This paper studies the quantum lattice Boltzmann scheme for the nonlinear Dirac equations for Gross-Neveu model in $1+1$ dimensions. The initial data for the scheme are assumed to be convergent in $L^2$. Then for any $T\ge 0$ the corresponding solutions for the quantum lattice Boltzmann scheme are shown to be convergent in $C([0,T];L^2(R^1))$ to the strong solution to the nonlinear Dirac equations as the mesh sizes converge to zero. In the proof, at first a Glimm type functional is introduced to establish the stability estimates for the difference between two solutions for the corresponding quantum lattice Boltzmann scheme, which leads to the compactness of the set of the solutions for the quantum lattice Boltzmann scheme. Finally, the limit of any convergent subsequence of the solutions for the quantum lattice Boltzmann scheme is shown to coincide with the strong solution to a Cauchy problem for the nonlinear Dirac equations.


翻译:本文研究Gross- Neveu 模型的非线性Dirac方程式的量子 lattice Boltzmann 方程式1+1美元。 假设该方程式的初始数据以美元=2美元为单位, 假设该方程式的初始数据以美元=2美元为单位。 然后, 对于任何美元=0美元的量子 lattice Boltzmann 方程式的相应解决方案, 均以美元( [0,T];L2, (R1])美元为单位, 以美元=非线性Dirac 方程式的强性解决方案。 事实证明, 最初引入了 Glimm 型函数, 以建立相应的量子 lattice Boltzmann 方程式两种解决方案之间差异的稳定性估计值, 导致量子 lattice Boltzmann 方程式的一套解决方案的紧凑性。 最后, 量子 lattice Boltzmann 方程式解决方案的任何相趋同的次序列后, 的极限与非线性方程式的非线性方程式问题的强性解决方案相吻合。

0
下载
关闭预览

相关内容

【2022新书】机器学习中的统计建模:概念和应用,398页pdf
专知会员服务
136+阅读 · 2022年11月5日
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
73+阅读 · 2022年6月28日
专知会员服务
159+阅读 · 2020年1月16日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】(Keras)LSTM多元时序预测教程
机器学习研究会
24+阅读 · 2017年8月14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
3+阅读 · 2014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
0+阅读 · 2013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 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】(Keras)LSTM多元时序预测教程
机器学习研究会
24+阅读 · 2017年8月14日
相关基金
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
3+阅读 · 2014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
0+阅读 · 2013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 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员