Métodos de homogenización y bifurcaciones en modelos sobre dispersión ecológica

Métodos de homogenización y bifurcaciones en modelos sobre dispersión ecológica

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Mauro Montealegre Cardenas
Jasmidt Vera Villareal
Edgar Montealegre Cardenas
Resumen

Este artculo sobre metodos de la modelamiento para sistemas ecologicos resulto del proyecto de investigacion denominado \Movilizacion Matematica y Sistemas Dinamicos en algunos Ecosistemas\, donde estudiamos el paradigma de los sistemas dinamicos
para la descripcion de la dispersion ecologica. Este enfoque ha sido muy exitoso para conocer variedad de fenomenos de las ciencias naturales y sociales; pero debido a las interacciones complejas entre: clima, suelo, agua, biotica, la presencia de la memoria en los
procesos dada por la historia local integrada a un entorno, a la morfo-dinamica moldeada por el ujo de poblaciones, resulta que los ecosistemas son mas complejos y deben ser considerados como un sistema dinamico adaptativo o emergente. En este trabajo
escribimos la evolucion de ecosistemas, que se caracterizan por : interdenicion de sus variables a partir de la toma de datos, la estimacion estadstica de los parametros, la existencia de varias escalas espaciotemporales; por ello integramos metodos estadsticos
con los cambios de variables multiescala para homogenizar y promediar sus perturbaciones singulares.
Los modelos estudiados se aplican a procesos de migracion dispersivos que incluyen interrelaciones complejas, en donde se consideran el autocontrol resiliente, siempre y cuando las uctuaciones no superen un umbral especco.

Palabras clave

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Referencias

Arrowsmith and Place Arrowsmith and Place, Introduction to Dynamical Systems, Springer, 1994.

B. Fiedler, and M. Vishik. Quantitative homogenization o f analytic semigroups and reaction diusion equations with diophantine spatial frequencies. Adv. Dier. Equ., 6:1377-1408, 2001.

G. Allaire, Introduction to homogenization theory, Ecole Polytechnique.

France, 2010.

Doelman, R.A. Gardner, and T.J. Kaper. Stability analysis o f singular patterns in the 1d gray-scott model: a matched asymptotics approach, Physica D: Nonlinear Phenomena, 122 (1998), pp. 1-36.

Ferreira, M. A. R., y Lee, H. K. H., y West, M. (2006), "Multiscale and Hidden Resolution Time Series Models", Bayesian Analysis,1, 947968.

Fisher, R. A. (1937), "The Wave o f Advance o f Advantageous Genes", Annals o f Eugenics, 7, 355-369.

G. Iooss, and A. Mielke. Bifurcating time-periodic solutions of Navier{Stokes equations in innite cylinders. J. Nonlinear Science, 1:107-146, 1991.

Henning N. Voss and Jens Timuner. Nonlinear Dynamical systems identication from uncertain and indirect measurements, international Journal o f Bifurcations and Chaos, vol.14 Nro.6 (2004).

Holmes, C. Joanne Wang, Tasuku Ueno, Andrew Harwell, Leah Edelstein-Keshet, Takanari Inoue, and Andre Levchenko. Synthetic spatially graded rac activation drives cell polarization and movement, Proceedings of the National Academy o f Sciences, Early Edition (2012).

Holmes P, Lumfey J.L., Berkooz B; turbulence, coherent structures, Dynamical Systems and Symmetry, Cambridge, 1996.

P. G erard, P. Markowich, Homogenization limits and Wigner transforms. Comm. Pure Appl. Math., 50: 323-379, 1997.

Hooten, M. B. y Wikle, C. K. (2007), "Shifts in the Spatio-Temporal Growth Dynamics of Shortleaf Pine", Environmental and Ecological Statistics,14, 207-227. 23

Holmes W. R. Holmes, A. E. Regimes of wave type patterning driven by refractory actin feedback: Transition from static polarization to dynamic wave behaviour, Phys Biol, 9 (2012).

Huang, K.C. Huang and N.S. Wingreen, Min-protein oscillations in round bacteria, Physical biology, 1 (2005), p. 229.

K. Matthies. Time-averaging under fast periodic forcing o f parabolic partial di erential equations: exponential estimates. J. Di erential Equations, 174(1):133-180, 2001.

Kampis G. , Self Modifying Systems in Biology and Cognitive Science: A New Framework for Dynamics, information and complexity. Pergamon Press, Oxford, 1991.

Kim A.S. , Bias Monte Carlo Methods in enviromental Engineering, University Hawaii, 2014.

Lange, Holger y otros. Modelling Input-output relations in cachments, Kluwer Academic Publishers, 1994.

Logan, J. A., y Powell, J. A. White, P., Bentz, B. J. , (1998), "Model Analysis o f Spatial Patterns in Mountain Pine Beetle Outbreaks", Theoretical Population Biology,53 (3), 236-255.

Marsden and J. Scheurle, Exponentially small splittings o f separatrices with applications to KAM theory and degenerate bifurcations in Hamiltonian dynamical systems (Boulder, CO, 1987), Contemp. Math., 81: 213{244, Amer. Math. Soc., Providence, RI, 1988.

Murray, J. D. (2002), Mathematical Biology ,(3rd ed.), New York: Springer.

Timmer, J.; Modeling noisy time Series: physiological tremor, J. Bifurcations and Chaos 8, 1505-1506, 2002.

Turchin, P. ; Qualitative Analysis o f Movement; Sunderland, MA; Sinauer, Inc. Publishers, 1998.

A.M. , The chemical basis o f morphogenesis, Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series B, Biological Sciences, 237 (1952), pp. 37-72.

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