오픈뉴스백과
세계의 오늘둘러보기뉴스로 배우기커뮤니티뉴스
ONP 브리핑한국의 오늘회사학술과학정부용어사전피드 제보내 편향
...

오픈뉴스백과

집단지성 기반 뉴스 검증 플랫폼. 다양한 시각으로 뉴스를 이해합니다.

서비스

세계의 오늘한국의 오늘라이브뉴스정부과학학술용어사전소개

법적 고지

개인정보처리방침이용약관콘텐츠 이용 안내

문의

문의하기

본 플랫폼에서 제공하는 뉴스 콘텐츠의 저작권은 각 언론사에 있으며, 무단 복제 및 배포를 금지합니다.

RSS 피드를 통해 수집된 콘텐츠는 각 원저작자의 라이선스 조건을 따릅니다. 오픈 라이선스(CC-BY 등) 콘텐츠는 해당 라이선스에 따라 출처를 표기합니다.

오픈뉴스백과는 뉴스 집계 및 검증 플랫폼으로, 개별 기사의 내용에 대한 책임은 해당 언론사에 있습니다.

이용자가 작성한 피드백, 팩트체크, 독자 제보 등의 콘텐츠에 대한 책임은 해당 작성자에게 있습니다.

콘텐츠 제거·정정이 필요하시면 문의하기에 남겨 주세요.

© 2026 오픈뉴스백과 (OpenNewsPedia). All rights reserved.

뉴스 목록
미디어 커버리지1건1개 미디어
arXiv Math
학술
기타

Fujita-type blow-up for inhomogeneous semilinear heat equations with regularly varying forcing

arXiv Math
조회 0

이 뉴스, 어떠셨어요?

한 번의 탭으로 반응을 남겨요 · 로그인 불필요

CC BY
이 매체는 공공·자유 라이선스로 본문을 직접 표시합니다.

Abstract

We develop a unified framework for Fujita-type blow-up of solutions to the inhomogeneous semilinear heat equation $$\partial_tu-\Delta u=|u|^p+\mathbf{w}(x), \qquad (t,x)\in(0,\infty)\times\mathbb{R}^N, \qquad u(0, \cdot)=u_0.$$ The classical integrability assumptions on the forcing term are replaced by quantitative regular variation properties of its spatial mass $$F(R)=\int\limits_{|x|\le R}\mathbf{w}(x)\,dx.$$ Using techniques from regular variation theory together with the Mitidieri--Pohozaev test-function method, we establish sharp Fujita-type nonexistence results and identify the critical exponent in terms of the variation index of $F$. We prove that global solutions do not exist in the subcritical range and obtain critical-case blow-up under suitable slowly varying corrections.
The regular variation framework further shows the optimality of the underlying mass condition, extends naturally to anisotropic settings through operator regular variation, and yields sufficient blow-up criteria for sign-changing forcings via the Gaussian-Laplace transform. The approach also applies to space-time dependent forcings, Riesz-potential type forcings, and equations involving the fractional Laplacian, providing a unified description of blow-up thresholds beyond the classical Fujita theory.

전문 보기

관련 뉴스

관련 뉴스 제보는 로그인 후 가능합니다.

'research' 카테고리 뉴스

What Drives Interactive Improvement from Feedback?

arXiv CS.AI

Contrastive Reflection for Iterative Prompt Optimization

arXiv CS.AI

How Can AI Find My Model? A Model-Finding Experimental Study Considering Data Formats, Embeddings, and Retrieval Strategies

arXiv CS.AI

arXiv의 다른 기사

Beyond expert users: agents should help users construct preferences, not just elicit them

arXiv CS.AI

Investigating Multi-Agent Deliberation in Law

arXiv CS.AI

Why Solve It Twice? Hierarchical Accumulation of Skills for Transfer-Efficient ML Engineering

arXiv CS.AI

피드백

피드백을 남기려면 로그인해 주세요.