分类: Geometric analysis

  • 从支撑接触到 Hausdorff 分层:凸 k-Hessian 解的四步证明机制

    这篇 note 介绍论文第3–6章的主证明。 目标是说明:若 $u$ 是开凸域 $\Omega$ 上满足

    $$\sigma_k(D^2u)=1,\qquad 2\le k\le n,$$

    的凸黏性解,则其非局部 $C^2$ 集满足

    $$\mathcal H^{n-1}_{\mathrm{loc}}\bigl(\operatorname{Sing}(u)\bigr)=0.$$

    证明把支撑接触集的维数、John 椭球的短轴、严格 section 的体积衰减和 Mooney 覆盖定理连接成一条闭合链。临界接触维数是 $q=n-k+1$。

    1. 接触分层与主证明链

    对 $x\in\Omega$ 和 $p\in\partial u(x)$,令 $\ell_{x,p}$ 为相应的支撑仿射函数,并用 $d_u(x,p)$ 表示局部接触集 $\{u=\ell_{x,p}\}$ 在小尺度稳定后的仿射维数。定义

    $$C_m(u)=\left\{x:d_u(x,p)\ge m\ \text{for every }p\in\partial u(x)\right\}.$$

    “对每一个支撑斜率”是必要量词,因为第6章的 covering theorem 要求同一点的每一个 section 都满足体积衰减。

    1. 第3章:若某个支撑斜率的接触维数不超过 $n-k$,则 $u$ 在该点附近光滑。
    2. 第4章:正的 $k$-Hessian 密度控制小次水平集 John 椭球最短 $k$ 根轴的乘积。
    3. 第5章:$m$ 维接触与二次局部化共同产生 $|S_h|\lesssim h^{(m+k)/2}$。
    4. 第6章:Mooney 覆盖把 section 体积衰减转化为 Hausdorff 分层。

    $$\operatorname{Sing}(u)\subset C_q(u),\qquad q=n-k+1,\qquad \mathcal H^{2n-m-k}_{\mathrm{loc}}\bigl(C_m(u)\bigr)=0.$$

    最后取 $m=q$,便有 $2n-q-k=n-1$。

    2. 第一个引擎:小接触集推出局部光滑

    这一节中,标准逼近、内点二阶估计和 Evans–Krylov 都是熟悉的步骤;真正决定论证能否启动的是一个马鞍面。减去一个支撑仿射函数后,归一化为 $u(0)=0$、$u\ge0$。若 $\{u=0\}$ 在小球内落入至多 $n-k$ 维的子空间 $Z$,取正交分解 $\mathbb R^n=Y\oplus Z$。此时 $\dim Y\ge k$;只需在 $Y$ 中选出 $k$ 个方向,并构造

    $$Q(y,z)=A|y|^2-|z|^2+\alpha r^2.$$

    这个马鞍面的两组方向承担相反而互补的任务:$Y$ 中至少 $k$ 个强正曲率方向保证 $D^2Q\in\Gamma_k$;沿接触空间 $Z$ 的负曲率则把 $Q$ 在球面边界压到 $u$ 的下方。选择 $A$、$\alpha$ 并适当缩放后,可以同时做到“边界上 $Q<u$”与“中心附近 $Q>u$”。这正是单纯凸抛物面无法提供的几何。

    对 CNS 给出的光滑 $k$-admissible 逼近 $u_j$,选择正则值 $t_j$,并取包含原点的连通分支

    $$D_j=\{Q-u_j>t_j\}.$$

    边界与中心的符号差保证 $D_j$ 是困在小球内部的移动区域,而正则值保证其边界光滑。于是可以在 $D_j$ 上应用 Chou–Wang 局部二阶估计,得到与 $j$ 无关的 Hessian 界。随后对凹算子 $F=\sigma_k^{1/k}$ 使用 Evans–Krylov 与 Schauder,才得到极限 $u$ 的局部光滑性。

    一致收敛 $u_j\to u$ 本身不产生 $C^2$ 极限;真正的正则化步骤是马鞍面切出的变化域和 Chou–Wang Hessian 界。

    图1。 马鞍面的两个方向:接触方向中的负曲率负责封住边界,至少 $k$ 个横向正曲率负责保持 $k$-admissibility。图面可用鼠标拖动旋转,并用滚轮缩放。

    3. 第二个引擎:John 椭球与内部黏性测试

    严格 section $K_h=\{u\le h\}\cap\overline B_R$ 虽然是凸集,却可能有复杂边界、随尺度旋转,并且各方向尺度相差很大;证明并没有假定它本身是椭球。John 定理的作用,是用一个内接椭球把这种高复杂度压缩成 $n$ 个半轴和一组主方向:

    $$E_h=z_h+A_hB_1,\qquad E_h\subset K_h\subset z_h+nA_hB_1,$$

    把 $A_h$ 的半轴按 $a_1\ge\cdots\ge a_n$ 排列。于是 section 的全部凸几何复杂度,在固定维数常数 $n$ 的损失内,变成了这 $n$ 根有序轴的账本。由 $E_h$ 构造测试函数

    $$P_h(x)=h\left|A_h^{-1}(x-z_h)\right|^2.$$

    令 $\mu_h=\min(P_h-u)$。平移后的 $P_h-\mu_h$ 在某个辅助内点 $y_h$ 从上方接触 $u$。因为 $D^2P_h=2hA_h^{-2}>0$,黏性不等式给出

    $$a_q(h)\cdots a_n(h)\lesssim \lambda^{-1/2}h^{k/2},\qquad q=n-k+1.$$

    这是最短 $k$ 根 John 轴乘积的上界。方程控制的是乘积,而不是每一根轴。

    图2。 第4章内部黏性测试的几何结构。抬高平面显示 graph cap;$K_h$ 与 $E_h$ 位于自变量空间,测试点 $y_h$ 由最小化 $P_h-u$ 自动产生。

    4. 第三个引擎:接触维数与 section 体积

    这一节的核心不是把 $K_h$ 想象成某个规则形状,而是把上一节得到的有序 John 轴分成三段。记 $q=n-k+1$。测试函数与黏性方程给出最短 $k$ 根轴的乘积上界

    $$a_q\cdots a_n\lesssim \lambda^{-1/2}h^{k/2}.$$

    另一方面,若支撑接触集含有半径 $\rho$ 的 $m$ 维相对球,John 上包含和宽度的极小极大表征给出 $a_m\gtrsim\rho$。由于 $a_1\ge\cdots\ge a_n$,这实际意味着

    $$a_1,\ldots,a_m\gtrsim\rho.$$

    当 $m\ge q$ 时,两段索引在中间确实重合:$a_q,\ldots,a_m$ 同时属于“接触给下界”的区间和“PDE 控制乘积”的区间。把这些已有下界的重合因子从短轴乘积中除去,便得到

    $$a_{m+1}\cdots a_n\lesssim \lambda^{-1/2}\rho^{-(m-q+1)}h^{k/2}.$$

    这一步迫使重合区间之后的最短 $n-m$ 根轴总体快速衰减,但还留下一个漏洞:前 $m$ 根轴虽然有下界,却完全可能非常长;所以仅靠上式还不能控制整个 section 的体积。修补这个漏洞的技巧是令

    $$v(x)=u(x)+\frac{|x|^2}{2}.$$

    加不加这个光滑二次函数,奇异集完全相同:$u$ 在一点附近属于 $C^2$ 当且仅当 $v$ 属于 $C^2$。这里也不对 $v$ 使用 $k$-Hessian 方程;所有 PDE 轴乘积估计仍来自 $u$。二次项只承担几何局部化。对相应严格 section,$v(x)\le h$ 立即蕴含 $|x|^2/2\le h$,因此

    $$S_h^v\subset K_h\cap B_{\sqrt{2h}}.$$

    这只是一项光滑抬升,却把可能任意长的前 $m$ 个接触方向全部截到 $O(\sqrt h)$,贡献 $h^{m/2}$;重合消去后剩余短轴的乘积贡献 $h^{k/2}$。两部分合在一起得到

    $$|S_h^v|\lesssim \lambda^{-1/2}\rho^{-(m-q+1)}h^{(m+k)/2}.$$

    图3。 半轴按 $a_1\ge\cdots\ge a_n$ 排列。上括号覆盖 $q\le i\le n$,下括号覆盖 $1\le i\le m$,所以 $q\le i\le m$ 是两种控制的重合区间;着色的 $m+1\le i\le n$ 正是消去重合后要处理的短轴。
    图4。 Proposition 5.1 的几何顺序:接触片、$K_h$、John 轴下界以及 $S_h^v\subset K_h\cap B_{\sqrt{2h}}$。

    5. 第四个引擎:从体积衰减到 Hausdorff 分层

    对 $x\in C_m(u)$ 以及 $v$ 的每一个支撑斜率,前一节给出

    $$|S_h^v(x)|\le C_{x,p}h^{(m+k)/2}.$$

    令 $s=m+k-n$,则 $(m+k)/2=(n+s)/2$。Mooney 的 section-covering theorem 因而推出

    $$\mathcal H^{n-s}\bigl(C_m(u)\bigr)=\mathcal H^{2n-m-k}\bigl(C_m(u)\bigr)=0.$$

    覆盖定理允许常数与高度阈值依赖 $(x,p)$,所以接触球半径 $\rho$ 没有统一下界并不妨碍论证。另一方面,满维接触会产生曲率任意小的上方二次测试,与 $\sigma_k\ge\lambda$ 矛盾,因此 $C_n(u)=\varnothing$。

    第3章给出 $\operatorname{Sing}(u)\subset C_q(u)$。在 $m=q=n-k+1$ 处应用分层结论,便得到 $\mathcal H^{n-1}_{\mathrm{loc}}(\operatorname{Sing}(u))=0$。

    6. 模型核算:$n=4$、$k=3$

    此时 $q=2$。对临界层 $m=2$,接触几何给出 $a_2\gtrsim\rho$,而 PDE 给出 $a_2a_3a_4\lesssim h^{3/2}$。加入二次项后,

    $$|S_h|\lesssim h^{5/2},\qquad \mathcal H^3(C_2)=0.$$

    对更深的 $m=3$ 层,

    $$|S_h|\lesssim h^3,\qquad \mathcal H^2(C_3)=0.$$

    图5。 $n=4$、$k=3$ 时,$m=2$ 与 $m=3$ 两层的 John 轴乘积、section 体积指数和 Hausdorff 指数。

    7. 端点与限制

    • $k=n$:$q=1$,结论恢复 Monge–Ampère 情形的 $\mathcal H^{n-m}(C_m)=0$。
    • $k=2$:本方法给出临界接触层的余维一零测;全光滑还需要 strict $2$-convexity 的额外输入。
    • 轴的控制:方程只控制短轴乘积,主轴可以随尺度旋转并重新分配,所以当前结论是 Hausdorff nullity,而不是统一 Minkowski packing。

    关于本文。 这是一篇介绍 Xiyu Hu, Sharp Hausdorff Bounds for the Interior Singular Set of Convex k-Hessian Solutions 第3–6章的证明导读 note。论文第8章的 mean-value 公式提供概念动机,但不作为上述主证明链的输入。


  • Gromov 式尺度思想在抛物方程中的应用

    旧博客原文

    原题:Gromov’s idea applicate to parabolic equation

    Gromov’s idea applicate to parabolic equation.

    Key point:

    1.rescaling+renormalization.

    2.analysis it on every scale.


    补充说明

    以下是新整理的中文说明;上方旧博客原文保持不变。

    抛物方程的一个基本特征是空间和时间的尺度不同:若空间尺度缩小为 $r$,时间尺度就应缩小为 $r^2$。Gromov 式思想强调:不要只在一个固定尺度看方程,而要不断 rescale、renormalize,并在每个尺度上寻找紧性和极限模型。

    Gromov 式尺度思想在抛物方程中的应用
    抛物方程的自然尺度是空间 $r$、时间 $r^2$;正则性分析通常要在所有尺度上比较。

    1. 抛物缩放

    以热方程为例,若 $u_t-\Delta u=0$,定义

    $$u_r(x,t)=u(x_0+rx,t_0+r^2t).$$

    则 $u_r$ 仍满足同类方程。这个不变性说明,局部正则性问题可以被搬到单位尺度上处理。

    2. 重整化

    如果在某点附近梯度或曲率变大,就按最大量归一化。得到的序列若有紧性,极限通常是一个定义在全空间或半空间上的古老解。然后利用 Liouville theorem 排除非平凡极限。

    3. 每个尺度的分析

    尺度方法的关键不是一次缩放,而是在 dyadic scales 上反复比较:

    $$Q_r(z_0)=B_r(x_0)\times(t_0-r^2,t_0).$$

    若某个量在小尺度上不能衰减,就会产生 blow-up 极限;若 blow-up 极限被排除,就得到衰减估计。

    4. 与几何分析的联系

    Ricci flow、mean curvature flow 和非线性扩散方程中都可以看到这个结构。Gromov 风格的贡献在于把局部估计转成“所有尺度上的紧性与极限分类”。

  • 等周不等式:Steiner 对称化、Minkowski-Steiner 公式与变分图像

    旧博客原文

    原题:Isoperimetric inequality

    Introduction

    the statement go isometry inequality is very simple:

    \Omega\subset R^n, iff \Omega is a ball, \frac{Vol(\Omega)}{Surf(\Omega)} arrive a minimum .

    This is a classical problem in variation theory. The difficult is divide into two parts. The first is to create a “flow” which descrement the  energy and the “flow” is compatible with the feature of a ball, i.e. every set under the flow will tend to like a “ball”. The second one is to proof there exist a unit in the space surf(\Omega)=constant>0 make the Energy E(\Omega)=Vol(\Omega) arrive a minimum.

    Combine this two property we can consult that ball is the set and definitely the only set make the \frac{Vol(\Omega)}{Surf(\Omega)} arrive the minimum.

     

    first difficulties

    The energy $E(\Omega)$ is scaling invariance. The first difficult could divide into two part:

    Restrict to convex set

    the first is to deform  a set into a convex set and proof this process would not lower \frac{Vol(\Omega)}{Surf(\Omega)} . This could been a little subtle. and the way I image could make sense is just like the following transform:

    QQ20171116-151122@2x

    but this process is harder in higher dimension, for example:

    0D1371F0-19C9-480B-8804-EC2281B6A0C8

    Convex set to a ball

    Steiner symmetric process.

    img_0500

                   Affine transform

    img_0501

    Minkowski–Steiner formula
    In mathematics, the Minkowski–Steiner formula is a formula relating the surface area and volume of compact subsets of Euclidean space. More precisely, it defines the surface area as the “derivative” of enclosed volume in an appropriate sense.

    The Minkowski–Steiner formula is used, together with the Brunn–Minkowski theorem, to prove the isoperimetric inequality. It is named after Hermann Minkowski and Jakob Steiner.

    Statement of the Minkowski-Steiner formula

    Let n \geq 2, and let A \subsetneq \mathbb{R}^{n} be a compact set. Let \mu (A) denote the [[Lebesgue measure]] (volume) of A. Define the quantity \lambda (\partial A) by the ”’Minkowski–Steiner formula”’:

    \lambda (\partial A) := \liminf_{\delta \to 0} \frac{\mu \left( A + \overline{B_{\delta}} \right) - \mu (A)}{\delta}

    where:

    \overline{B_{\delta}} := \left\{ x = (x_{1}, \dots, x_{n}) \in \mathbb{R}^{n} \left| | x | := \sqrt{x_{1}^{2} + \dots + x_{n}^{2}} \leq \delta \right. \right\}

    denotes the  [[closed ball]] of [[radius]] \delta > 0, and:

    A + \overline{B_{\delta}} := \left\{ a + b \in \mathbb{R}^{n} \left| a \in A, b \in \overline{B_{\delta}} \right. \right\}

    is the [[Minkowski sum]] of $latexA$ and \overline{B_{\delta}}, so that:

    A + \overline{B_{\delta}} = \left\{ x \in \mathbb{R}^{n} | |x - a| \leq \delta \mbox{ for some } a \in A \right\}.

    Surface measure

    For “sufficiently regular” sets A, the quantity \lambda (\partial A) does indeed correspond with the (n - 1)-dimensional measure of the [[boundary (topology)|boundary]] \partial A of A. See Federer (1969) for a full treatment of this problem.

    Convex sets

    When the set A is a [[convex set]], the [[limit inferior|lim-inf]] above is a true [[Limit of a sequence|limit]], and one can show that

    :\mu \left( A + \overline{B_{\delta}} \right) = \mu (A) + \lambda (\partial A) \delta + \sum_{i = 2}^{n - 1} \lambda_{i} (A) \delta^{i} + \omega_{n} \delta^{n},

    where the \lambda_{i} are some [[continuous function]]s of A< (see [[quermassintegral]]s) and $\omega_{n}$ denotes the measure (volume) of the [[unit ball]] in \mathbb{R}^{n}:

    :\omega_{n} = \frac{2 \pi^{n / 2}}{n \Gamma (n / 2)},

    where \Gamma denotes the [[Gamma function]].

    ==Example: volume and surface area of a ball==

    Taking A = \overline{B_{R}} gives the following well-known formula for the surface area of the [[sphere]] of radius R, S_{R} := \partial B_{R}:

    :\lambda (S_{R}) = \lim_{\delta \to 0} \frac{\mu \left( \overline{B_{R}} + \overline{B_{\delta}} \right) - \mu \left( \overline{B_{R}} \right)}{\delta}
    ::= \lim_{\delta \to 0} \frac{[ (R + \delta)^{n} - R^{n} ] \omega_{n}}{\delta}
    ::= n R^{n - 1} \omega_{n},

    where \omega_{n} is as above.

    something with more details

     

    The second difficulties

    To establish a continue property of the Energy functional E(\Omega)= \frac{Vol(\Omega)}{Surf(\Omega)}.

    the continuous property is consider with all open set \Omega with Gromov-Hausdorff metric d(\Omega_1,\Omega_2)= \inf_{metric\  d on \Omega_1 \cup \Omega_2}\sup_{x_1\in \Omega_1, x_2\in \Omega_2}d(x_1,x_2).

    We need to proof the continuous of E(\Omega) with the Gromov-hausdorff metric on the space consist with convex open sets.

    To remark,we need to observe that polygon approximation is just corresponding to the \delta-seperate points approximation in Gromov-hausdorff distance. and definitely carefully refinement of this kind of approximation could lead to the result of continuous of the energy E(\Omega) on convex set.

    A second remark, we definitely need a definition of the surf(\Omega) it could be achieve with open convex set \Omega by a outer and inter approximation by polygon and the error term estimate.

    Further remark, isoperimetric inequality is a general phenomenon.

     

     


    补充说明

    以下是新整理的中文说明;上方旧博客原文保持不变。

    等周不等式说,在给定体积的集合中,球的边界面积最小。它是变分法、凸几何和几何测度论共同的基本定理。

    等周不等式:Steiner 对称化、Minkowski-Steiner 公式与变分图像
    等周不等式说明固定体积下球最小化 perimeter,可由对称化或 Brunn-Minkowski 思想证明。

    1. 基本陈述

    在 $\mathbb R^n$ 中,等周不等式为

    $$P(\Omega)^n\ge n^n\omega_n |\Omega|^{n-1},$$

    等号当且仅当 $\Omega$ 是球。这里 $P(\Omega)$ 是 perimeter,$\omega_n$ 是单位球体积。

    2. 变分图像

    一个自然想法是构造能量下降 flow,使任意集合逐渐变圆,并且不增加 perimeter、不改变体积。真正困难在于:一般集合可能很粗糙,flow 的存在性和紧性都需要处理。

    3. Steiner 对称化

    Steiner symmetrization 沿一个方向把每条平行线上的截面替换成居中的区间。它保持体积,并且不增加 perimeter。重复对称化后,集合越来越接近球。

    这提供了一个几何证明路线:先把集合变得越来越对称,再用紧性取极限。

    4. Minkowski-Steiner 公式

    对足够好的集合,考虑外平行体

    $$\Omega_t=\Omega+tB.$$

    Minkowski-Steiner 公式把 $|\Omega_t|$ 展开成 $t$ 的多项式,其一次项与 perimeter 相关:

    $$\left.\frac{d}{dt}\right|_{t=0}|\Omega+tB|=P(\Omega).$$

    配合 Brunn-Minkowski 不等式,可以推出等周不等式。

    5. 核心困难

    等周问题的困难可以分成两部分:一是证明极小值存在,二是证明极小者只能是球。前者需要紧性和 lower semicontinuity,后者需要对称化、Euler-Lagrange 方程或 Brunn-Minkowski 凹性。

  • k-curvature 方程的正则性:连续性方法、屏障函数与边界估计

    旧博客原文

    原题:Regularity of k-curvature equation

    this is a note after reading the article”” of Cafferalli.

    in his article,a large type of fully nonlinear elliptic equation has been established.in particular,including the k-curvature equation.and use the continue method,we just need to establish a ingredient estimate,C^2 estimate in the interior and C^2 estimate near the boundary.we establish these estimate step by step,base on construct special flexible function and use the maximum principle to establish the first and second estimate,for the C^2 estimate near the boundary we need to investigate the influence of permutation on the boundary carefully.

     


    补充说明

    以下是新整理的中文说明;上方旧博客原文保持不变。

    $k$-curvature 方程属于完全非线性椭圆方程。典型形式可以写成

    $$F(D^2u,Du,u,x)=\sigma_k(\kappa[u])=\psi(x),$$

    其中 $\sigma_k$ 是主曲率的第 $k$ 个初等对称函数。Caffarelli-Nirenberg-Spruck 一类理论的核心是:在合适凸性锥中建立先验估计,然后用连续性方法得到解。

    k-curvature 方程的正则性:连续性方法、屏障函数与边界估计
    k-curvature 方程的正则性证明依靠连续性方法、屏障函数、最大值原理和边界二阶估计。

    1. 连续性方法

    把目标方程嵌入一族方程 $F_t(u)=0$。若 $t=0$ 可解,开性来自线性化算子的可逆性,闭性则依赖统一先验估计。于是关键变成:

    $$\|u\|_{C^{2,\alpha}}\le C.$$

    2. 内部估计

    $C^0$ 和 $C^1$ 估计通常来自最大值原理与几何屏障。二阶估计更微妙,需要对最大特征值构造辅助函数,并利用方程的凹性抵消坏项。

    3. 边界估计

    边界附近最难的是混合二阶导数和法向二阶导数。这里要仔细利用边界曲率、可容许锥条件,以及对称函数 $\sigma_k$ 在坐标置换下的结构。

    4. 正则性升级

    一旦得到一致椭圆性和 $C^2$ 控制,可以通过 Evans-Krylov 定理得到 $C^{2,\alpha}$,再用 Schauder theory 提升到更高正则性。整个证明的脊梁是:屏障函数给低阶控制,最大值原理给二阶控制,椭圆正则性完成升级。

  • k-curvature 方程的 curvature measure 与可去奇点

    旧博客原文

    原题:k curvature方程的curvature测度和可去奇点的建立

    旧站归档中的这篇正文原本为空。


    补充说明

    以下是新整理的中文说明;上方旧博客原文保持不变。

    对 $k$-curvature 方程,一个自然问题是:若解在孤立点或小集合上奇异,是否可以通过曲率测度判断这个奇点可去?这和调和函数的容量理论非常相似,只是曲率方程是完全非线性的。

    k-curvature 方程的 curvature measure 与可去奇点
    k-curvature 的可去奇点问题可以通过曲率测度是否在奇点集中携带质量来判断。

    1. 曲率测度

    若超曲面由图 $u$ 给出,主曲率为 $\kappa_1,\ldots,\kappa_n$,则 $k$-curvature 是

    $$\sigma_k(\kappa)=\sum_{i_1<\cdots

    对应的 curvature measure 可以理解为 $\sigma_k(\kappa)\,dA$ 的弱极限。即使 $u$ 不够光滑,这个测度仍可能有意义。

    2. 可去奇点的判据

    设 $u$ 在 $\Omega\setminus\{0\}$ 中满足方程。若奇点附近的曲率测度没有原子,或者其质量低于某个容量阈值,那么奇点往往可以去掉,$u$ 延拓为整个 $\Omega$ 上的弱解。

    3. 容量思想

    容量衡量一个集合对方程的影响。对 Laplace 方程,点在高维中可能容量为零;对 $k$-Hessian 或 $k$-curvature 方程,临界维数和 $k$ 有关。这决定了哪些奇异集合是“看不见”的。

    4. 建立理论的路线

    证明通常需要三步:先定义弱曲率测度;再证明光滑逼近下测度收敛;最后用比较原理和容量估计排除奇点处的额外质量。这样可去奇点问题就变成测度是否携带集中曲率。