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Enregistrement W4417079809 · doi:10.1007/s00526-025-03132-0

Long-time behaviour and bifurcation analysis of a two-species aggregation-diffusion system on the torus

2025· article· en· W4417079809 sur OpenAlexfundno aff
José A. Carrillo, Yurij Salmaniw

Notice bibliographique

RevueCalculus of Variations and Partial Differential Equations · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMathematical Biology Tumor Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilEngineering and Physical Sciences Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean Commission
Mots-clésBifurcationBifurcation theoryBounded functionScalar (mathematics)Nonlinear systemStability (learning theory)TorusSaddle-node bifurcationFixed point

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate stationary states, including their existence and stability, in a class of nonlocal aggregation-diffusion equations with linear diffusion and symmetric nonlocal interactions. For the scalar case, we extend previous results by showing that key model features, such as existence, regularity, bifurcation structure, and stability exchange, continue to hold under a mere bounded variation hypothesis. For the corresponding two-species system, we carry out a fully rigorous bifurcation analysis using the bifurcation theory of Crandall & Rabinowitz. This framework allows us to classify all solution branches from homogeneous states, with particular attention given to those arising from the self-interaction strength and the cross-interaction strength, as well as the stability of the branch at a point of critical stability. The analysis relies on an equivalent classification of solutions through fixed points of a nonlinear map, followed by a careful derivation of Fréchet derivatives up to third order. An interesting application to cell-cell adhesion arises from our analysis, yielding stable segregation patterns that appear at the onset of cell sorting in a modelling regime where all interactions are purely attractive.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,411

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,266 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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