报 告 人：王冉 武汉大学
报告时间：2020年10月22日 8:30-11:30
地 点：腾讯会议（ID：671 951 669）
摘要：Using the hyper-exponential recurrence criterion, a large deviation principle for the occupation measure is derived for a class of stochastic partial differential equations. The main results are applied to many concrete SPDEs such as stochastic $p$-Laplace equation, stochastic porous medium equation, stochastic fast-diffusion equation, and even stochastic real Ginzburg-Landau equation driven by $\alpha$-stable noises. Joint work with Professors Jie XIONG and Lihu XU.
报告人简介
王冉， 武汉大学副教授，武汉大学协同创新中心成员，主要从事概率论与数理统计的研究。在 Bernoulli，JDE，JSP等期刊发表学术论文多篇；主持国家自然科学基金面上项目、青年项目；作为主要研究骨干参与国家自然科学基金重点项目及多项面上项目。
