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arXiv 2307.02420math.AP
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数据与时间无关的拟线性抛物型方程组梯度的临界正则性估计

Borderline gradient regularity estimates for quasilinear parabolic systems with data independent of time

Karthik Adimurthi, Wontae Kim

AI总结:

本文针对以 p-Laplace 算子为模型的拟线性抛物型方程组,研究与时间无关的数据 g 的最优条件,建立梯度临界高阶可积性与弱解 Lipschitz 估计,并利用抛物型理论改进椭圆型方程组的位势估计。

摘要:

本文研究弱解梯度的一些正则性问题,其中方程形式为 $u_t - {\rm div} \mathcal{A}(x,t,\nabla u) = g$,算子 $\mathcal{A}(x,t,\nabla u)$ 以 $p$-Laplace 算子为模型。我们关注的主要结果是:在数据 $g$(与时间无关)上获得最优条件,使得梯度的临界高阶可积性以及弱解的 Lipschitz 估计成立。此外,我们发展了一套理论,能够利用抛物型理论得到椭圆型估计,从而为椭圆型方程组给出改进的位势估计。

英文摘要:

In this paper, we study some regularity issues concerning the gradient of weak solutions of $u_t - {\rm div} \mathcal{A}(x,t,\nabla u) = g$, where $\mathcal{A}(x,t,\nabla u)$ is modeled after the $p$-Laplace operator. The main results we are interested in is to obtain optimal conditions on the datum $g$ (independent of time) such that borderline higher integrability of the gradient and Lipschitz estimates for the weak solution holds. Moreover, we develop a theory where we can obtain elliptic type estimates using parabolic theory, which gives improved potential estimates for the elliptic systems.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

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