Large and Moderate Deviations Principles and Central Limit Theorem for the Stochastic 3D Primitive Equations with Gradient-Dependent Noise

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F22%3A00561775" target="_blank" >RIV/67985556:_____/22:00561775 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://link.springer.com/article/10.1007/s10959-021-01125-1" target="_blank" >https://link.springer.com/article/10.1007/s10959-021-01125-1</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/s10959-021-01125-1" target="_blank" >10.1007/s10959-021-01125-1</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Large and Moderate Deviations Principles and Central Limit Theorem for the Stochastic 3D Primitive Equations with Gradient-Dependent Noise

Popis výsledku v původním jazyce

We establish the large deviations principle (LDP) and the moderate deviations principle (MDP) and an almost sure version of the central limit theorem (CLT) for the stochastic 3D viscous primitive equations driven by a multiplicative white noise allowing dependence on spatial gradient of solutions with initial data in H2. The LDP is established using the weak convergence approach of Budjihara and Dupuis and uniform version of the stochastic Gronwall lemma. The result corrects a minor technical issue in Z. Dong, J. Zhai, and R. Zhang: Large deviations principles for 3D stochastic primitive equations, J. Differential Equations, 263(5):3110–3146, 2017, and establishes the result for a more general noise. The MDP is established using a similar argument.

Název v anglickém jazyce

Large and Moderate Deviations Principles and Central Limit Theorem for the Stochastic 3D Primitive Equations with Gradient-Dependent Noise

Popis výsledku anglicky

We establish the large deviations principle (LDP) and the moderate deviations principle (MDP) and an almost sure version of the central limit theorem (CLT) for the stochastic 3D viscous primitive equations driven by a multiplicative white noise allowing dependence on spatial gradient of solutions with initial data in H2. The LDP is established using the weak convergence approach of Budjihara and Dupuis and uniform version of the stochastic Gronwall lemma. The result corrects a minor technical issue in Z. Dong, J. Zhai, and R. Zhang: Large deviations principles for 3D stochastic primitive equations, J. Differential Equations, 263(5):3110–3146, 2017, and establishes the result for a more general noise. The MDP is established using a similar argument.

Druh

J_imp - Článek v periodiku v databázi Web of Science

CEP obor

—

OECD FORD obor

10103 - Statistics and probability

Projekt

—

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2022

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Journal of Theoretical Probability

ISSN

0894-9840

e-ISSN

1572-9230

Svazek periodika

35

Číslo periodika v rámci svazku

3

Stát vydavatele periodika

US - Spojené státy americké

Počet stran výsledku

46

Strana od-do

1736-1781

Kód UT WoS článku

000688431300002

EID výsledku v databázi Scopus

2-s2.0-85113387774