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:2311.02952

帮助 | 高级搜索

数学 > 偏微分方程分析

arXiv:2311.02952 (math)
[提交于 2023年11月6日 (v1) ,最后修订 2024年5月20日 (此版本, v2)]

标题: 一种用于三维非线性胡克能最小化的松弛方法

标题: A relaxation approach to the minimisation of the neo-Hookean energy in 3D

Authors:Marco Barchiesi, Duvan Henao, Carlos Mora-Corral, Rémy Rodiac
摘要: 尽管在非线性弹性中具有重要意义,但 neo-Hookean 能量仍然未知是否在某些适当的容许类中存在极小值。 利用松弛理论的思想,我们提出一个更大的极小化空间和一个与原始空间上的 neo-Hookean 能量一致的修改泛函。 这种修改后的能量是 neo-Hookean 能量和一个惩罚逆变形奇点的项的和。 新的泛函在更大的空间中达到其最小值,因此初始的 neo-Hookean 能量极小值的存在性问题就转化为这种新能量极小值正则性的疑问。
摘要: Despite its high significance in nonlinear elasticity, the neo-Hookean energy is still not known to admit minimisers in some appropriate admissible class. Using ideas from relaxation theory, we propose a larger minimisation space and a modified functional that coincides with the neo-Hookean energy on the original space. This modified energy is the sum of the neo-Hookean energy and a term penalising the singularities of the inverse deformation. The new functional attains its minimum in the larger space, so the initial question of existence of minimisers of the neo-Hookean energy is thus transformed into a question of regularity of minimisers of this new energy.
评论: 15页
主题: 偏微分方程分析 (math.AP)
MSC 类: 49J45, 49S05, 49Q20, 74B20, 74G65
引用方式: arXiv:2311.02952 [math.AP]
  (或者 arXiv:2311.02952v2 [math.AP] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2311.02952
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Rémy Rodiac [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2023 年 11 月 6 日 08:40:07 UTC (23 KB)
[v2] 星期一, 2024 年 5 月 20 日 13:15:35 UTC (19 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • 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 | 2023-11
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