赤潮模型中代数-微分方程组的分岔理论和新型数值算法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11426218
  • 项目类别:
    数学天元基金项目
  • 资助金额:
    3.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0502.数值代数
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2015-12-31

项目摘要

In this project, we will derive the existence conditions of singularity-induced bifurcation of the differential-algebraic equations in Nutrient-Phytoplankton-Zooplankton-Detritus(N-P-Z-D) type models, obtain the critical value sets of parameters which can be used to predict occurrences of red tides, and construct the new effective numerical method for the models. As follows is idiographic research: Firstly, since the singularity-induced bifurcation often leads to the pulse of the system which indicates the sudden outbreak of the red tide, we will improve the known models for some ocean areas (Jiaozhou Bay), investigate the structure of parameters of the singularity-induced bifurcation in the improved models, especially the existence conditions of singularity-induced bifurcation, and obtain the critical value sets of parameters about the occurrences of red tides. Secondly, according to the characteristics of differential-algebraic equations in red tides, we will structure the effective new methods. The red models maybe has some singular points, the models are large-scale, and the monitoring data are often un-uniformly distributed. For solving the three different problems, we will introduce Sinc methods, waveform iterative methods and meshless methods, respectively. Meanwhile, taking advantage of preconditioning techniques and matrix splittings, we will explore the fast numerical methods for solving the large-scale singular linear equations which are obtained during the above process.
本课题主要研究N-P-Z-D(营养盐(Nutrient)一浮游植物(Phytoplankton)一浮游动物(Zooplankton)一碎屑(Detritus))模式的赤潮模型中微分-代数方程组的奇异诱导分岔存在的条件,从而给出赤潮发生的参数临界值,构造求解此类模型的新型数值算法。具体如下:1. 针对具体海域(胶州湾海域),对现有的模型进行局部改进,研究该系统出现奇异诱导分岔的参数结构,特别是出现奇异诱导分岔的条件,给出赤潮发生的参数临界值。因为奇异诱导分岔常常会导致系统产生脉冲,而脉冲现象表现为赤潮的突然爆发; 2. 根据赤潮模型的特点构造相应的新型算法。针对赤潮模型的大规模性、监测数据的不均匀分布和模型存在奇异点,分别引入波形迭代法、无网格方法和Sinc方法。同时,利用预处理子和矩阵分裂,为求解过程中产生的具有特殊结构的大规模奇异线性方程组构造快速的数值算法。

结项摘要

在实际的海洋生态系统中,藻类的生长率是随着季节及环境等各方面因素的变化而不断变化的。首先,该课题将藻类的生长率R变为g=R-∆Sinωt,并在单种群P-Z赤潮生态模型基础上,建立了基于两类浮游动物、一种浮游植物的Beddington-DeAngelis型赤潮生态模型,研究了参数变化对系统的影响。其次,我们针对代数-微分方程组构造了新型算法并分析了算法的收敛性。在利用sinc方法求解代数-微分系统时出现了大规模线性方程组。我们根据方程组的结构特征,构造了一类块三对角矩阵作为预处理子,并估计了预优后矩阵的特征值边界。进而,我们得到了求解上述大规模方程组的快速算法。数值实验表明该类预处理子是有效的。

项目成果

期刊论文数量(1)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
On augmentation block triangular preconditioners for regularized saddle point problems
正则化鞍点问题的增广块三角预处理器
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Computers and Mathematics with Applications
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Shuqian Shen;Wendi Bao;Ling Jian
  • 通讯作者:
    Ling Jian

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其他文献

Semi convergence of parameterized Uzawa waveform relaxation method for a class of differential–algebraic equations
一类微分代数方程参数化Uzawa波形松弛法的半收敛
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Journal of Computational and Applied Mathematics
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    鲍文娣;宋永忠;沈树清
  • 通讯作者:
    沈树清
一类块三对角矩阵的计算
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    数值计算与计算机应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    鲍文娣;宋永忠
  • 通讯作者:
    宋永忠

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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