Moment estimates for solutions of SPDEs with Lévy colored noise
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we continue the investigations initiated by the first author in Balan (2015) related to the study of stochastic partial differential equations (SPDEs) with Lévy colored noise on $\mathbb{R}_{+} \times \mathbb{R}^d$. This noise is constructed from a Lévy white noise (which is in turn built from a Poisson random measure with intensity $dtdx ν(dz)$), using the convolution with a suitable spatial kernel $κ$. We assume that the Lévy measure $ν$ has finite variance. Therefore, the stochastic integral with respect to this noise is constructed similarly to the integral with respect to the spatially-homogeneous Gaussian case considered in Dalang (1999). Using Rosenthal's inequality, we provide an upper bound for the $p$-th moment of the stochastic integral with respect to the Lévy colored noise, which allows us to identify sufficient conditions for the solution of an SPDE driven by this noise to have higher order moments. We first analyze this question for the linear SPDE, considering as examples the stochastic heat and wave equations in any dimension $d$, for three examples of kernels $κ$: the heat kernel, the Riesz kernel, and the Bessel kernel. Then, we present a general theory for a non-linear SPDE with Lipschitz coefficients, and perform a detailed analysis in the case of the heat equation (in dimension $d\geq 1$), and wave equation (in dimension $d\leq 3$), for the same kernels $κ$. We show that the solution of each of these equations has a finite upper Lyapounov exponent of order $p\geq 2$, and in some cases, is weakly intermittent (in the sense of Foondun and Khoshnevisan, 2013). In the case of the parabolic/hyperbolic Anderson model with Lévy colored noise, we provide the Poisson chaos expansion of the solution and the explicit form of the second-order Lyapounov exponent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».