抛物型随机偏微分方程的平稳解及其相关问题

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11101090
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    23.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0210.随机分析与随机过程
  • 结题年份:
    2014
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2014-12-31

项目摘要

本项目的目标是在前期工作的基础上,利用倒向重随机微分方程,研究其对应的抛物型随机偏微分方程的平稳解及其相关问题。本项目将研究系数满足多项式增长条件的抛物型随机偏微分方程的平稳弱解的存在性问题,该类方程包含随机Chafee-Infante方程和随机Ginzburg-Landau方程等一些重要的数学物理方程;并且,本项目将进一步讨论带边值条件的系数多项式增长的抛物型随机偏微分方程的平稳弱解;另外,本项目还将考察以上研究所得到的平稳解附近的Lyapunov谱,并利用它来构造随机动力系统的稳定流形和不稳定流形。为实现以上的研究目标,我们将首先研究对应的系数多项式增长的倒向重随机微分方程在一类Hilbert空间(加权的L^2(dx)空间)中的解的存在唯一性,平稳性等相关性质,并利用对应关系将这些性质转移到系数多项式增长的抛物型随机偏微分方程。

结项摘要

本项目针对随机偏微分方程的平稳解开展研究。平稳解是确定性动力系统的不动点在随机情形下的自然扩展。但由于外部噪声的干扰,平稳解的存在性是一个难题,特别是对非可加噪声驱动的非线性随机偏微分方程生成的随机动力系统而言更是如此,一些论文只是假设平稳解的存在性从而研究系统的其它动力学性质。本项目利用倒向重随机微分方程的解的平稳性及其与随机偏微分方程的对应,以非可加噪声驱动的系数多项式增长的非线性随机偏微分方程的平稳解为主要研究目标,该研究属于随机分析与随机动力系统相结合领域。..本项目顺利完成既定研究计划,即系数满足多项式增长条件的抛物型随机偏微分方程的平稳弱解的存在性、带边值条件情况下方程平稳弱解的存在性、随机偏微分方程生成的随机动力系统的稳定流形和不稳定流形等等。在完成原有研究计划的基础上,对一些相关问题进行了扩展研究,这些扩展研究涉及到倒向随机偏微分方程、不完备市场中的倒向随机微分方程、随机分形方程等等。项目实施期间发表论文8篇,接收论文2篇,其中3篇论文发表在杂志“Stochastic Processes and their Applications”,1篇论文发表在杂志“Journal of Differential Equations”。项目负责人在项目实施期间参与组织国际学术会议3次,国际学术会议受邀报告8次。在研究生培养方面,项目负责人在此期间共有2名硕士生顺利毕业。..项目成员合作富有成效且分工明确,在本项目的实施过程中,项目成员的研究能力显著提高。项目成员对于随机偏微分方程、随机动力系统的平稳解、倒向随机偏微分方程等研究方向有了更深入的理解和认识,积累了很多思想和方法上的经验,对于后续的研究,即倒向随机偏微分方程的平稳解和随机周期解、随机偏微分方程的随机表示等问题,有了部分思路。以本项目的部分研究为基础,项目负责人于2014年申请到国家自然科学基金委面上项目,为后续的扩展研究提供了条件。

项目成果

期刊论文数量(12)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
W^{m,p}-solution (p >= 2) of linear degenerate backward stochastic partial differential equations in the whole space
全空间线性简并后向随机偏微分方程的 W^{m,p}-解 (p >= 2)
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Journal of Differential Equations
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Du; Kai;Tang; Shanjian;Zhang; Qi
  • 通讯作者:
    Qi
Optimal variational principle for backward stochastic control systems associated with Lévy processes
与 Lévy 过程相关的后向随机控制系统的最优变分原理
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    Science China Mathematics
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Huzhou University;Huzhou 313000;China;2 School of Mathematical Sciences;Fudan University;Shanghai 200433;China;TANG MaoNing 1 & ZHANG Qi 2;1 Department of Mathem;2 School of Mathematical Sciences;Fudan University
  • 通讯作者:
    Fudan University
Infinite horizon backward doubly stochastic differential equations with non-degenerate terminal functions and their stationary property
具有非简并终函数的无限层位后向双随机微分方程及其平稳性
  • DOI:
    10.1007/s10255-016-0567-8
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Acta Mathematicae Applicatae Sinica (English Series)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Leng; Huinan
  • 通讯作者:
    Huinan
BSDEs with polynomial growth generators in a defaultable market
可违约市场中具有多项式增长生成器的 BSDE
  • DOI:
    10.1016/j.jmaa.2013.03.038
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Journal of Mathematical Analysis and Applications
  • 影响因子:
    1.3
  • 作者:
    Guo; Dongmei;Leng; Huinan;Zhang; Qi
  • 通讯作者:
    Qi
Probabilistic representation of weak solutions of partial differential equations with polynomial growth coefficients
具有多项式增长系数的偏微分方程弱解的概率表示
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    Journal of Theoretical Probability
  • 影响因子:
    0.8
  • 作者:
    Zhang; Qi;Zhao; Huaizhong
  • 通讯作者:
    Huaizhong

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AI项目解读示例

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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