.11247},
year = {2025}
}