全非线性抛物型偏微分方程的随机解法及其应用研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11571206
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    45.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0504.微分方程数值解
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

In this project we will study stochastic numerical solution methods for fully nonlinear parabolic partial differential equations and their applications. Based on the theories of partial differential equations, forward backward stochastic differential equations, stochastic martingale and scientific computing, we will study efficient second-order forward backward stochastic differential equation presentations for fully nonlinear parabolic partial differential equations, propose highly effective and accurate, and strong stable stochastic numerical solution methods for fully nonlinear parabolic partial differential equations, rigorously analyze the convergence, stability, high accuracy and efficient parallelism of the proposed methods theoretically and numerically, investigate the proposed methods for high dimensional simulations, and apply them into solving problems of stochastic optimal control, image processing, G-Brownian motion and G-expectations, etc. The study of this research project will help us to deeply understand the dynamic mechanism of fully nonlinear partial differential equations, to promote the development of the theory of nonlinear partial differential equations and their scientific computing, and to extend the applications of fully nonlinear partial differential equations in various fields.
本项目拟研究全非线性抛物型偏微分方程的随机解法及其应用:基于偏微分方程、正倒向随机微分方程、随机鞅以及科学计算的理论,研究全非线性抛物型偏微分方程的二阶正倒向随机微分方程有效表示,通过二阶正倒向随机微分方程,研究提出全非线性抛物型偏微分方程的高效、高精度、强稳定的倒向随机数值解法;严格地数值理论分析所提解法的收敛性、稳定性、高精度性和高效并行性;研究解法的高维模拟计算;研究解法在随机最优控制问题、图像处理、G-布朗运动和G-期望等全非线性问题中的应用。该研究对深入理解非线性偏微分方程的动态机制,推动非线性偏微分方程的理论和科学计算理论的发展,加快拓宽非线性偏微分方程理论在各领域的应用,都具有十分重要的理论意义和应用价值。

结项摘要

自然界及人类社会的复杂系统中相互作用的机制能够被非线性偏微分方程很好地定量刻画。本项目研究了全非线性抛物型偏微分方程的随机解法及其应用。基于偏微分方程、正倒向随机微分方程、随机鞅和科学计算等理论,得到了全非线性抛物型偏微分方程的二阶正倒向随机微分方程的合理表示,进而研究提出了全非线性抛物型偏微分方程的高效、高精度、强稳定的倒向随机数值解法;并严格理论数值理论分析所提解法的稳定性和收敛性误差估计。同时,在研究该项目课题的过程中,项目组成员在正倒向随机微分方程数值解、平均场随机微分方程数值解等领域取得了突破性进展;在随机偏微分方程数值解、分数阶偏微分方程等领域也取得了一定的研究成果。. 在国家自然科学基金委(No.11571206)的大力支持资助下,项目组成员通过四年的努力,非常圆满地完成了该项目的研究目标,并取得了具有国际先进水平的重要研究成果。在国内外著名刊物发表文章共计25篇(其中,SCI文章24篇),另有4篇论文已接受待正式发表。若干其他研究仍在进行中;邀请国际知名专家学者来访27人次,参加国内外相关学术会议并作报告35次,国内外学术访问16次,其中出国访问3次。共培养博士研究生9名(其中毕业博士4名,在读博士 5名,包括2名外籍留学生)、硕士研究生25名(其中毕业硕士11名,在读硕士14名,包括外籍留学生3名)。. 该项目取得的研究成果对深刻理解非线性偏微分方程的动态机制、推动非线性偏微分方程的理论和科学计算理论的发展、加快拓宽非线性偏微分方程理论在环境、航空、经济、金融、优化控制、风险度量等众多领域的应用有重要意义。该成果近年来已受到国内外学者的广泛关注,已经引发其在相关研究领域的一些重要研究,并会在一些具有重要理论和应用价值的相关领域继续引发重要的后续研究。

项目成果

期刊论文数量(25)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Local fractional homotopy analysis method for solving non-differentiable problems on Cantor sets
求解康托集上不可微问题的局部分数同伦分析方法
  • DOI:
    10.1186/s13662-019-2068-6
  • 发表时间:
    2019-12
  • 期刊:
    Advances in Difference Equations
  • 影响因子:
    4.1
  • 作者:
    Maitama Shehu;Zhao Weidong
  • 通讯作者:
    Zhao Weidong
A transformed jump-adapted backward Euler method for jump-extended CIR and CEV models
跳跃扩展CIR和CEV模型的变换跳跃适应向后欧拉方法
  • DOI:
    10.1007/s11075-016-0137-4
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Numerical Algorithms
  • 影响因子:
    2.1
  • 作者:
    Xu Yang;Xiaojie Wang
  • 通讯作者:
    Xiaojie Wang
Multistep Schemes for Forward Backward Stochastic Differential Equations with Jumps
带跳跃的前向后向随机微分方程的多步方案
  • DOI:
    10.1007/s10915-016-0212-y
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Journal of Scientific Computing
  • 影响因子:
    2.5
  • 作者:
    Fu Yu;Zhao Weidong;Zhou Tao
  • 通讯作者:
    Zhou Tao
Explicit theta-Schemes for Mean-Field Backward Stochastic Differential Equations
平均场后向随机微分方程的显式 theta 方案
  • DOI:
    10.1137/17m1161944
  • 发表时间:
    2018-01
  • 期刊:
    SIAM Journal on Numerical Analysis
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Yabing Sun;Weidong Zhao;Tao Zhou
  • 通讯作者:
    Tao Zhou
Local fractional Laplace homotopy analysis method for solving non-differentiable wave equations on Cantor sets
求解康托集上不可微波动方程的局部分数拉普拉斯同伦分析方法
  • DOI:
    10.1007/s40314-019-0825-5
  • 发表时间:
    2019-03
  • 期刊:
    COMPUTATIONAL & APPLIED MATHEMATICS
  • 影响因子:
    2.6
  • 作者:
    Maitama Shehu;Zhao Weidong
  • 通讯作者:
    Zhao Weidong

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    --
  • 发表时间:
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  • 通讯作者:
    赵卫东

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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