| Processo: | 22/03379-0 |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Regular |
| Data de Início da vigência: | 01 de abril de 2023 |
| Data de Término da vigência: | 31 de março de 2027 |
| Área do conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Matemática - Análise |
| Acordo de Cooperação: | ANR |
| Pesquisador responsável: | Christian Horacio Olivera |
| Beneficiário: | Christian Horacio Olivera |
| Pesquisador Responsável no exterior: | Francesco Russo |
| Instituição Parceira 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 |
| Município da Instituição Sede: | Campinas |
| 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)
| Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio: |
| Mais itensMenos itens |
| TITULO |
| Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias ( ): |
| Mais itensMenos itens |
| VEICULO: TITULO (DATA) |
| VEICULO: TITULO (DATA) |