通过波霍扎夫曼尼寻找最小-最大算法
Mini-Max Algorithm via Pohozaev Manifold
AI总结：
本文提出了一种新的算法，用于解决非齐次渐近线性和超线性问题。该问题的基态解通常作为相关函数的最小-最大值获得，但本文证明该解也可以作为在波霍扎夫曼尼上约束的函数的最小值获得。文中还给出了该方法用于寻找依赖于不同参数的数值径向对称正解的例子。
摘要：
本文提出了一种新的算法，用于解决非齐次渐近线性和超线性问题。该问题的基态解，通常一般作为相关函数的最小-最大值获得，但本文证明该解也可以作为在波霍扎夫曼尼上约束的函数的最小值获得。文中还给出了该方法用于寻找依赖于不同参数的数值径向对称正解的例子。
英文摘要：
A new algorithm for solving non-homogeneous asymptotically linear and superlinear problems is proposed. The ground state solution of the problem, which in general is obtained as a mini-max of the associated functional, is obtained as the minimum of the functional constrained to the Pohozaev manifold instead. Examples are given of the use of this method for finding numerical radially symmetric positive solutions depending on various parameters.
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