3D 流体 Navier-Stokes 方程强解的后验存在性
机器学习
2026-01-09 v2
摘要
三维不可压 Navier-Stokes 方程的全局强解存在性仍是开放问题。后验存在性结果通过排除在特定时间区间内的爆炸,仅使用数值解即可严格验证强解的存在性。本文中我们给出一种针对周期边界条件的后验存在性结果,该结果利用 Iskauriaza、Ser"egin 和 Shverak (2003) 在关键空间 上的著名爆炸判据。我们的方法基于 和 上的条件稳定性估计。该后验判据仅涉及残差的负 Sobolev 范数。如果满足该判据,即可验证强解的存在性。我们将该判据应用于使用混合有限元和隐式 Euler 时间离散化计算的数值近似。后验误差估计允许我们推导出一个完全可计算的判据,而无需对解额外作任何假设。虽然仅限于短时间区间,但在理论意义上,若计算资源足够,该判据可能允许在理论方法无法实现的更长时间区间内进行验证。
关键词
引用
@article{arxiv.2509.25104,
title = {Towards generalizable deep ptychography neural networks},
author = {Albert Vong and Steven Henke and Oliver Hoidn and Hanna Ruth and Junjing Deng and Alexander Hexemer and David Shapiro and Apurva Mehta and Arianna Gleason and Levi Hancock and Nicholas Schwarz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.25104},
year = {2026}
}
备注
Submitted to scientific journal for peer review