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Large deviations of occupation measures for SPDEs
时间:2017年06月19日 08:52 点击数:

报告人:王冉

报告地点:数学与统计学院四楼报告厅

报告时间:2017年06月19日星期一08:30-09:30

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报告摘要:

Using the hyper-exponential recurrence criterion, a large deviation principle for the occupation measure is derived for a class of non-linear monotone stochastic partial differential equations. The main results are applied to many concrete SPDEs such as stochastic $p$-Laplace equation, stochastic porous medium equation, stochastic fast-diffusion equation, and even stochastic real Ginzburg-Landau equation driven by $\alpha$-stable noises.

主讲人简介:

王冉2012年博士毕业于武汉大学,2012年-2016年在中国科学技术大学做博士后、特任副研究员。 现为武汉大学副教授。研究方向为随机偏微分方程、大偏差。

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