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各向异性介质上准线性导电性问题的 Caldron 问题

计算机视觉与模式识别 2025-11-21 v2

摘要

本文研究了维数 n3n \geq 3 的各向异性流形 (M,g)(M,g) 上的 Caldron 问题,其中导电性 a(s,x,p)a(s,x,p) 可能依赖于电势和电场。我们证明了对于所有 (t,x)R×M(t,x) \in \mathbb{R} \times MβN1+n\beta \in \mathbb{N}^{1+n},导电性的偏导数 (s,p)βa(s,x,p)(s,p)=(t,0)\partial_{(s,p)}^\beta a(s,x,p)|_{(s,p)=(t,0)} 由边界电压-电流测量唯一确定。如果 a(s,x,p)a(s,x,p)pp 为解析函数,则可唯一恢复 a(s,x,p)a(s,x,p)

关键词

引用

@article{arxiv.2511.12095,
  title  = {Learning from Dense Events: Towards Fast Spiking Neural Networks Training via Event Dataset Distillation},
  author = {Shuhan Ye and Yi Yu and Qixin Zhang and Chenqi Kong and Qiangqiang Wu and Kun Wang and Xudong Jiang},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2511.12095},
  year   = {2025}
}