1) p-Ginzburg-Landau function
p-Ginzburg-Landau泛函
1.
Uniqueness of radial minimizer ofp-Ginzburg-Landau functional with nonvanishing dirichlet boundary condition;
具非零边界条件的p-Ginzburg-Landau泛函径向极小元的惟一性
2) Ginzburg-Landau functional
Ginzburg-Landau泛函
1.
The upper estimates concerning minimizers of the anisotropic Ginzburg-Landau functional;
关于各向异性的Ginzburg-Landau泛函极小元的上界估计
2.
Radial minimizer of the Ginzburg-Landau functional with impurity inclusion;
含有杂质的Ginzburg-Landau泛函的径向极小元
3.
The author discusses the uniqueness and the asymptotics of the radial minimizer of the Ginzburg-Landau functional with non-S1 Dirichlet boundary data.
作者研究了具非S1值边界条件的Ginzburg-Landau泛函的径向极小元的唯—性, 收敛性。
3) Ginzburg-Landau type functional
Ginzburg-Landau型泛函
1.
Asymptotic analysis for minimizers of a Ginzburg-Landau type functional in a higher dimension space;
高维空间中一类Ginzburg-Landau型泛函的极小元的渐近分析
4) Ginzburg-Landau equation
Ginzburg-landau方程
1.
The existence of global solution of complex Ginzburg-Landau equation;
复Ginzburg-landau方程整体解的存在性
2.
The fractal structure of attractor for complex Ginzburg-Landau equation in three-dimensions;
三维Ginzburg-Landau方程的吸引子的分形结构(英文)
3.
Analytical self-similar solutions of Ginzburg-Landau equation for the dispersion decreasing fiber;
色散渐减光纤中Ginzburg-Landau方程的自相似脉冲演化的解析解
5) Gin/burg-Landau system
Ginzburg-Landau系统
6) the Ginzburg-Landau model
Ginzburg-Landau模型
1.
The dynamieal action functional of the Ginzburg-Landau model with long-range interactions is obtained.
得到长程作用Ginzburg-Landau模型的动力学作用量泛函。
补充资料：Марков过程的泛函
Марков过程的泛函
functional of a Markov process
M仰助“过程的泛函【加犯份班司健a扮如d如vpr以犯岛;中y业，o.a月oT Map二招e.o np()朋eCea] 一个以可测方式依赖于MaPKo.过程轨道的随机变量或随机函数，其可测性条件随具体情况而定.在MaP盆oB过程的一般理论中，采用以下的泛函定义.假设给定一个具有时间推移算子氏的非停止齐次M叩-Ko。过程(M田玉ov plx兀启弥)X二(xr，风，氏)，其相空间为可测空间(In纷s幽 blespaCe)LE，少)，设才是基本事件空间中包含每个形如{。:x，“B}(t)0，B任分)的事件的最小。代数，/’是对于所有可能的测度Px(x‘E)关于/’的完全化的交.如果对于每个t)O，7，关于。代数才门不是可测的，那么，称随机函数叭(‘)0)为Ma伴oB尽捍X的攀甲(丘功d沁n目of此MaJ改ov Pnx君邓)· 人们特别关心的是M川阵..过程的乘性和加性泛函.它们分别润足条件下，十:，下;疏凡和，，十，，，，+氏大，s，亡》0.这里假定，，在【0，co)上是右连续的(代替这些条件，有时只假定对所有固定的s，t)O，这些条件关于P:几乎处处成立).在停止和非齐次过程的情形下，采用类似的方式来定义.MaPI..过程x‘(x，，心，不，P)的加性泛函的例子可以通过以下方式得到:设对于t<‘，，，等于f(x，)一f(x。)，或北f(气)d:，或随机函数f(x，)在:。10，，]中跳跃值的和，这里f(x)是有界并且关于岁可侧的函数(第二和第三个例子只在某些附加限制下有效).从任意加性泛函，.，可以得到乘性泛函以py，.在标准MaP-血过程的情况下，设t
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