La ironía en el transfer intercultural : aproximación pragmática en la traducción al castellano de relatos satíricos de Mijaíl Zoschenko y Mijaíl Bulgákov

El presente estudio está dedicado a analizar la traducción de la ironía en una obra de ficción literaria, más concretamente en los relatos satíricos de Mijaíl Zoschenko y Mijaíl Bulgákov en su versión castellana. Metodológicamente, el estudio presenta un enfoque pragmático, y se inscribe en las aportaciones pragmáticas de la segunda mitad del siglo XX, que permiten analizar el texto literario como un acto de comunicación y un discurso dialógico, inscribiéndolo en un contexto extralingúístico relevante. Abordaremos el análisis de lo "no dicho": el subtexto irónico que subyace como un significado implícito no-deducible de los medios lingüísticos en sí mismos, y donde cobran una gran importancia los factores comunicativos: la situación, la intención del hablante, el principio cooperativo (según Paul Grice) y toda una serie de presupuestos que pueden o no compartir los interlocutores. Partiendo del supuesto de la existencia de diferentes tipos textuales en toda traducción, la ficción literaria se abordará como un tipo de texto que presenta características particupares. En este sentido, el relato satírico de la época soviética se contempla como un género específico que implica, a su vez, una estrategia específica de traducción. Como es sabido, en los textos humorísticos predomina el efecto perlocutivo. Así pues, dependerá del tradutor que el texto transferido a otra cultura, y a menudo a otra época, consiga el mismo efecto humorístico, o similar, al que tuvo el original en su contexto histórico-cultural.

Gaussian estimates for the density of the non-linear stochastic heat equation in any space dimension

In this paper, we establish lower and upper Gaussian bounds for the probability density of the mild solution to the stochastic heat equation with multiplicative noise and in any space dimension. The driving perturbation is a Gaussian noise which is white in time with some spatially homogeneous covariance. These estimates are obtained using tools of the Malliavin calculus. The most challenging part is the lower bound, which is obtained by adapting a general method developed by Kohatsu-Higa to the underlying spatially homogeneous Gaussian setting. Both lower and upper estimates have the same form: a Gaussian density with a variance which is equal to that of the mild solution of the corresponding linear equation with additive noise.