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Análise estocástica e determinística para modelos irregulares

Processo: 22/03379-0
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de abril de 2023 - 31 de março de 2027
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Matemática - Análise
Convênio/Acordo: ANR
Pesquisador responsável:Christian Horacio Olivera
Beneficiário:Christian Horacio Olivera
Pesq. responsável no exterior: Francesco Russo
Instituição no exterior: Ecole Nationale Supérieure des Techniques Avancées (ENSTA), França
Instituição Sede: Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Pesquisadores associados:Diego Sebastian Ledesma ; Gabriela Del Valle Planas ; Lucas Catão de Freitas Ferreira ; Paulo Regis Caron Ruffino ; Pedro Jose Catuogno
Assunto(s):Equações diferenciais estocásticas  Análise estocástica 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Equações Diferenciais Estocásticas | Analise Estocástica

Resumo

A ambição do projeto consiste em descrever e investigar fenômenos irregulares decorrentes da hidrodinâmica, oncologia, economia ou sistemas complexos, do ponto de vista macroscópico-microscópico. Aproveitaremos a complementaridade de análise determinística e estocástica. Muitas dificuldades aparecem como descontínuo (mesmo distributivo) coeficientes, saltos, comportamento aproximado de processos estocásticos, não conservadorismo e falta de caráter markoviano. Exemplos típicos correspondentes a aplicações reais são Modelos de Keller-Segel, Burgers-Huxley, difusões rápidas e super-rápidas, equações de tipo de mídia porosa, criticidade auto-organizada, SDEs McKean em ambiente aleatório, Vlasov-Navier-Stokes, PDEs Hamilton-Jacobi.Somos guiados por três motivações principais.1) Modelagem macroscópica determinística e teoria matemática.2) Modelagem microscópica estocástica envolvendo probabilística McKean estendida representações de modelos irregulares juntamente com aproximações de partículas.3) Simulação numérica: para fornecer esquemas de aproximação para PDEs não lineares potencialmente envolvendo coeficientes dependentes do caminho, e ambiente aleatório. (AU)

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