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The growth of the second moments of the solutions of fast diffusion equations is asymptotically governed by the behavior of self-similar solutions. However, at next order, there is a correction term which amounts to a delay depending on the nonlinearity and on a distance of the initial data to the set of self-similar Barenblatt solutions. This distance can be measured in terms of a relative entropy to the best matching Barenblatt profile. This best matching Barenblatt function determines a scale. In new variables based on this scale, which are given by a self-similar change of variables if and only if the initial datum is one of the Barenblatt profiles, the typical scale is monotone and has a li
We introduce a low Mach number model for moist atmospheric flows that accurately incorporates reversible moist processes in flows whose features of interest occur on advective rather than acoustic time scales. Total water is used as a prognostic variable, so that water vapor and liquid water are diagnostically recovered as needed from an exact Clausius--Clapeyron formula for moist thermodynamics. Unlike the pseudo--incompressible formulation, this model allows a general equation of state. Low Mach number models can be computationally more efficient than a fully compressible model, but the low Mach number formulation introduces additional mathematical and computational complexity because of the divergence constraint imposed on the velocity field. Here, latent heat release is accounted for in the source term of the constraint by estimating the rate of phase change based on the time variation of saturated water vapor subject to the thermodynamic equilibrium constraint. We numerically assess the validity of the low Mach number approximation for moist atmospheric flows by contrasting the low Mach number solution to reference solutions computed with a fully compressible formulation for a variety of test problems.
We consider the transport equation driven by the fractional Brownian motion. We study the existence and the uniqueness of the weak solution and, by using the tools of the Malliavin calculus, we prove the existence of the density of the solution and we give Gaussian estimates from above and from below for this density.
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