MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2550315696 · doi:10.1093/imamat/hxw049

Interaction of in-phase and anti-phase synchronies in a coupled compartment-bulk diffusion model at a double Hopf bifurcation

2016· article· en· W2550315696 sur OpenAlexaff
Jia Gou, Wayne Nagata, Yue-Xian Li

Notice bibliographique

RevueIMA Journal of Applied Mathematics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNonlinear Dynamics and Pattern Formation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHopf bifurcationCenter manifoldInvariant manifoldMathematical analysisOrdinary differential equationMathematicsBiological applications of bifurcation theoryNonlinear systemTorusPhysicsBifurcationDifferential equationGeometryQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study a model of chemical oscillations in two identical compartments, coupled by a chemical signal diffusing and degrading in the 1D bulk medium between the compartments. The nonlinear compartment-bulk diffusion model consists of a coupled system of ordinary and partial differential equations. Previous numerical work on this system reveals the presence of two modes of synchronized oscillations, in-phase and anti-phase, which arise from Hopf bifurcations of the unique steady state of the system. The coincidence of the two Hopf bifurcations indicates a double Hopf bifurcation point. We use centre manifold and normal form theory to reduce the local dynamics of the model system to a system of two amplitude equations, which determines the patterns of Hopf bifurcation and stability of the two modes near the double Hopf point. In the case of bistability, the stable manifold of an unstable invariant torus forms the boundary between the basins of attraction of the stable in-phase and anti-phase modes. Numerical simulations support these predictions.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIMA Journal of Applied MathematicsMême sujetNonlinear Dynamics and Pattern FormationTravaux en français237 207