Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "stochastic partial differential equations" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-6 z 6
    Tytuł:
    SPDEs with pseudodifferential generators: the existence of a density
    Autorzy:
    Tindel, Samy
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1208166.pdf
    Data publikacji:
    2000
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Matematyczny PAN
    Tematy:
    pseudodifferential operators
    stochastic partial differential equations
    Malliavin's calculus
    Opis:
    We consider the equation du(t,x)=Lu(t,x)+b(u(t,x))dtdx+σ(u(t,x))dW(t,x) where t belongs to a real interval [0,T], x belongs to an open (not necessarily bounded) domain $\mathcal O$, and L is a pseudodifferential operator. We show that under sufficient smoothness and nondegeneracy conditions on L, the law of the solution u(t,x) at a fixed point $(t,x)\in [0,T] \times \mathcal O$ is absolutely continuous with respect to the Lebesgue measure.
    Źródło:
    Applicationes Mathematicae; 2000, 27, 3; 287-308
    1233-7234
    Pojawia się w:
    Applicationes Mathematicae
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Newton’s method for first-order stochastic functional partial differential equations
    Autorzy:
    Wrzosek, Monika
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/963678.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Matematyczne
    Tematy:
    stochastic functional partial differential equations
    Opis:
    We apply Newton’s method to hyperbolic stochastic functional partial differential equations of the first order driven by a multidimensional Brownian motion. We prove a first-order convergence and a second-order convergence in a probabilistic sense.
    Źródło:
    Commentationes Mathematicae; 2014, 54, 1
    0373-8299
    Pojawia się w:
    Commentationes Mathematicae
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Minimum distance estimator for a hyperbolic stochastic partial differentialequation
    Autorzy:
    Monsan, Vincent
    N'zi, Modeste
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1208212.pdf
    Data publikacji:
    2000
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Matematyczny PAN
    Tematy:
    random fields
    stochastic partial differential equations
    small noise
    minimum distance estimator
    Opis:
    We study a minimum distance estimator in $L_2$-norm for a class ofnonlinear hyperbolic stochastic partial differential equations, driven by atwo-parameter white noise. The consistency and asymptotic normality of thisestimator are established under some regularity conditions on thecoefficients. Our results are applied to the two-parameterOrnstein-Uhlenbeck process.
    Źródło:
    Applicationes Mathematicae; 2000, 27, 2; 225-238
    1233-7234
    Pojawia się w:
    Applicationes Mathematicae
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Method of lines for parabolic stochastic functional partial differential equations
    Autorzy:
    Ziemlańska, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/254717.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    stochastic partial differential equations
    stability of method of lines
    white noise
    Volterra stochastic equations
    Opis:
    We approximate parabolic stochastic functional differential equations substituting the derivatives in the space variable by finite differences. We prove the stability of the method of lines corresponding to a parabolic SPDE driven by Brownian motion.
    Źródło:
    Opuscula Mathematica; 2014, 34, 2; 443-456
    1232-9274
    2300-6919
    Pojawia się w:
    Opuscula Mathematica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Space-time continuous solutions to SPDEs driven by a homogeneous Wiener process
    Autorzy:
    Brzeźniak, Zdzisław
    Peszat, Szymon
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1216167.pdf
    Data publikacji:
    1999
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Matematyczny PAN
    Tematy:
    stochastic partial differential equations in $L^q$-spaces
    homogeneous Wiener process
    random environment
    stochastic integration in Banach spaces
    Opis:
    Stochastic partial differential equations on $ℝ^d$ are considered. The noise is supposed to be a spatially homogeneous Wiener process. Using the theory of stochastic integration in Banach spaces we show the existence of a Markovian solution in a certain weighted $L^q$-space. Then we obtain the existence of a space continuous solution by means of the Da Prato, Kwapień and Zabczyk factorization identity for stochastic convolutions.
    Źródło:
    Studia Mathematica; 1999, 137, 3; 261-299
    0039-3223
    Pojawia się w:
    Studia Mathematica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A dynamic bi-orthogonal field equation approach to efficient Bayesian inversion
    Autorzy:
    Tagade, P. M.
    Choi, H. L.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/330516.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    Bayesian framework
    stochastic partial differential equation
    Karhunen–Loève expansion
    generalized polynomial chaos
    dynamically biorthogonal field equations
    ramy Bayesa
    stochastyczne równanie różniczkowe
    przekształcenie Karhunena-Loeve'a
    chaos wielomianowy
    Opis:
    This paper proposes a novel computationally efficient stochastic spectral projection based approach to Bayesian inversion of a computer simulator with high dimensional parametric and model structure uncertainty. The proposed method is based on the decomposition of the solution into its mean and a random field using a generic Karhunen–Loève expansion. The random field is represented as a convolution of separable Hilbert spaces in stochastic and spatial dimensions that are spectrally represented using respective orthogonal bases. In particular, the present paper investigates generalized polynomial chaos bases for the stochastic dimension and eigenfunction bases for the spatial dimension. Dynamic orthogonality is used to derive closed-form equations for the time evolution of mean, spatial and the stochastic fields. The resultant system of equations consists of a partial differential equation (PDE) that defines the dynamic evolution of the mean, a set of PDEs to define the time evolution of eigenfunction bases, while a set of ordinary differential equations (ODEs) define dynamics of the stochastic field. This system of dynamic evolution equations efficiently propagates the prior parametric uncertainty to the system response. The resulting bi-orthogonal expansion of the system response is used to reformulate the Bayesian inference for efficient exploration of the posterior distribution. The efficacy of the proposed method is investigated for calibration of a 2D transient diffusion simulator with an uncertain source location and diffusivity. The computational efficiency of the method is demonstrated against a Monte Carlo method and a generalized polynomial chaos approach.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2017, 27, 2; 229-243
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-6 z 6

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies