The effect of nonlocal interaction on chaotic dynamics, Turing patterns, and population invasion in a prey–predator model
Notice bibliographique
Résumé
Pattern formation is a central process that helps to understand the individuals' organizations according to different environmental conditions. This paper investigates a nonlocal spatiotemporal behavior of a prey-predator model with the Allee effect in the prey population and hunting cooperation in the predator population. The nonlocal interaction is considered in the intra-specific prey competition, and we find the analytical conditions for Turing and Hopf bifurcations for local and nonlocal models and the spatial-Hopf bifurcation for the nonlocal model. Different comparisons have been made between the local and nonlocal models through extensive numerical investigation to study the impact of nonlocal interaction. In particular, a legitimate range of nonlocal interaction coefficients causes the occurrence of spatial-Hopf bifurcation, which is the emergence of periodic patterns in both time and space from homogeneous periodic solutions. With an increase in the range of nonlocal interaction, the whole Turing pattern suppresses after a certain threshold, and no pure Turing pattern exists for such cases. Specifically, at low diffusion rates for the predators, nonlocal interaction in the prey population leads to the extinction of predators. As the diffusion rate of predators increases, impulsive wave solutions emerge in both prey and predator populations in a one-dimensional spatial domain. This study also includes the effect of nonlocal interaction on the invasion of populations in a two-dimensional spatial domain, and the nonlocal model produces a patchy structure behind the invasion where the local model predicts only the homogeneous structure for such cases.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».