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The classical Feynman-Kac formula states the connection between linear parabolic partial differential equations (PDEs), like the heat equation, and expectation of stochastic processes driven by Brownian motion. It gives then a method for solving linear PDEs by Monte Carlo simulations of random processes. The extension to (fully)nonlinear PDEs led in the recent years to important developments in stochastic analysis and the emergence of the theory of backward stochastic differential equations (BSDEs), which can be viewed as nonlinear Feynman-Kac formulas. We review in this paper the main ideas and results in this area, and present implications of these probabilistic representations for the numerical resolution of nonlinear PDEs, together with some applications to stochastic control problems and model uncertainty in finance.
We study a double Cahn-Hilliard type functional related to the Gross-Pitaevskii energy of two-components Bose-Einstein condensates. In the case of large but same order intercomponent and intracomponent coupling strengths, we prove $\Gamma$-convergence to a perimeter minimisation functional with an inhomogeneous surface tension. We study the asymptotic behavior of the surface tension as the ratio between the intercomponent and intracomponent coupling strengths becomes very small or very large. We obtain as a consequence, symmetry breaking of the minimisers for the harmonic potential when this radio is sufficiently large.
Methodology and Computing in Applied Probability
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