关于CC的完全非线性椭圆方程一书的一些小结
CC的整本书主要是想要研究在粘性解的框架下的一致椭圆方程解的正则性。我们试着一章一章来解析他。
序言部分也是值得每一个字细读的,主要讲述了他们的工作的主要内容,即在粘性解的框架下研究解的正则性,需要特别注意的是,他研究的是一致椭圆方程,整本书的理论并没有超出出Bellman方程,Issac方程的范围太多。实际上,我们可以把他们看作是某种思想方法的一个总结,期望可以将这些想法推广到其他方程上面去,当然Caffarelli成功的将他们应用到MA方程的研究中。第一章,CC给出了用来研究粘性解正则性的一个“天才”式的想法,即用抛物面的接触,线性函数的逼近来研究函数的性质。特别是对于二阶导数,他们用$\theta$函数来控制,它是一个可测函数,且用它可以控制二阶导数的在逐点意义下的值。这一点,才开始学时是不能太明白的。就好比,你要描叙一个函数在二阶导数的值的绝对值不超过1,那么你如果直接用逐点的导数来说明,那么这样一个结果在迭代过程中是没有用处的,必要要有一个Infinitasmal的角度来描述,也就是相当于减掉线性部分以后,用$r^2$来控制就能说明这才是你真正想要的东西。实际也就是,你需要一个Scaling不变的,且可以进行迭代的目标,否则就没法做了,这在散度型方程里面就需要用极大函数来描述,而极大函数恰恰是Scaling不变的。也就能说明什么叫“一阶导数、二阶导数”在某一点的值的绝对值不超过1. 有了这样一个定义之后,结合广义函数理论和Riesz表示定理就可以将解的二阶导数的估计用差分来替代,这样就为$W^{2,p}$估计奠定了基础。这里需要主义的是,抛物面局部上可以认为是和球一样的东西,应为和他们接触之后所得到的还是关于某种类型的二阶导数控制,这样就可以定义粘性解了,而Caffarelli关于自由边界问题粘性解的那一套理论正是这个方法和Hopf引理的启发。接下来的内容主要是凸分析和几何测度论的基本知识,特别值得主义的是下半凸函数的几乎处处逐点可微分性质,这在后来的证明中扮演者极其重要的角色.
在第二章,CC给出了粘性解的定理,用常微分方程和调和函数演示了粘性解和古典解的一致性。在给出一致椭圆的定义后,他们开始讨论连续粘性解的定义。这里其实我一直有一个疑问,解的存在性如何保证呢?即$F(M,x)$依赖于$x$的情形。同时关于后来Prop2.8的粘性解延拓定理右端怎么又可以间断了呢?种种迹象总使我觉得有些费解,后来看了wang,Ishii等人的文章发现,最早的二阶方程解的存在性中的粘性解的定义里面并不需要解连续的条件,这也就能理解wang在博士论文中的那句"Ishii用唯一性(比较定理)来证明解的存在性"。其实问题的关键在于你的粘性解是否连续。而Ishii后来主要是通过用边界值相同的上、下解的存在和比较定理的存在来证明连续粘性解的存在性。那么问题又来了,Ishii或者Jensen所说的方程,就算是含有$x$的情形他们所加的条件都比连续性要强。所以我当时困惑了。后来找到了99年Lions等人写的一个关于此类方程的连续到边的粘性解的存在性(包括C-粘性解,L^p粘性解),这才完全解决了我的困惑,他们主要是通过对F逼近来做的。当然这里面最重要的,当然是所谓的比较定理要成立了。同时我觉得不能用第三章的CC的ABP估计来证明比较定理,应为最初是的粘性解是完全不连续的,不知道的,只能用Ishii或者Jensen的方法。接下来, Caffarelli定义了$S(f)$, $\overline{S}(f)$, $\underline{S}(f)$, 这实际上扮演的角色就和De Giorgi Class所起的作用是完全一样的,可以这样认为,他在Krylov和Safonov定理的基础上建立了粘性解理论的De Giorgi 类,而这里的上下拿检验函数来Touch就相当于散度型方程里面的拿test 函数来做能量估计。最后他给出了一些常见的方程的例子,并在Note中说明了如何建立$L^p$粘性解理论。我认为,Caffarelli和Cabre的书上的理论,主要是在粘性解存在的前提条件下来提升正则性,至于粘性解的存在性如何得到?正如上面所说,需要一些适当的条件,比如解Dirichlet,Neuman,Robin边值问题,而Caffarelli在第九章的用所谓的他定义的粘性解关于方程的稳定性,古典的$C^{2,\alpha}$估计和Arlzela,Ascoli定理和比较原理证明了他说的粘性解的存在性。因此以下的论述总是在连续粘性解存在的前提条件下来进行的。
第三章的ABP极值原理可以说是整本书关于正则性的理论基石,有了ABP就有了一切估计,正是基于这样的想法,很多人开始建立各种方程的ABP极值原理,想把Caffarelli的方法推广到其他方程上去。而ABP极值原理中最重要的信息隐藏在所谓的Contact Set之中。直观上来,对于边值非负的粘性上解,它的负部的最大值可以从方程上看出来,即$f\geq0$来控制,而$f<0$的部分对负部的最大值没有贡献,事实上,用来控制上解的负部的$f\geq0$的部分还可以缩小,即只需要接触集上的$f\geq0$的部分即可。这就是从几何上看。而整个定理的证明完全与基于凸分析中的编制非负的$C^{1,1}$ 凸函数的一个函数不等式。而上解正是通过凸包函数$\Gamma u$来建立估计式,最后用均值不等式来完成证明. 用到了一个非负定矩阵的性质, 若$A,B\geq0$, 则 $AB$的特征值均是非负实数,且$\frac{Tr(AB)}{n}\geq (det(A)det(B))^{\frac{1}{n}}$. 最后CC将ABP估计推广至任意有界区域,并在最后给了一般区域的极值原理,而这仅仅只需要用粘性解的定义就可以的出,可以避免使用ABP估计。
关于CC的完全非线性椭圆方程一书的一些小结的更多相关文章
- VS2017中 C# dll引用(C生成dll,C++生成dll)小结 - 简书
原文:VS2017中 C# dll引用(C生成dll,C++生成dll)小结 - 简书 dll引用小结 一.dll与应用程序 动态链接库(也称为DLL,即为“Dynamic Link Library” ...
- RTKLIB源码解析(一)——单点定位(pntpos.c)
RTKLIB源码解析(一)--单点定位(pntpos.c) 标签: GNSS RTKLIB 单点定位 [TOC] pntpos int pntpos (const obsd_t *obs, int n ...
- django orm 重点大全
1.最简单的跨表,查询外键表中符合主表条件的记录列表 #用户类型表 class User_typ(models.Model): name=models.CharField(max_length=32) ...
- 用条件变量实现事件等待器的正确与错误做法--转自陈硕的Blog
用条件变量实现事件等待器的正确与错误做法 TL;DR 如果你能一眼看出 https://gist.github.com/chenshuo/6430925 中的那 8 个 Waiter classes ...
- React-redux深入理解
首先,一张 Redux 解释图镇楼: [回顾]Redux 的核心: store 是什么?(createStore 函数的实现) const store = createStore(reducer); ...
- C#基础之基本类型
本丝花了近半年,终于将<CLR Via C#>这本书看完了(请不要BS本人的看书速度T_T),这确实是一本好书,大大们推荐的果然值得一读. 虽然很多东西还没有尽得其要,我常想在自己深刻掌握 ...
- 【av68676164(p25-p30)】同步和P-V操作
4.5 同步和P-V操作 4.5.1 同步和互斥的概念 进程的互斥关系 例子 进程的互斥关系 多个进程由于共享了独占性资源,必须协调个进程对资源的存取顺序:确保没有两个或以上的进程同时进行存取操作. ...
- 【统计学习】SVM之超平面方程来源
摘要 本文主要说明SVM中用到的超平面方程是怎么来的,以及各个符号的物理意义,怎么算空间上某点到该平面的距离. 正文 < 统计学习方法>一书给出如下说明: 首先说明我对超平面的理解: 在三 ...
- UOJ20 解方程
本文版权归ljh2000和博客园共有,欢迎转载,但须保留此声明,并给出原文链接,谢谢合作. 本文作者:ljh2000作者博客:http://www.cnblogs.com/ljh2000-jump/转 ...
随机推荐
- parcel 在js中导入 html 文件
parcel不支持将html文件导入为字符串,如果您对parcel使用熟练,直接使用 parcel-plugin-phtml 插件即可,此插件使用 .phtml 后缀 为什么用parcel? 因为从我 ...
- sqlserver 导入excel
安装完office2013和sqlserver2017时,不知道是盗版问题还是啥 原因, 在sqlserver导入excel时,报错. 在把Excel导入SQL server时出现“未在本地计算机上注 ...
- 腾讯笔试编程题,贪吃的小Q(二分查找)
问题描述 小Q的父母要出差N天,走之前给小Q留下了M块巧克力.小Q决定每天吃的巧克力数量不少于前一天吃的一半,但是他又不想在父母回来之前的某一天没有巧克力吃,请问他第一天最多能吃多少块巧克力. 输入描 ...
- ubuntu18.04 安装pip3
Ubuntu18.04默认内嵌python2.python3,pip安装时,python2对应安装pip,python3对应安装pip3. sudo apt install python3-pip 检 ...
- WEB学习小笔记
环境基于WIN10.IDEA最新版.JDK1.8.TOMCAT9 下面说的有错的地方希望指出,谢谢. STRUT2 1.在maven下的时候系统会系统创建一个叫做log4j的配置文件,但是到了这个版本 ...
- drf 单表
^_^ # [{title,price},{}] 构造的数据结构 简单的FBV/CBV def showbooks(request): # FBV if request.method =='GET': ...
- 2019 Lonsdor K518S VS K518ISE
2019 Lonsdor K518S VS K518ISE: The same: IMMO capabilities + Vehicle coverage. The difference: The u ...
- java 类、方法、代码块修饰式关键字总结
super 关键字 this和super的区别 访问成员的区别 this关键字 this特点 this使用场景 static关键字 例子 访问权限修饰符 特点 总结: 四个修饰符的特点 访问权限修饰符 ...
- Java8过滤器(Filter)
1.在Java之前对List进行过滤的方式 public class BeforeJava8 { public static void main(String[] args) { List<Pe ...
- algs4 使用 DrJava 编写 Hello World on Windows
前阶段读了 Yinwang 的博客, 对 Scheme and Lisp 产生了很大的兴趣, 用 学生模式的 DrRacket IDE一步一步开始实现 How to Design Programs. ...