Global well-posedness and large deviations for 3D stochastic Burgers equations
Global well-posedness and large deviations for 3D stochastic Burgers equations
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3D 随机 Burgers 方程的全局适定性和大偏差
DOI：
10.1007/s00033-020-1259-z
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发表时间：
2020-01
影响因子：
2
通讯作者：
Wu Jianglun
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhang Rangrang;Zhou Guoli;Guo Boling;Wu Jianglun
本文研究了具有非周期边界条件的随机向量值Burgers方程。我们首先应用压缩原理证明了这个模型的温和解的局部存在性和唯一性。然后，为了得到整体适定性，我们利用最大值原理得到了局部解的先验估计。最后，利用弱收敛方法建立了三维随机Burgers方程在噪声项趋于零时的Freidlin-Wentzell型大偏差原理.
In this paper, we study the stochastic vector-valued Burgers equations with non-periodic boundary conditions. We first apply a contraction principle argument to show local existence and uniqueness of a mild solution to this model. Then, toward obtaining the global well-posedness, we derive a priori estimates of the local solution by utilizing the maximum principle. Finally, we establish, by means of the weak convergence approach, the Freidlin–Wentzell type large deviation principle for 3D stochastic Burgers equations when the noise term goes to zero.
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影响因子：
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作者：
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通讯作者：
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作者：
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通讯作者：
A. Boritchev
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作者：
E. Weinan;K. Khanin;A. Mazel;Y. Sinai
通讯作者：
E. Weinan;K. Khanin;A. Mazel;Y. Sinai
DOI：
10.1090/s0002-9939-07-08736-9
发表时间：
2007-07
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Yuri Bakhtin
通讯作者：
Yuri Bakhtin
DOI：
10.1002/9781118165904
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1997-02
期刊：
--
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--
作者：
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通讯作者：
J. Lynch;P. Dupuis;R. Ellis