Алгебра и анализ
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Алгебра и анализ:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Алгебра и анализ, 2021, том 33, выпуск 2, страницы 136–196 (Mi aa1751)  

Статьи

Асимптотика спектра смешанной краевой задачи для оператора Лапласа в тонкой веретенообразной области

С. А. Назаровab, Я. Таскиненc

a Математико-механический факультет, С.-Петербургский государственный университет, Университетская набережная, 7/9, 199034 Санкт-Петербург, Россия
b Институт Проблем Машиноведения РАН, Большой проспект, В.О., 61, 199178, Санкт-Петербург, Россия
c Departament of Mathematics and Statistics, University of Helsinki, P.O. Box 68, 00014, Helsinki, Finland
Список литературы:
Аннотация: Изучена асимптотика решений спектральной задачи для оператора Лапласа в $d$-мерной тонкой, диаметром $O(h)$, веретенообразной области $\Omega^h$ с условием Дирихле на малых, размером $h\ll1$, концевых конических зонах $\Gamma^h_\pm$ и условием Неймана на остальной части границы $\partial \Omega^h$. В пределе при $h\rightarrow+0$ появляется обыкновенное дифференциальное уравнение на оси веретена $(-1,1)\ni z$ с коэффициентом, вырождающимся в точках $z=\pm1$, причем без краевых условий, так как требование ограниченности собственной функции делает предельную спектральную задачу корректной. Выведятся оценки погрешностей одномерной модели, но приходится в случае $d=3$ строить пограничные слои около множеств $\Gamma^h_\pm$, а в случае $d=2$ — производить самосопряженное расширение оператора. Параметры расширения линейно зависят от $\ln h$, а его собственные числа суть аналитические функции переменной $1/|\ln h|$. В итоге во всех размерностях одномерная модель приобретает степенную точность $O(h^{\delta_d})$ с показателем $\delta_d>0$. В особой обработке нуждаются первые (наименьшие) собственные числа — положительное в $\Omega^h$ и нулевое на $(-1,1)$. Также обсуждаются полные асимптотические ряды, статическая задача (без спектрального параметра) и родственные формы тонкой области.
Ключевые слова: тонкая веретенообразная область, оператор Лапласа, асимптотика собственных чисел, пограничный слой, самосопряженные расширения.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 18-01-00325
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект №18–01–00325).
Поступила в редакцию: 14.04.2020
Англоязычная версия:
St. Petersburg Mathematical Journal, 2022, Volume 33, Issue 2, Pages 283–325
DOI: https://doi.org/10.1090/spmj/1701
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: С. А. Назаров, Я. Таскинен, “Асимптотика спектра смешанной краевой задачи для оператора Лапласа в тонкой веретенообразной области”, Алгебра и анализ, 33:2 (2021), 136–196; St. Petersburg Math. J., 33:2 (2022), 283–325
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{NazTas21}
\by С.~А.~Назаров, Я.~Таскинен
\paper Асимптотика спектра смешанной краевой задачи для оператора Лапласа в тонкой веретенообразной области
\jour Алгебра и анализ
\yr 2021
\vol 33
\issue 2
\pages 136--196
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/aa1751}
\transl
\jour St. Petersburg Math. J.
\yr 2022
\vol 33
\issue 2
\pages 283--325
\crossref{https://doi.org/10.1090/spmj/1701}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/aa1751
  • https://www.mathnet.ru/rus/aa/v33/i2/p136
  • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Алгебра и анализ St. Petersburg Mathematical Journal
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:264
    PDF полного текста:19
    Список литературы:53
    Первая страница:41
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024