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arXiv 2401.01034math.APmath.DG

通过倍增法得到特殊拉格朗日方程的Hessian估计

Hessian estimates for special Lagrangian equation by doubling

Ravi Shankar

AI总结:

本文通过倍增法给出了特殊拉格朗日方程内部Hessian估计的新证明,不依赖Michael-Simon平均值不等式,扩展了Korevaar对极小超曲面梯度估计的点wise证明。

摘要:

针对特殊拉格朗日方程的内部Hessian估计,本文给出了新的倍增证明。这些估计最初由Chen-Warren-Yuan在CPAM 2009年和Wang-Yuan在AJM 2014年分别证明。该方法给出了Korevaar 1987年对极小超曲面梯度估计的点wise证明的高维泛化,且不使用Michael-Simon平均值不等式。

英文摘要:

New, doubling proofs are given for the interior Hessian estimates of the special Lagrangian equation. These estimates were originally shown by Chen-Warren-Yuan in CPAM 2009 and Wang-Yuan in AJM 2014. This yields a higher codimension analogue of Korevaar's 1987 pointwise proof of the gradient estimate for minimal hypersurfaces, without using the Michael-Simon mean value inequality.

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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