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:2506.03679

帮助 | 高级搜索

数学 > 偏微分方程分析

arXiv:2506.03679 (math)
[提交于 2025年6月4日 ]

标题: 二维Boussinesq方程的库特流转换阈值

标题: Transition threshold of Couette flow for 2D Boussinesq equations

Authors:Xiaoxia Ren, Wei Dongyi
摘要: 本文中,我们证明了在带有理查森数为$\gamma^2>\frac14$的库特流$\mathbb{T}\times \mathbb{R}$上,二维Boussinesq方程关于$\alpha\leq \frac13$的稳定性阈值,其中粘性系数为$\nu$且热扩散率为$\mu$。 更精确地说,如果 $\|v_{in}-(y,0)\|_{H^{s+1/2}}+ \|\rho_{in}+\gamma^2 y-1\|_{H^{s+1/2}}\leq c(\min\{\nu,\mu\})^{1/3}$, $\frac{\nu+\mu}{2\gamma\sqrt{\nu \mu} }< 2-\varepsilon$, $s>3/2$,则渐近稳定性成立。 这一稳定性阈值与二维Sobolev空间中Navier-Stokes方程的最佳稳定性阈值一致。 并且在无粘阻尼效应的意义下,初始数据的正则性假设应是尖锐的。
摘要: In this paper, we prove the stability threshold of $\alpha\leq \frac13$ for 2D Boussinesq equations around the Couette flow in $\mathbb{T}\times \mathbb{R}$ with Richardson number $\gamma^2>\frac14$ and different viscosity $\nu$ and thermal diffusivity $\mu$. More precisely, if $\|v_{in}-(y,0)\|_{H^{s+1/2}}+ \|\rho_{in}+\gamma^2 y-1\|_{H^{s+1/2}}\leq c(\min\{\nu,\mu\})^{1/3}$, $\frac{\nu+\mu}{2\gamma\sqrt{\nu \mu} }< 2-\varepsilon$, $s>3/2$, then the asymptotic stability holds. This stability threshold is consistent with the optimal stability threshold for the 2D Navier-Stokes equations in Sobolev space. And in the sense of inviscid damping effect, the regularity assumption of the initial data should be sharp.
评论: 32页
主题: 偏微分方程分析 (math.AP)
引用方式: arXiv:2506.03679 [math.AP]
  (或者 arXiv:2506.03679v1 [math.AP] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.03679
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI(待注册)

提交历史

来自: Dongyi Wei a [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2025 年 6 月 4 日 08:10:45 UTC (31 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 | 2025-06
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