A time-delay in the activator kinetics enhances the stability of a spike solution to the gierer-meinhardt model
Notice bibliographique
Résumé
We study the spectrum of a new class of nonlocal eigenvalue problems (NLEPs) that characterize the linear stability properties of localized spike solutions to the singularly perturbed two-component Gierer-Meinhardt (GM) reaction-diffusion (RD) system with a fixed time-delay $T$ in only the nonlinear autocatalytic activator kinetics. Our analysis of this model is motivated by the computational study of Seirin Lee et al. [Bull. Math. Bio., 72(8), (2010)] on the effect of gene expression time delays on spatial patterning for both the GM and some related RD models. For various limiting forms of the GM model, we show from a numerical study of the associated NLEP, together with an analytical scaling law analysis valid for large delay $T$, that a time-delay in only the activator kinetics is stabilizing in the sense that there is a wider region of parameter space where the spike solution is linearly stable than when there is no time delay. This enhanced stability behavior with a delayed activator kinetics is in marked contrast to the de-stabilizing effect on spike solutions of having a time-delay in both the activator and inhibitor kinetics. Numerical results computed from the RD system with delayed activator kinetics are used to validate the theory for the 1-D case.
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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 | 0,000 | 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 ».