Turing instability in the one-parameter Gierer–Meinhardt system

封面

如何引用文章

全文:

详细

The purpose of this work is to find the region of necessary and sufficient conditions for diffusion instability on the parameter plane (τ, d) of the Gierer–Meinhardt system, where τ is the relaxation parameter, d is the dimensionless diffusion coefficient; to derive analytically the dependence of the critical wave number on the characteristic size of the spatial region; to obtain explicit representations of secondary spatially distributed structures, formed as a result of bifurcation of a spatially homogeneous equilibrium position, in the form of series in degrees of supercriticality. Methods. To find the region of Turing instability, methods of linear stability analysis are applied. To find secondary solutions (Turing structures), the Lyapunov– Schmidt method is used in the form developed by V. I. Yudovich. Results. Expressions for the critical diffusion coefficient in terms of the eigenvalues of the Laplace operator for an arbitrary bounded region are obtained. The dependence of the critical diffusion coefficient on the characteristic size of the region is found explicitly in two cases: when the region is an interval and a rectangle. Explicit expressions for the first terms of the expansions of the secondary stationary solutions with respect to the supercriticality parameter are constructed in the one-dimensional case, as well as for a rectangle, when one of the wave numbers is equal to zero. In these cases, sufficient conditions for a soft loss of stability are found, and examples of secondary solutions are given. Conclusion. A general approach is proposed for finding the region of Turing instability and constructing secondary spatially distributed structures. This approach can be applied to a wide class of mathematical models described by a system of two reaction–diffusion equations.

作者简介

Svetlana Revina

Southern Federal University

ORCID iD: 0000-0002-9216-8892
Scopus 作者 ID: 6602482421
Researcher ID: C-8488-2018
ul. Bol`shaya Sadovaya 105/42, Rostov-on-Don, 344006, Russia

Anatoly Ryabov

Southern Federal University

ORCID iD: 0009-0000-9435-9513
ul. Bol`shaya Sadovaya 105/42, Rostov-on-Don, 344006, Russia

参考

  1. Wei J., Winter M. Mathematical Aspects of Pattern Formation in Biological Systems. London: Springer, 2014. 319 p. doi: 10.1007/978-1-4471-5526-3.
  2. Костин В. А., Осипов Г. В. Неустойчивость однородного состояния и двухдоменные пространственно-временные структуры в реакционно-диффузионных системах с глобальной связью // Известия вузов. ПНД. 2021. T. 29, № 1. С. 186–207. doi: 10.18500/0869-6632-2021- 29-1-186-207.
  3. Цибулин В. Г., Ха Т. Д., Зеленчук П. А. Нелинейная динамика системы хищник–жертва на неоднородном ареале и сценарии локального взаимодействия видов // Известия вузов. ПНД. 2021. T. 29, № 5. С. 751–764. doi: 10.18500/0869-6632-2021-29-5-751-764.
  4. Казарников А. В., Ревина С. В. Возникновение автоколебаний в системе Рэлея с диффузией // Вестник ЮУрГУ. Сер. «Математическое моделирование и программирование». 2016. Т. 9, № 2. С. 16–28. doi: 10.14529/mmp160202.
  5. Казарников А. В., Ревина С. В. Асимптотика стационарных решений в системе Рэлея с диффузией // Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Естественные науки. 2016. № 3 (191). С. 13–19. doi: 10.18522/0321-3005-2016-3-13-19.
  6. Казарников А. В., Ревина С. В. Бифуркации в системе Рэлея с диффузией // Вестник Удмуртского университета. Математика. Механика. Компьютерные науки. 2017. Т. 27, № 4. С. 499–514. doi: 10.20537/vm170402.
  7. Казарников А. В., Ревина С. В. Монотонная неустойчивость в системе ФитцХью-Нагумо с диффузией // Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Естественные науки. 2018. № 4 (200). С. 18–24. doi: 10.23683/0321-3005-2018-4-18-24.
  8. Turing A. M. The chemical basis of morphogenesis // Phil. Trans. R. Soc. Lond. B. 1952. Vol. 237, no. 641. P. 37–72. doi: 10.1098/rstb.1952.0012.
  9. Murray J. D. Mathematical Biology II: Spatial Models and Biomedical Applications. 3d edition. New York: Springer, 2003. 814 p. doi: 10.1007/b98869.
  10. Ревина С. В., Лысенко С. А. Достаточные условия неустойчивости Тьюринга для системы Шнакенберга // Вестник Удмуртского университета. Математика. Механика. Компьютерные науки. 2021. Т. 31, № 3. С. 424–442. doi: 10.35634/vm210306.
  11. Ревина С. В. Область диффузионной неустойчивости для систем параболических уравнений // Владикавказский математический журнал. 2022. Т. 24, № 4. С. 117–126. DOI: 10.46698/ d6373-9335-7338-n.
  12. Gierer A., Meinhardt H. A theory of biological pattern formation // Kybernetik. 1972. Vol. 12, no. 1. P. 30–39. doi: 10.1007/BF00289234.
  13. Meinhardt H. Models of biological pattern formation: From elementary steps to the organization of embryonic axes // Current Topics in Developmental Biology. 2008. Vol. 81. P. 1–63. doi: 10.1016/S0070-2153(07)81001-5.
  14. Gomez D., Ward M. J., Wei J. An asymptotic analysis of localized three-dimensional spot patterns for the Gierer–Meinhardt model: Existence, linear stability, and slow dynamics // SIAM Journal on Applied Mathematics. 2021. Vol. 81, no. 2. P. 378–406. doi: 10.1137/20M135707X.
  15. Chen M., Wu R., Chen L. Pattern dynamics in a diffusive Gierer–Meinhardt model // International Journal of Bifurcation and Chaos. 2020. Vol. 30, no. 12. P. 2030035. doi: 10.1142/S02181274 20300359.
  16. Юдович В. И. Пример потери устойчивости и рождения вторичного течения жидкости в замкнутом сосуде // Математический сборник (новая серия). 1967. Т. 74(116), № 4. С. 565–579.
  17. Юдович В. И. Исследование автоколебаний сплошной среды, возникающих при потере устойчивости стационарного режима // Прикладная математика и механика. 1972. Т. 36, № 3. С. 450–459.
  18. Revina S. V. Long wavelength asymptotics of self-oscillations of viscous incompressible fluid // In: Kusraev A. G., Totieva Z. D. (eds) Operator Theory and Differential Equations. Trends in Mathematics. Cham: Birkhauser, 2021. P. 185–203. doi: 10.1007/978-3-030-49763-7_15.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».