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Enregistrement W2525504558 · doi:10.3934/dcdsb.2016.21.959

Oscillations of many interfaces in the near-shadow regime of two-component reaction-diffusion systems

2015· article· en· W2525504558 sur OpenAlexaff
Shuangquan Xie, Théodore Kolokolnikov

Notice bibliographique

RevueDiscrete and Continuous Dynamical Systems - B · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNonlinear Dynamics and Pattern Formation
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComponent (thermodynamics)DiffusionDomain (mathematical analysis)Dimension (graph theory)Reaction–diffusion systemInterface (matter)Phase (matter)Motion (physics)Limit (mathematics)Class (philosophy)PhysicsStatistical physicsComputer scienceMathematical analysisClassical mechanicsThermodynamicsMathematicsPure mathematicsSurface tensionQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider the general class of two-component reaction-diffusion systems on afinite domain that admit interface solutions in one of the components, and westudy the dynamics of $n$ interfaces in one dimension. In the limit where thesecond component has large diffusion, we fully characterize the possiblebehaviour of $n$ interfaces. We show that after the transients die out, themotion of $n$ interfaces is described by the motion of a singleinterface on the domain that is $1/n$ the size of the original domain.Depending on parameter regime and initial conditions, one of the followingthree outcomes results: (1) some interfaces collide; (2) all $n$ interfacesreach a symmetric steady state; (3) all $n$ interfaces oscillateindefinitely. In the latter case, the oscillations are described by a simpleharmonic motion with even-numbered interfaces oscillating in phase whileodd-numbered interfaces are oscillating in anti-phase. This extends a recentwork by [McKay, Kolokolnikov, Muir, DCDS B(17), 2012] from two to any numberof interfaces.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,234 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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