Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > math > arXiv:2010.13622

帮助 | 高级搜索

数学 > 偏微分方程分析

arXiv:2010.13622 (math)
[提交于 2020年10月26日 ]

标题: 非凸Hamilton-Jacobi方程的梯度约束

标题: Non-convex Hamilton-Jacobi equations with gradient constraints

Authors:Héctor A. Chang-Lara, Edgard A. Pimentel
摘要: 我们研究在梯度约束存在的情况下非凸的Hamilton-Jacobi方程,并为解产生了新的、最优的正则性结果。 这些方程的一个显著特点是梯度范数存在下界;它与控制问题的椭圆算子竞争,影响解的正则性。 这类模型与各种重要问题相关,并在多个领域有应用;特别感兴趣的是在风险理论中对多个保险公司最优分红问题的建模以及在可逆投资模型中的奇异随机控制。
摘要: We study non-convex Hamilton-Jacobi equations in the presence of gradient constraints and produce new, optimal, regularity results for the solutions. A distinctive feature of those equations regards the existence of a lower bound to the norm of the gradient; it competes with the elliptic operator governing the problem, affecting the regularity of the solutions. This class of models relates to various important questions and finds applications in several areas; of particular interest is the modeling of optimal dividends problems for multiple insurance companies in risk theory and singular stochastic control in reversible investment models.
主题: 偏微分方程分析 (math.AP)
MSC 类: 35B65, 35F21, 49N60, 49L25
引用方式: arXiv:2010.13622 [math.AP]
  (或者 arXiv:2010.13622v1 [math.AP] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2010.13622
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Edgard Pimentel [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2020 年 10 月 26 日 14:37:34 UTC (91 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
math.AP
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2020-10
切换浏览方式为:
math

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号