项目名称: 随机动力系统的逼近和跑出问题

项目编号: No.11501549

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2016

项目学科: 数理科学和化学

项目作者: 申俊

作者单位: 中国科学院数学与系统科学研究院

项目金额: 17万元

中文摘要: 本项目主要研究随机动力系统的逼近和跑出问题。由于随机问题的不确定性,研究带有乘性白噪音的随机微分方程,我们不仅需要大量随机分析的理论,而且应用起来非常不方便。与前人讨论了随机微分方程的Wong-Zakai逼近和数值解不同,本项目考虑一种受布朗运动驱动的无界随机受迫。我们研究这种噪音驱动下的新系统,讨论它的轨道、光滑不变流形、不变叶层和吸引子等与原系统的关系,即给出是逐点收敛或者一致收敛的条件。这样新系统就可以作为原系统的一个逼近系统。但与原系统不同,它可以作为一个带有随机参数的微分方程,允许我们逐点研究其定性性质。因此与原系统相比,它分析起来更为方便。至于跑出问题,我们将考虑两方问题,其一是带有随机白噪音扰动的系统,我们研究其轨道跑出确定系统不变流形邻域的概率;其二就是对于逼近系统,我们可以研究他们的大偏差估计和跑出平衡点、吸引子或者不变流形的概率与原系统的关系。

中文关键词: 随机动力系统;不变流形;不变叶层;逼近;跑出问题

英文摘要: This project is mainly concerned with the approximation of random dynamical systems and exit problem. Due to the uncertainties of the random problem, for the study of stochastic differential equation with a multiplicative white noise, we need not only to know a lot of random analysis theory , but it is very inconvenient to apply. Unlike predecessors discussed the Wong-Zakai approximation and numerical solution for stochastic differential equation, in this project we will consider an unbounded random forcing driven by a Brownian motion. We will study a new system driven by the noise and discuss the relation on orbits、smooth invariant manifolds、invariant foliations and attractors between the new system and the old one, that is, we will give the conditions they are pointwise or uniformly convergence to those of original system. Then the new system can be taken as an approximated one. However, unlike the original system, it may be taken as a differential system with random parameter and admits us to study pointwisely. Thus compare with the original system, it is more convenient to analyze. As for the exit problem, we will consider two issues. One is the noise-induced deviations of the sample paths from the neighborhood of invariant manifolds for deterministic dynamical systems, the other is the relationship of the large deviation estimate and the probability of exiting from equilibrium points、attractors or invariant manifolds between the approximated system and the original one.

英文关键词: Random dynamical system;Invariant manifold;Invariant foliation;Approximation;Exit problem

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

算法分析导论, 593页pdf
专知会员服务
147+阅读 · 2021年8月30日
[WWW2021]图结构估计神经网络
专知会员服务
42+阅读 · 2021年3月29日
专知会员服务
111+阅读 · 2021年3月23日
【经典书】图理论与复杂网络导论,287页pdf
专知会员服务
133+阅读 · 2021年3月5日
【经典书】线性代数元素,197页pdf
专知会员服务
55+阅读 · 2021年3月4日
最新《非凸优化理论》进展书册,79页pdf
专知会员服务
108+阅读 · 2020年12月18日
【经典书】统计学理论,925页pdf
专知会员服务
165+阅读 · 2020年12月6日
专知会员服务
138+阅读 · 2020年12月3日
《常微分方程》笔记,419页pdf
专知会员服务
71+阅读 · 2020年8月2日
为什么深度学习是非参数的?
THU数据派
1+阅读 · 2022年3月29日
【AAAI 2022】神经分段常时滞微分方程
专知
2+阅读 · 2022年1月14日
Softmax 函数和它的误解
极市平台
0+阅读 · 2021年10月15日
【经典书】数理统计学,142页pdf
专知
2+阅读 · 2021年3月25日
【斯坦福经典书】熵与信息论,311页pdf
专知
5+阅读 · 2021年3月23日
用缩放CNN消除反卷积带来的棋盘伪影
论智
19+阅读 · 2018年10月30日
酒鬼漫步的数学——随机过程 | 张天蓉专栏
知识分子
10+阅读 · 2017年8月13日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Tikhonov Regularization of Circle-Valued Signals
Arxiv
1+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
12+阅读 · 2018年9月5日
小贴士
相关VIP内容
算法分析导论, 593页pdf
专知会员服务
147+阅读 · 2021年8月30日
[WWW2021]图结构估计神经网络
专知会员服务
42+阅读 · 2021年3月29日
专知会员服务
111+阅读 · 2021年3月23日
【经典书】图理论与复杂网络导论,287页pdf
专知会员服务
133+阅读 · 2021年3月5日
【经典书】线性代数元素,197页pdf
专知会员服务
55+阅读 · 2021年3月4日
最新《非凸优化理论》进展书册,79页pdf
专知会员服务
108+阅读 · 2020年12月18日
【经典书】统计学理论,925页pdf
专知会员服务
165+阅读 · 2020年12月6日
专知会员服务
138+阅读 · 2020年12月3日
《常微分方程》笔记,419页pdf
专知会员服务
71+阅读 · 2020年8月2日
相关资讯
为什么深度学习是非参数的?
THU数据派
1+阅读 · 2022年3月29日
【AAAI 2022】神经分段常时滞微分方程
专知
2+阅读 · 2022年1月14日
Softmax 函数和它的误解
极市平台
0+阅读 · 2021年10月15日
【经典书】数理统计学,142页pdf
专知
2+阅读 · 2021年3月25日
【斯坦福经典书】熵与信息论,311页pdf
专知
5+阅读 · 2021年3月23日
用缩放CNN消除反卷积带来的棋盘伪影
论智
19+阅读 · 2018年10月30日
酒鬼漫步的数学——随机过程 | 张天蓉专栏
知识分子
10+阅读 · 2017年8月13日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员