Stable spike clusters for the one-dimensional Gierer–Meinhardt system
Notice bibliographique
Résumé
We consider the Gierer–Meinhardt system with precursor inhomogeneity and two small diffusivities in an interval $$\begin{equation*} \left\{ \begin{array}{ll} A_t=\epsilon^2 A''- \mu(x) A+\frac{A^2}{H}, &x\in(-1, 1),\,t>0,\\[3mm] \tau H_t=D H'' -H+ A^2, & x\in (-1, 1),\,t>0,\\[3mm] A' (-1)= A' (1)= H' (-1) = H' (1) =0, \end{array} \right. \end{equation*}$$ $$\begin{equation*}\mbox{where } \quad 0<\epsilon \ll\sqrt{D}\ll 1, \quad \end{equation*}$$ $$\begin{equation*} \tau\geq 0 \mbox{ and $\tau$ is independent of $\epsilon$. } \end{equation*}$$ Aspike clusteris the combination of several spikes which all approach the same point in the singular limit. We rigorously prove the existence of a steady-state spike cluster consisting ofNspikes near a non-degenerate local minimum pointt0of the smooth positive inhomogeneity μ(x), i.e. we assume that μ′(t0) = 0, μ″(t0) > 0 and we have μ(t0) > 0. Here,Nis an arbitrary positive integer. Further, we show that this solution is linearly stable. We explicitly compute all eigenvalues, both large (of orderO(1)) and small (of ordero(1)). The main features of studying the Gierer–Meinhardt system in this setting are as follows: (i) it is biologically relevant since it models a hierarchical process (pattern formation of small-scale structures induced by a pre-existing large-scale inhomogeneity); (ii) it contains three different spatial scales two of which are small: theO(1) scale of the precursor inhomogeneity μ(x), the $O(\sqrt{D})$ scale of the inhibitor diffusivity and theO(ε) scale of the activator diffusivity; (iii) the expressions can be made explicit and often have a particularly simple form.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».