Atjaunināt sīkdatņu piekrišanu

E-grāmata: Resistance Forms, Quasisymmetric Maps and Heat Kernel Estimates

Citas grāmatas par šo tēmu:
  • Formāts - PDF+DRM
  • Cena: 90,69 €*
  • * ši ir gala cena, t.i., netiek piemērotas nekādas papildus atlaides
  • Ielikt grozā
  • Pievienot vēlmju sarakstam
  • Šī e-grāmata paredzēta tikai personīgai lietošanai. E-grāmatas nav iespējams atgriezt un nauda par iegādātajām e-grāmatām netiek atmaksāta.
Citas grāmatas par šo tēmu:

DRM restrictions

  • Kopēšana (kopēt/ievietot):

    nav atļauts

  • Drukāšana:

    nav atļauts

  • Lietošana:

    Digitālo tiesību pārvaldība (Digital Rights Management (DRM))
    Izdevējs ir piegādājis šo grāmatu šifrētā veidā, kas nozīmē, ka jums ir jāinstalē bezmaksas programmatūra, lai to atbloķētu un lasītu. Lai lasītu šo e-grāmatu, jums ir jāizveido Adobe ID. Vairāk informācijas šeit. E-grāmatu var lasīt un lejupielādēt līdz 6 ierīcēm (vienam lietotājam ar vienu un to pašu Adobe ID).

    Nepieciešamā programmatūra
    Lai lasītu šo e-grāmatu mobilajā ierīcē (tālrunī vai planšetdatorā), jums būs jāinstalē šī bezmaksas lietotne: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Lai lejupielādētu un lasītu šo e-grāmatu datorā vai Mac datorā, jums ir nepieciešamid Adobe Digital Editions (šī ir bezmaksas lietotne, kas īpaši izstrādāta e-grāmatām. Tā nav tas pats, kas Adobe Reader, kas, iespējams, jau ir jūsu datorā.)

    Jūs nevarat lasīt šo e-grāmatu, izmantojot Amazon Kindle.

Assume that there is some analytic structure, a differential equation or a stochastic process for example, on a metric space. To describe asymptotic behaviors of analytic objects, the original metric of the space may not be the best one. Every now and then one can construct a better metric which is somehow ``intrinsic'' with respect to the analytic structure and under which asymptotic behaviors of the analytic objects have nice expressions. The problem is when and how one can find such a metric. In this paper, the author considers the above problem in the case of stochastic processes associated with Dirichlet forms derived from resistance forms. The author's main concerns are the following two problems: (I) When and how to find a metric which is suitable for describing asymptotic behaviors of the heat kernels associated with such processes. (II) What kind of requirement for jumps of a process is necessary to ensure good asymptotic behaviors of the heat kernels associated with such processes.
Chapter 1 Introduction
1(6)
Part 1 Resistance forms and heat kernels
7(40)
Chapter 2 Topology associated with a subspace of functions
9(4)
Chapter 3 Basics on resistance forms
13(4)
Chapter 4 The Green function
17(4)
Chapter 5 Topologies associated with resistance forms
21(4)
Chapter 6 Regularity of resistance forms
25(2)
Chapter 7 Annulus comparable condition and local property
27(4)
Chapter 8 Trace of resistance form
31(4)
Chapter 9 Resistance forms as Dirichlet forms
35(4)
Chapter 10 Transition density
39(8)
Part 2 Quasisymmetric metrics and volume doubling measures
47(18)
Chapter 11 Semi-quasisymmetric metrics
49(4)
Chapter 12 Quasisymmetric metrics
53(2)
Chapter 13 Relations of measures and metrics
55(6)
Chapter 14 Construction of quasisymmetric metrics
61(4)
Part 3 Volume doubling measures and heat kernel estimates
65
Chapter 15 Main results on heat kernel estimates
67(6)
Chapter 16 Example: the α-stable process on R
73(4)
Chapter 17 Basic tools in heat kernel estimates
77(6)
Chapter 18 Proof of Theorem 15.6
83(4)
Chapter 19 Proof of Theorems 15.10, 15.11 and 15.13
87