Stable asymmetric spike equilibria for the Gierer–Meinhardt model with a precursor field
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Precursor gradients in a reaction-diffusion system are spatially varying coefficients in the reaction kinetics. Such gradients have been used in various applications, such as the head formation in the Hydra, to model the effect of pre-patterns and to localize patterns in various spatial regions. For the 1D Gierer–Meinhardt (GM) model, we show that a non-constant precursor gradient in the decay rate of the activator can lead to the existence of stable, asymmetric and two-spike patterns, corresponding to localized peaks in the activator of different heights. These stable, asymmetric patterns co-exist in the same parameter space as symmetric two-spike patterns. This is in contrast to a constant precursor case, for which asymmetric spike patterns are known to be unstable. Through a determination of the global bifurcation diagram of two-spike steady-state patterns, we show that asymmetric patterns emerge from a supercritical symmetry-breaking bifurcation along the symmetric two-spike branch as a parameter in the precursor field is varied. Through a combined analytical-numerical approach, we analyse the spectrum of the linearization of the GM model around the two-spike steady state to establish that portions of the asymmetric solution branches are linearly stable. In this linear stability analysis, a new class of vector-valued non-local eigenvalue problem is derived and analysed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».