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Invariant Measures and Asymptotic Gaussian Bounds for Normal Forms of Stochastic Climate Model

Chinese Annals of Mathematics,Series B 2011年第3期32卷 343-368页

作者： Yuan YUAN Andrew J. MAJDA Department of Mathematics Courant Institute New York University 251 Mercer Street New York NY 10012 USA Department of Mathematics and Center for Atmospheric Ocean Sciences Courant Institute New York University 251 Mercer Street New York NY 10012 USA

The systematic development of reduced low-dimensional stochastic climate models from observations or comprehensive high dimensional climate models is an important topic for atmospheric low-frequency variability,climate sensitivity,and improved extended range ***,techniques from applied mathematics have been utilized to systematically derive normal forms for reduced stochastic climate models for low-frequency *** was shown that dyad and multiplicative triad interactions combine with the climatological linear operator interactions to produce a normal form with both strong nonlinear cubic dissipation and Correlated Additive and Multiplicative(CAM) stochastic *** probability distribution functions(PDFs) of low frequency climate variables exhibit small but significant departure from Gaussianity but have asymptotic tails which decay at most like a ***,rigorous upper bounds with Gaussian decay are proved for the invariant measure of general normal form stochastic *** Gaussian lower bounds are also established under suitable hypotheses.

关键词： Reduced stochastic climate model Invariant measure Fokker-Planck equation Comparison principle global estimates of probability density function

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