Modified averaged vector field methods preserving multiple invariants for conservative stochastic differential equations

Este artículo propone y analiza una nueva clase de métodos numéricos conservativos, denominados métodos de campo vectorial promedio modificados, diseñados para preservar múltiples invariantes en ecuaciones diferenciales estocásticas de Stratonovich, demostrando su orden de convergencia cuadrática media y su eficacia en simulaciones a largo plazo mediante experimentos numéricos.

Chuchu Chen, Jialin Hong, Diancong Jin2026-03-06🔢 math

The probabilistic superiority of stochastic symplectic methods via large deviations principles

Este artículo demuestra, mediante el principio de grandes desviaciones, que los métodos simplécticos estocásticos preservan asintóticamente las tasas de desviación grandes de las soluciones exactas de osciladores estocásticos lineales, superando así a los métodos no simplécticos en la aproximación de la velocidad de decaimiento exponencial de las probabilidades de impacto.

Chuchu Chen, Jialin Hong, Diancong Jin + 1 more2026-03-06🔢 math

Large deviations principles for symplectic discretizations of stochastic linear Schrödinger Equation

Este artículo establece principios de grandes desviaciones para la ecuación de Schrödinger lineal estocástica y sus discretizaciones simplécticas, demostrando que estos esquemas numéricos preservan asintóticamente el principio de grandes desviaciones y ofrecen un método eficaz para aproximar la función de tasa en espacios de dimensión infinita.

Chuchu Chen, Jialin Hong, Diancong Jin + 1 more2026-03-06🔢 math

Density convergence of a fully discrete finite difference method for stochastic Cahn--Hilliard equation

Este artículo presenta un método de diferencias finitas totalmente discreto para la ecuación de Cahn-Hilliard estocástica que, mediante un nuevo argumento de localización para controlar el coeficiente de deriva no Lipschitz, logra la convergencia de la densidad en L1(R)L^1(\mathbb{R}) y resuelve parcialmente un problema abierto sobre el cálculo numérico de dicha densidad.

Jialin Hong, Diancong Jin, Derui Sheng2026-03-06🔢 math

Asymptotics of large deviations of finite difference method for stochastic Cahn--Hilliard equation

Este trabajo establece el principio de grandes desviaciones de Freidlin-Wentzell para la ecuación estocástica de Cahn-Hilliard con ruido pequeño y demuestra la convergencia de la función de tasa de grandes desviaciones del método de diferencias finitas espaciales mediante el análisis de la convergencia Γ\Gamma de las funciones objetivo y el uso de desigualdades de interpolación discreta para superar la falta de Lipschitz unidireccional del coeficiente de deriva.

Diancong Jin, Derui Sheng2026-03-06🔢 math

Central limit theorem for temporal average of backward Euler--Maruyama method

Este trabajo establece un teorema del límite central para el promedio temporal del método de Euler-Maruyama hacia atrás aplicado a ecuaciones diferenciales estocásticas con coeficientes de deriva de crecimiento superlineal, derivando el resultado tanto mediante la convergencia fuerte uniforme como a través de la ecuación de Poisson asociada, y validando las conclusiones teóricas con experimentos numéricos.

Diancong Jin2026-03-06🔢 math

Quasi-optimality of the Crouzeix-Raviart FEM for p-Laplace-type problems

Este artículo demuestra la cuasi-optimalidad del método de elementos finitos de Crouzeix-Raviart para problemas no lineales de tipo p-Laplaciano, estableciendo que su error está acotado por la mejor aproximación más un término de oscilación de datos, y deriva como consecuencia una nueva estimación de error a priori más localizada para el método de Lagrange conformo de orden más bajo.

Johannes Storn2026-03-06🔢 math

The inverse initial data problem for anisotropic Navier-Stokes equations via Legendre time reduction method

Este artículo presenta un nuevo marco computacional basado en la reducción dimensional del tiempo mediante polinomios de Legendre para resolver el problema inverso de reconstruir el campo de velocidad inicial en ecuaciones de Navier-Stokes anisotrópicas compresibles a partir de observaciones ruidosas en el borde lateral, demostrando mediante experimentos numéricos su precisión y robustez frente al ruido y la complejidad geométrica.

Cong B. Van, Thuy T. Le, Loc H. Nguyen2026-03-06🔢 math

Convergence of hyperbolic approximations to higher-order PDEs for smooth solutions

El artículo demuestra la convergencia de aproximaciones hiperbólicas hacia soluciones suaves de diversas ecuaciones diferenciales parciales de orden superior, como las de Korteweg-de Vries y Kuramoto-Sivashinsky, utilizando únicamente soluciones débiles (entrópicas) para las aproximaciones y respaldando teóricamente su uso en la literatura mediante resultados numéricos.

Jan Giesselmann, Hendrik Ranocha2026-03-06🔢 math

Machine-precision energy conservative reduced models for Lagrangian hydrodynamics by quadrature methods

Este artículo presenta un marco de reducción de modelos basado en cuadratura para la hidrodinámica lagrangiana que, mediante una variante fuertemente conservadora de la ecuación de cuadratura empírica (EQP), logra una conservación de energía a precisión de máquina manteniendo la exactitud en problemas de compresión.

Chris Vales, Siu Wun Cheung, Dylan M. Copeland + 1 more2026-03-06🔬 physics