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NLS 层级方程组的适定性

Well-posedness for the NLS hierarchy

Joseph Adams

AI总结:

本文证明了 NLS 层级方程组在几乎临界 Fourier-Lebesgue 空间和调制空间中的局部适定性,并利用守恒量建立了全局适定性,通过不适定性结果验证了最优性。

摘要:

我们在几乎临界的 Fourier-Lebesgue 空间和调制空间中证明了所谓的 NLS 层级方程组(也称为 AKNS 层级方程组的一部分)中高阶方程的适定性。我们证明了层级中的第 $j$ 个方程在 $\hat H^s_r(\mathbb{R})$ 中对初始数据是局部适定的,其中 $s \ge \frac{j-1}{r'}$ 且 $1 < r \le 2$,同时在 $M^s_{2, p}(\mathbb{R})$ 中对 $s = \frac{j-1}{2}$ 且 $2 \le p < \infty$ 也是局部适定的。我们在 Fourier-Lebesgue 空间中补充了相应的不适定性结果,这显示了最优性。利用 Koch-Tataru (2018) 中推导的守恒量,我们论证了层级方程在 $H^s(\mathbb{R})$ 中对 $s \ge \frac{j-1}{2}$ 的数据是全局适定的。我们的论证基于 Bourgain 空间中的 Fourier 限制范数方法,该方法适应于我们的数据空间,以及 Strichartz 估计的双线性与三线性细化。

英文摘要:

We prove well-posedness for higher-order equations in the so-called NLS hierarchy (also known as part of the AKNS hierarchy) in almost critical Fourier-Lebesgue spaces and in modulation spaces. We show the $j$th equation in the hierarchy is locally well-posed for initial data in $\hat H^s_r(\mathbb{R})$ for $s \ge \frac{j-1}{r'}$ and $1 < r \le 2$ and also in $M^s_{2, p}(\mathbb{R})$ for $s = \frac{j-1}{2}$ and $2 \le p < \infty$. Supplementing our results with corresponding ill-posedness results in Fourier-Lebesgue spaces shows optimality. Using the conserved quantities derived in Koch-Tataru (2018) we argue that the hierarchy equations are globally well-posed for data in $H^s(\mathbb{R})$ for $s \ge \frac{j-1}{2}$. Our arguments are based on the Fourier restriction norm method in Bourgain spaces adapted to our data spaces and bi- & trilinear refinements of Strichartz estimates.

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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