Name: Stochastic Parameterizing Manifolds and Non-Markovian Reduced Equations: Stochastic Manifolds for Nonlinear Spdes II (en Inglés)
SKU: 58392351
Price: 2100.00 UYU
Availability: InStock
Author: Chekroun, Mickaël D. ; Liu, Honghu ; Wang, Shouhong
ISBN: 9783319125190

portada Stochastic Parameterizing Manifolds and Non-Markovian Reduced Equations: Stochastic Manifolds for Nonlinear Spdes II (en Inglés)

Stochastic Parameterizing Manifolds and Non-Markovian Reduced Equations: Stochastic Manifolds for Nonlinear Spdes II (en Inglés)

Formato

Libro Físico

Autor

Editorial

Idioma

Inglés

N° páginas

129

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

23.4x15.6x0.8 cm

Peso

0.22 kg.

ISBN13

9783319125190

Categorías

Cálculo diferencial y ecuaciones
Probabilidad y estadística

Stochastic Parameterizing Manifolds and Non-Markovian Reduced Equations: Stochastic Manifolds for Nonlinear Spdes II (en Inglés)

Shouhong Wang (Autor) · Mickaël D. Chekroun (Autor) · Honghu Liu (Autor) · Springer · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Stochastic Parameterizing Manifolds and Non-Markovian Reduced Equations: Stochastic Manifolds for Nonlinear Spdes II (en Inglés)"

In this second volume, a general approach is developed to provide approximate parameterizations of the "small" scales by the "large" ones for a broad class of stochastic partial differential equations (SPDEs). This is accomplished via the concept of parameterizing manifolds (PMs), which are stochastic manifolds that improve, for a given realization of the noise, in mean square error the partial knowledge of the full SPDE solution when compared to its projection onto some resolved modes. Backward-forward systems are designed to give access to such PMs in practice. The key idea consists of representing the modes with high wave numbers as a pullback limit depending on the time-history of the modes with low wave numbers. Non-Markovian stochastic reduced systems are then derived based on such a PM approach. The reduced systems take the form of stochastic differential equations involving random coefficients that convey memory effects. The theory is illustrated on a stochastic Burgers-type equation.

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