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Record W2990235472 · doi:10.82308/42086

Bifurcations in stochastic equations with delayed feedback

2011· article· en· W2990235472 on OpenAlexfundno aff
Mathieu Gaudreault

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2011
Typearticle
Languageen
FieldEngineering
TopicStability and Controllability of Differential Equations
Canadian institutionsnot available
FundersMcGill University
KeywordsMathematicsApplied mathematicsControl theory (sociology)Mathematical economicsComputer scienceCalculus (dental)Control (management)MedicineArtificial intelligence

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le diagramme de bifurcation d'une équation différentielle stochastique incluant une échelle de temps retardée est présenté. Nous sommes motivés par des recherches récentes portant sur des modèles de régulation des gènes. Nous débutons avec la forme normale d'une bifurcation de type fourchette auquelle est ajoutée un terme stochastique de manière paramétrique ainsi qu'un terme linéaire incluant le délai. Ce dernier terme introduit une bifurcation de type Hopf où le délai négatif est particulièrement fort dans l'espace des paramètres. Une bifurcation abrupte est trouvée et nous définissons le seuil de bifurcation comme étant le point dans l'espace des paramètres pour lequel la fonction de distribution stationnaire p(x) change d'une fonction delta autour de l'origine à p(x) ~ x^α pour x petit (avec α = -1 exactement au seuil). Nous démontrons que le seuil de bifurcation est modifié par les fluctuations comparé à la limite déterministique par une valeur qui suit une relation linéraire avec l'intensité du bruit. Des expressions analytiques pour les seuils de bifurcation de type fourchette et Hopf du modèle considéré sont présentées. Nos résultats assument que le temps retardé τ est petit comparé aux autres temps charactéristiques du système, une limitation qui n'est pas significative près de la ligne de bifurcation. L'expression pour la bifurcation de type fourchette est déterminée suite à une expansion stochastique de Taylor. La location de cette bifurcation dépend de la moyenne conditionnelle < x(t)|x (t-τ) >, où x(t) est la variable dynamique. Cette probabilité conditionnelle comprend les effets combinés des fluctuations corrélées et du retardement rétroactif. Nous déterminons aussi une expression pour la bifurcation de type Hopf obtenue à l'aide d'une expansion des échelles de temps autour de la solution près du seuil. Nous obtenons une équation de Fokker-Planck associée à la dynamique des amplitudes des oscillations et nous utilisons celle-ci pour déterminer la location du seuil. Contrairement au cas sans délai, nous démontrons que la location des lignes de bifurcation est modifiée comparé à la limite déterministique et donc que l'intéraction entre les corrélations des fluctuations et le délai affectent la stabilité des solutions du modèle étudié. De plus, nous obtenons le temps de corrélation charactéristique associé au modèle. En particulier, la validité de l'hypothèse d'indépendance statistique entre l'état au temps t ainsi qu'au temps t-τ est examinée. Nous trouvons que le temps de corrélation diverge à la bifurcation, signalant l'infirmation de l'indépendence statistique au seuil de bifurcation. Nous déterminons le temps de corrélation par une intégration directe de l'équation gouvernant le modèle ainsi qu'analytiquement dans la limite où le délai est petit. Le temps de corrélation T diverge suivant une relation du type T ~ a^-1, où a est le paramètre de contrôle et où a_{c}=0 est la location de la bifurcation. L'expansion dans la limite où le délai est petit prédit correctement la location du seuil de bifurcation. Néanmoins, des déviations systématiques dans la magnitude du temps de corrélation sont observées entre les deux résultats.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.145
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.025
GPT teacher head0.203
Teacher spread0.178 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2011
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