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粗粒化与高对比率抛物方程的定量随机同质化

Coarse-graining and quantitative stochastic homogenization of parabolic equations in high contrast

Courant Institute of Mathematical Sciences, New York University(纽约大学库朗数学科学研究所)

Aidan Lau

AI总结:

本文研究高对比率抛物方程的定量随机同质化,证明在充分的去相关假设下,同质化长度尺度受指数和平方根约束,基于抛物粗粒化框架扩展了Armstrong和Kuusi在椭圆情形的结果。

摘要:

我们证明了高对比率抛物方程在随机系数依赖于空间和时间时的定量同质化结果。特别是,我们证明在充分的去相关假设下,同质化长度尺度受$\exp(C\log^2(1+Λ/λ)) + C\sqrtλ$的约束。证明基于一个扩展了Armstrong和Kuusi在椭圆情形结果的抛物粗粒化框架。

英文摘要:

We prove quantitative homogenization results for high contrast parabolic equations with random coefficients depending on both space and time. In particular, we prove that under a sufficient decorrelation assumption the homogenization length scale is bounded by $\exp(C\log^2(1+Λ/λ)) + C\sqrtλ$. The proof is based on a parabolic coarse-graining framework which generalizes the results of Armstrong and Kuusi in the elliptic setting.

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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