In micro-fluidics not only does capillarity dominate but also thermal fluctuations become important. On the level of the lubrication approximation, this leads to a quasi-linear fourth-order parabolic equation for the film height $h$ driven by space-time white noise. The gradient flow structure of its deterministic counterpart, the thin-film equation, which encodes the balance between driving capillary and limiting viscous forces, provides the guidance for the thermodynamically consistent introduction of fluctuations. We follow this route on the level of a spatial discretization of the gradient flow structure. Starting from an energetically conformal finite-element (FE) discretization, we point out that the numerical mobility function introduced by Gr\"un and Rumpf can be interpreted as a discretization of the metric tensor in the sense of a mixed FE method with lumping. While this discretization was devised in order to preserve the so-called entropy estimate, we use this to show that the resulting high-dimensional stochastic differential equation (SDE) preserves pathwise and pointwise strict positivity, at least in case of the physically relevant mobility function arising from the no-slip boundary condition. As a consequence, this discretization gives rise to a consistent invariant measure, namely a discretization of the Brownian excursion (up to the volume constraint), and thus features an entropic repulsion. The price to pay over more naive discretizations is that when writing the SDE in It\^o's form, which is the basis for the Euler-Mayurama time discretization, a correction term appears. To conclude, we perform various numerical experiments to compare the behavior of our discretization to that of the more naive finite difference discretization of the equation.


翻译:在微细流体中,不仅毛细和热波动会支配毛细,而且热波动也会变得很重要。 在润滑接近值的水平上,这导致胶片高度的半线性四级抛物线方程式,由时空白噪音驱动。 其确定性对应方的梯度流结构,即薄膜方程式,它分解了驱动毛细和限制粘结力之间的平衡,它为温度动态一致地引入波动提供了指南。 我们沿着梯度流结构的空间离散程度沿这条路线前进。 从快速的离散性定点(FE)离散开始,我们指出,Gr\"un和Rumpf 引入的数字移动函数可以被解释为分解,从混合的FE方法的意义上看,是分解的梯度结构。虽然这种分解是为了保存所谓的轮流估计值,我们使用这个方法来显示由此产生的高维度的直径直方形变异方程式(SDE) 保持了正向和点分解的路径和分解的路径, 严格直径直径的定的定值(Talalalalalalalalalal) 直径直径, 直径直至直径直到直径直径直至直径直径直至直至直至直至直至直至直至直至直至直径直至直径直径直径直径直至直至直至直至直至直至直径直至直至直至直至直至直至直至。直至直至直至直至直至直至直至直至直至。直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至直至

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