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Enregistrement W3203371898 · doi:10.3329/ganit.v40i2.51311

Lyapunov Stability Analysis of a Competition Model with Crowding Eects

2021· article· en· W3203371898 sur OpenAlexaff
Md. Kamrujjaman, Kamrun Nahar Keya, Md Shafiqul Islam

Notice bibliographique

RevueGANIT Journal of Bangladesh Mathematical Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMathematical and Theoretical Epidemiology and Ecology Models
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhase portraitCrowdingLyapunov functionExtinction (optical mineralogy)Stability (learning theory)PopulationCompetition (biology)Convergence (economics)Competition modelConstant (computer programming)MathematicsNonlinear systemPopulation sizeFocus (optics)Statistical physicsEcologyEconomicsComputer scienceBiologyPhysicsDemographyMicroeconomicsBifurcation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study is connected to the analysis of a nonlinear system that covered a wide range of mathematical biology in terms of competition, cooperation, and symbiosis interactions between two species. We focus on how populations change their densities when two different species follow the non-symmetric logistic growth laws. We have investigated the stability of the corresponding densities of population, and to control the convergence of solutions by proper choice of interacting constant and periodic parameters. It shows the effect of crowding tolerance on both species. It will show that there exists an infinite number of coexistence solutions if the resource distributions are identical for both populations. If the carrying capacity of the first species exceeds the rest one, then eventually the second population drops down to extinction. The results are presented studying the Lyapunov functional, phase portraits, and in a series of numerical examples. GANIT J. Bangladesh Math. Soc. 40.2 (2020) 95-110

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,562
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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