Time-dependent localized patterns in a predator-prey model

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Abstrakt
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Al Saadi, Fahad, et al. “Time-Dependent Localized Patterns in a Predator-Prey Model”. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, vol. 34, no. 4, 2024, https://doi.org/10.1063/5.0197808.
Al Saadi, F., Knobloch, E., Nelson, M., & Uecker, H. (2024). Time-dependent localized patterns in a predator-prey model. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, 34(4). https://doi.org/10.1063/5.0197808
Al Saadi F, Knobloch E, Nelson M, Uecker H. Time-dependent localized patterns in a predator-prey model. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science. 2024;34(4).
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Beschreibung

Erforschung ökologischer Dynamiken durch mathematische Modelle. Diese Forschung befasst sich mit der komplexen Dynamik eines Zwei-Komponenten-Reaktions-Diffusionsmodells, das von Räuber-Beute-Interaktionen des Typs Leslie-Gower inspiriert ist. Die Studie verwendet numerische Fortsetzung, um Lösungszweige zu berechnen, wobei der Schwerpunkt darauf liegt, wie räumlich lokalisierte Muster entstehen und sich im Laufe der Zeit entwickeln. Das Verständnis dieser Muster wirft Licht auf die ökologische Stabilität und die Artenverteilung. Die Forschung untersucht zwei unterschiedliche Regime: eines, in dem der homogene Zustand die Stabilität für gleichmäßige Schwingungen verliert, und ein anderes, in dem er die Stabilität für Turing-Muster verliert. Im ersten Regime werden räumlich lokalisierte Zustände beobachtet, die in einen oszillierenden Hintergrund eingebettet sind. Das zweite Regime zeigt das Vorhandensein räumlich lokalisierter Zustände, selbst wenn der homogene Zustand gegenüber Turing-Mustern stabil ist. Getrennte Segmente oszillatorischer Zustände werden zu kontinuierlichen Schlangenästen zeitperiodischer lokalisierter Zustände zusammengefügt. Die Studie deckt neuartige Mechanismen auf, die die Musterbildung in Räuber-Beute-Systemen antreiben, und demonstriert ein Verhalten, das von dem abweicht, was von primären Bifurkationen erwartet wird. Diese Erkenntnisse haben Auswirkungen auf das Verständnis der Stabilität und Komplexität ökologischer Systeme und auf die Vorhersage, wie Populationen auf Umweltveränderungen reagieren werden. Dies wird Ökosystemen zugute kommen.

Die Veröffentlichung dieses Papiers in Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science spiegelt den Fokus auf mathematische Modellierung und nichtlineare Dynamik wider. Die Studie passt in den Umfang des Journals, indem sie mathematische Werkzeuge anwendet, um komplexe Phänomene in einem Räuber-Beute-System zu erforschen. Das Journal ist ein Ort für Spitzenforschung, die sich mit der komplizierten Dynamik nichtlinearer Systeme befasst.

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