Solutions faibles d'équations aux dérivées partielles stochastiques non linéaires PDF Download
Are you looking for read ebook online? Search for your book and save it on your Kindle device, PC, phones or tablets. Download Solutions faibles d'équations aux dérivées partielles stochastiques non linéaires PDF full book. Access full book title Solutions faibles d'équations aux dérivées partielles stochastiques non linéaires by Michel Viot. Download full books in PDF and EPUB format.
Author: Michel Viot
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 304
Get Book Here
Book Description
Méthodes de compacité: l'équation de W.H. Fleming, existence, problème d'unicité, exemples et compléments. Méthodes de monotonie et monotonie-compacité: méthodes de monotonie, équations de type Navier stokes.
Author: Michel Viot
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 304
Get Book Here
Book Description
Méthodes de compacité: l'équation de W.H. Fleming, existence, problème d'unicité, exemples et compléments. Méthodes de monotonie et monotonie-compacité: méthodes de monotonie, équations de type Navier stokes.
Author: Michel Viot
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages :
Get Book Here
Book Description
Author: Anis Matoussi
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 204
Get Book Here
Book Description
Cette thèse a pour objet, d'une part, l'étude des équations différentielles stochastiques rétrogrades réfléchies (EDDSR) et d'autre part, la preuve de l'existence et l'unicité des solutions d'équations aux dérivées partielles stochastiques quasi-linéaires (EDPS), formulées dans un sens faible ; en utilisant des solutions généralisées des équations différentielles doublement stochastiques rétrogrades (EDDSR). dans la première partie, on s'attache à montrer l'existence d'une solution pour l'EDSR réfléchie sur une ou deux barrières à coefficient non Lipschitz. on s'interroge en effet sur les hypothèses minimales à inclure pour obtenir ce résultat. dans la seconde partie, on s'intéresse à l'EDPS quasi-lineaire suivante : U/T = LU (T, X) + F(T, X, U(T, X), (*U)(T, X))DT + H(T, X, U(T, X), (*U)(T, X))B/T(T), U(T, X) = G(X) ou G est une distribution. Compte tenu des résultats déjà connus sur ce sujet, nous répondons aux questions suivantes: - dans le cas ou les coefficients F(S, X, Y, Z) et H(S, X, Y, Z) sont linéaires en (Y, Z) et appartiennent à un espace de type Sobolev en X, existe-t-il une formulation faible des EDDSR pour donner une formule de Feynman-Kac pour la solution d'EDPS ? - dans le cas ou les coefficients sont non-linéaires, peut-on montrer l'existence et l'unicite d'une solution de l'EDPS et ainsi généraliser les résultats obtenus par Barles et Lesigne (1997) dans le cadre des EDP standards ?
Author: Étienne Pardoux
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 236
Get Book Here
Book Description
RAPPELS SUR LES INTEGRALES STOCHASTIQUES HILBERTIENNES. EQUATIONS PARABOLIQUES MONOTONES STOCHASTIQUES. EQUATIONS STOCHASTIQUES DU SECOND ORDRE EN T, DE TYPE MONOTONE.
Author: René Carmona
Publisher: American Mathematical Soc.
ISBN: 9780821808061
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 360
Get Book Here
Book Description
Presents the main topics of interest in the field of stochastic partial differential equations (SPDEs), emphasizing breakthroughs and such basic issues as the role of SPDEs in stochastic modeling, how SPDEs arise, and how their theory is applied in different disciplines. Emphasis is placed on the genesis and applications of SPDEs, as well as mathematical theory and numerical methods. Suitable for graduate level students, researchers. Annotation copyrighted by Book News, Inc., Portland, OR
Author: CAROLINE.. CARDON WEBER
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages : 169
Get Book Here
Book Description
CE TRAVAIL PORTE SUR L'ETUDE D'EQUATIONS AUX DERIVEES PARTIELLES ISSUES DE LA PHYSIQUE DE TYPE PARABOLIQUE, QUE NOUS PERTURBONS PAR UN TERME STOCHASTIQUE TRES IRREGULIER : UN BRUIT BLANC ESPACE-TEMPS. NOUS NOUS INTERESSONS PLUS PARTICULIEREMENT A DEUX EQUATIONS AUX DERIVEES PARTIELLES STOCHASTIQUES (EDPS) : LES EQUATIONS DE BURGERS ET DE CAHN-HILLIARD. LA PARTICULARITE DE CE TRAVAIL TIENT DANS LE FAIT QUE DANS CES DEUX EQUATIONS LES TERMES DE DERIVE ONT UNE CROISSANCE NON LINEAIRE (EN FAIT POLYNOMIALE). POUR L'EQUATION DE BURGERS, NOUS FAISONS L'ETUDE DE PROPRIETES DE CALCUL STOCHASTIQUE : GRANDES DEVIATIONS ET CARACTERISATION DU SUPPORT DE LA LOI SUR DES ESPACES DU TYPE C(O, T, L Q(D)). DANS UNE DEUXIEME PARTIE, NOUS ETUDIONS L'EDPS DE CAHN-HILLIARD. NOUS MONTRONS UN THEOREME D'EXISTENCE ET D'UNICITE DE SOLUTION FONCTION. PUIS GRACE AU CALCUL DES VARIATIONS STOCHASTIQUES, NOUS DEMONTRONS L'EXISTENCE DE DENSITE ET SA STRICTE POSITIVITE. DANS UN DERNIER TEMPS, NOUS EXHIBONS UN PROCEDE D'APPROXIMATION DE LA SOLUTION DE L'EDPS DE CAHN-HILLIARD PAR UN SCHEMA DE DISCRETISATION IMPLICITE AUX DIFFERENCES FINIES, ET NOUS MONTRONS LA CONVERGE DE SES APPROXIMATIONS UNIFORMEMENT EN TEMPS ET EN ESPACE. POUR RESOUDRE CE PROBLEME DE COEFFICIENTS NON-LIPSCHITZIENS, L'IDEE PRINCIPALE EST DE LOCALISER L'ESPACE DE PROBABILITE , POUR SE RAMENER AU CAS D'EQUATIONS OU LES TERMES DE DERIVES SONT LIPSCHITZIENS.
Author: Michel Metivier
Publisher: Springer
ISBN: 3540392327
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 206
Get Book Here
Book Description
Annotation Contents: G. Benarous: Noyau de la chaleur hypoelliptique et géométrie sous-riemannienne.- M. Fukushima: On two Classes of Smooth Measures for Symmetric Markov Processes.- T. Funaki: The Hydrodynamical Limit for Scalar Ginzburg-Landau Model on R.- N. Ikeda, S. Kusuoka: Short time Asymptotics for Fundamental Solutions of Diffusion Equations.- K. Ito: Malliavin Calculus on a Segal Space.- Y. Kasahara, M. Maejima: Weak Convergence of Functionals of Point Processes on Rd.- Y. Katznelson, P. Malliavin: Image des Points critiques d'une application régulière.- S. Kusuoka: Degree Theorem in Certain Wiener Riemannian Manifolds.- R. Leandre: Applications quantitatives et géométrique du calcul de Malliavin.- Y. Le Jan: On the Fock Space Representation of Occupations Times for non Reversible Markov Processes.- M. Metivier, M. Viot: On Weak Solutions of Stochastic Partial Differential Equations.- P.A. Meyer: Une remarque sur les Chaos de Wiener.- H. Tanaka: Limit Theorem for One-Dimensional Diffusion Process in Brownian Environment.- H. Uemura, S. Watanabe: Diffusion Processes and Heat Kernels on Certain Nilpotent Groups.
Author: Michel Viot
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : fr
Pages :
Get Book Here
Book Description
Author: Yurij V. Prokhorov
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 3662036401
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 260
Get Book Here
Book Description
This volume of the Encyclopaedia is a survey of stochastic calculus, an increasingly important part of probability, authored by well-known experts in the field. The book addresses graduate students and researchers in probability theory and mathematical statistics, as well as physicists and engineers who need to apply stochastic methods.
Author: Davar Khoshnevisan
Publisher: American Mathematical Soc.
ISBN: 147041547X
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 127
Get Book Here
Book Description
The general area of stochastic PDEs is interesting to mathematicians because it contains an enormous number of challenging open problems. There is also a great deal of interest in this topic because it has deep applications in disciplines that range from applied mathematics, statistical mechanics, and theoretical physics, to theoretical neuroscience, theory of complex chemical reactions [including polymer science], fluid dynamics, and mathematical finance. The stochastic PDEs that are studied in this book are similar to the familiar PDE for heat in a thin rod, but with the additional restriction that the external forcing density is a two-parameter stochastic process, or what is more commonly the case, the forcing is a "random noise," also known as a "generalized random field." At several points in the lectures, there are examples that highlight the phenomenon that stochastic PDEs are not a subset of PDEs. In fact, the introduction of noise in some partial differential equations can bring about not a small perturbation, but truly fundamental changes to the system that the underlying PDE is attempting to describe. The topics covered include a brief introduction to the stochastic heat equation, structure theory for the linear stochastic heat equation, and an in-depth look at intermittency properties of the solution to semilinear stochastic heat equations. Specific topics include stochastic integrals à la Norbert Wiener, an infinite-dimensional Itô-type stochastic integral, an example of a parabolic Anderson model, and intermittency fronts. There are many possible approaches to stochastic PDEs. The selection of topics and techniques presented here are informed by the guiding example of the stochastic heat equation. A co-publication of the AMS and CBMS.
