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Enregistrement W2111077861 · doi:10.1142/s0218202504003726

THE LANGEVIN OR KRAMERS APPROACH TO BIOLOGICAL MODELING

2004· article· en· W2111077861 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMathematical Models and Methods in Applied Sciences · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMathematical Biology Tumor Growth
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLangevin equationMoment (physics)Nonlinear systemVariable (mathematics)Partial differential equationStochastic differential equationSpace (punctuation)Mathematical analysisDiffusion equationPhysicsDiffusionMathematicsStatistical physicsDifferential equationClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the Langevin or Ornstein–Uhlenbeck approach to diffusion, stochastic increments are applied to the velocity rather than to the space variable. The density of this process satisfies a linear partial differential equation of the general form of a transport equation which is hyperbolic with respect to the space variable but parabolic with respect to the velocity variable, the Klein–Kramers or simply Kramers equation. This modeling approach allows for a more detailed description of individual movement and orientation dependent interaction than the frequently used reaction diffusion framework. For the Kramers equation, moments are computed, the infinite system of moment equations is closed at several levels, and telegraph and diffusion equations are derived as approximations. Then nonlinearities are introduced such that the semi-linear reaction Kramers equation describes particles which move and interact on the same time-scale. Also for these nonlinear problems a moment approach is feasible and yields nonlinear damped wave equations as limiting cases. We apply the moment method to the Kramers equation for chemotactic movement and obtain the classical Patlak–Keller–Segel model. We discuss similarities between chemotactic movement of bacteria and gravitational movement of physical particles.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,512

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,316
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,137 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle