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含有一个非线性梯度项的抛物方程在Robin边界条件下的爆破现象

2012-08-16骆世广骆昌日

关键词:散度下界抛物

骆世广,骆昌日

(1.广东金融学院应用数学系,广东广州510521;2.华中师范大学职业与继续教育学院,湖北武汉430079)

文献[1]介绍了一类含有非线性梯度项的抛物方程,即方程可写为如下形式:

并给出如下初边值条件:

部分学者研究了在 Dirichlet边界条件下和Neumann边界条件的解的爆破问题[4-8].其中考虑在Robin边界条件下解的爆破问题[9-10].本文继续在Robin边界条件下考虑爆破问题.众所周知,p≤2q时解在有限时间内将不会爆破[11],但是在p>2q时,解可能会爆破[6].本文仅考虑其特殊情况q=1时,为了简单起见,令p=s+1,那么原方程组可写为如下形式:

Robin边界条件和初值条件可写为:

其中k是一个正常数.应用抛物方程的最大值原理[12-13]得到u将是非负的,对任意的x,t[0,t*).下面将推导出当爆破发生时,解的爆破时间的下界.

推导下界的过程中,将对式(4)中的一些数据项加适当的假设.我们可以得到如下定理:

将满足如下的微分不等式

从式(8)可以得到爆破时间t*的下界,得到:

其中m4

参数τ0,L,ε3均为正常数,证明过程中将会给出其具体定义和解释.

现在开始证明定理1.首先计算

式(10)的计算过程中用到了散度定理,并且关于u的边界条件注意到如下事实:

为了方便,假设w=u(ns+1)/2,那么式(10)的最后一项可以写成

由广义的Poincare不等式推得

本文研究和应用的人工免疫故障诊断及预警算法主要包括3部分: 系统初始化,包括正常抗体库和故障抗体库的初始化;系统自学习,包括正常抗体库和故障抗体库的更新;在线故障诊断,包括故障检测和故障类别诊断。实际的在线故障诊断流程如图5所示[12-13]。

其中λ1是如下问题的第一正的特征值Δω+λω=0,+kω =0,x∂Ω,应用条件(5),由式(12)

可得

其中m1=k(ns+1)/2.接下来处理式(13)的最后一项.由散度定理可得

其中ni是∂Ω的朝向外面的法向量的第i个分量.因为Ω是凸的,定义,则

上式推导过程中用到几何平均值不等式,且ε1是一个任意的正常数.联立式(13)、(15),可得

对Ω和n加限制条件使得它满足λ1-3m1/τ0>0,然后选择足够小的 ε1使之满足λ1-3/τ0-(d/τ0)2ε1>0.由式(16)可得,其中

是一个正常数.因此,由式(10)得到

其中 m3=nsm2[2/(ns+1)]2.假设 α =1/s和 v=us,并且使用Hölder's不等式得到

运用不等式 arbq≤ra+qb,r+q=1,a,b >0,可得

其中 ε2是 一 个 任 意 的 正 常 数,且 L=使用积分不等式(文献[5]的式(2.16)),得到

其中m6=,且ε3是一个任意的正常数.取 ε2=,由式(17),

可得

对式(21)从0到t积分,可得t,从中导出t*的一个下界,即其中 φ(0)= ∫Ω[f(x)]nsd x.由此证明了定理1是成立的.

注1 从定理1推导过程可知,定理1的结论对于Neumann边界条件下仍然是适用的.

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