Propagation phenomena for CNNs with asymmetric templates and distributed delays
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this work is to study propagation phenomena for monotone and nonmonotone cellular neural networks with the asymmetric templates and distributed delays. More precisely, for the monotone case, we establish the existence of the leftward ($c_{-}^*$) and rightward ($c_{+}^*$) spreading speeds for CNNs by appealing to the theory developed in [26,27], and $c_{-}^*+c_{+}^*>0$. Especially, if cells possess the symmetric templates and the same delayed interactions, then $c_{-}^*=c_{+}^*>0$. Moreover, if the effect of the self-feedback interaction $α f'(0)$ is not less than 1, then both $c_{-}^*>0$ and $c_{+}^*>0$. For the non-monotone case, the leftward and rightward spreading speeds are investigated by using the results of the spreading speed for the monotone case and squeezing the given output function between two appropriate nondecreasing functions. It turns out that the leftward and rightward spreading speeds are linearly determinate in these two cases. We further obtain the existence and nonexistence of travelling wave solutions under the weaker conditions than those in [46, 47] and show that the spreading speed coincides with the minimal wave speed.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».