Chemical and biochemical reactions can exhibit a wide range of complex behaviors, including multiple steady states, oscillatory patterns, and chaotic dynamics. These phenomena have captivated researchers for many decades. Notable examples of oscillating chemical systems include the Briggs--Rauscher, Belousov--Zhabotinskii, and Bray--Liebhafsky reactions, where periodic variations in concentration are often visualized through observable color changes. These systems are typically modeled by a set of partial differential equations coupled through nonlinear interactions. Upon closer analysis, it appears that the dynamics of these chemical/biochemical reactions may be governed by only a finite number of spatial Fourier modes. We can also draw the same conclusion in fluid dynamics, where it has been shown that, over long periods, the fluid velocity is determined by a finite set of Fourier modes, referred to as determining modes. In this article, we introduce the concept of determining modes for a two-species chemical models, which covers models such as the Brusselator, the Gray-Scott model, and the Glycolysis model \cite{ashkenazi1978spatial,segel1980mathematical}. We demonstrate that it is indeed sufficient to characterize the dynamic of the model using only a finite number of spatial Fourier modes.


翻译:化学与生化反应可展现出多种复杂行为,包括多重稳态、振荡模式及混沌动力学。这些现象数十年来一直吸引着研究者的关注。振荡化学系统的典型实例包括Briggs--Rauscher反应、Belousov--Zhabotinskii反应及Bray--Liebhafsky反应,其浓度周期性变化常通过可见的颜色变化呈现。这类系统通常由一组通过非线性相互作用耦合的偏微分方程建模。进一步分析表明,这些化学/生化反应的动力学可能仅由有限个空间傅里叶模态主导。在流体动力学中亦可得出相同结论——已有研究表明,在长时间尺度下流体速度由有限个傅里叶模态决定,这类模态被称为确定模态。本文针对双组分化学模型(涵盖Brusselator、Gray-Scott模型及Glycolysis模型等)引入确定模态概念,并证明仅需有限个空间傅里叶模态即可充分表征该模型的动力学特性。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
【AAAI2022】面向多标签分类的端到端概率标签特征学习
专知会员服务
32+阅读 · 2022年1月27日
专知会员服务
33+阅读 · 2021年3月7日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
197+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年11月7日
VIP会员
相关VIP内容
【AAAI2022】面向多标签分类的端到端概率标签特征学习
专知会员服务
32+阅读 · 2022年1月27日
专知会员服务
33+阅读 · 2021年3月7日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
197+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员