随机激励下多稳态系统的临界过渡识别及Basin Stability分析

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11872305
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    65.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0702.非线性振动及其控制
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The study of multi-steady-state dynamics is one of the most active scientific frontiers today. So far, most of the achievements have been made on studies of deterministic system or under small-intensity Gaussian white noise excitation. In the practical problems, there are many uncertainties in the interaction between the system and the external environment, and there are many types of noise. Different types of noise may greatly affect the transitions of the particles or the critical transitions of the system. At present, the research is still rare and theoretically very immature. It is urgent to carry out this research. This project intends to take stochastic multi-stability system as the research object. According to different critical transitional behaviors induced by different noise types, corresponding identification or warning indicators are established. At the same time, Basin Stability formula is established to quantify the stability of the system state under random conditions, and the related theoretical framework is gradually perfected. Based on this, the Basin Stability analysis of multi-potential well system induced by different noise types is carried out and compared with the corresponding deterministic situation, the random environment which is most favorable for the system to be in a perfect state is also analyzed. Finally, the research results are applied to related fields such as finance, ecology and disease to determine the stability of the current state of the system and to achieve early warning of the critical transitional behaviors.
多稳态动力学的研究是当今最活跃的科学前沿之一。迄今为止,绝大部分的成果都属于确定性或微扰高斯白噪声激励的研究。而实际问题中,系统与外界环境的相互作用力有许多不确定性,噪声刻画类型也较多,不同的噪声类型会对粒子的跃迁或系统的临界过渡产生极大的不同影响,目前这方面的研究甚少,理论上也很不成熟,亟待开展这一领域的研究。本项目拟以随机多稳态系统为研究对象,针对不同噪声类型诱导的不同临界过渡行为,建立相应的识别或预警指标。同时,建立随机情形下量化系统状态稳定性的Basin Stability计算公式,逐渐完善相关理论框架,在此基础上,对不同噪声类型诱导的多势阱系统进行Basin Stability分析,并与相应的确定情形比较,分析最有利于系统处于理想态的随机环境。最终将研究结果应用到金融、生态和疾病等相关领域中,确定系统当前所处状态的稳定性,实现对临界过渡行为的早期预警。

结项摘要

通过四年的努力和系统研究,按照申请书的研究思路和技术路线,顺利完成了预定的研究计划。通过对随机多稳态系统的动力学分析,取得了一系列成果,主要在如下几个方面取得进展;建立了高斯白噪声激励下周期性双稳系统中临界过渡的预警指标、获得了肿瘤细胞生长系统逃逸的最可能轨迹和最可能灭绝时间,发展了对称列维噪声激励下的λ噬菌体的基因转录调控系统的basin stability分析理论,在生态系统的临界过渡识别、首次穿越时和basin stability的研究、以及微机电系统的随机跳跃和吸引盆的研究等方面取得创新性突破。初步建立一套随机激励下典型多稳态系统的动力学分析理论和数值方法。按计划完成项目研究内容。.主办国际研讨会(网络)3个,主办国内会议5个,参加各类专业学术会80人次,参加项目的人员10人,包括博士生7人。本项目在Chaos、Nonlinear . Dynamics、Physical A、International Journal Non-Linear Mechanics、International Journal of Bifurcation and Chaos等本领域国际著名杂志上发表论文22篇.

项目成果

期刊论文数量(22)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Analysis of response to thermal noise in electrostatic MEMS bifurcation sensors
静电 MEMS 分叉传感器的热噪声响应分析
  • DOI:
    10.1007/s11071-021-07002-0
  • 发表时间:
    2021-11-13
  • 期刊:
    NONLINEAR DYNAMICS
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Qiao, Yan;Wei, Wei;Abdel-Rahman, Eihab M.
  • 通讯作者:
    Abdel-Rahman, Eihab M.
Stochastic dynamic balance of a bi-stable vegetation model with pulse control
脉冲控制双稳态植被模型的随机动态平衡
  • DOI:
    10.1016/j.physa.2020.124809
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zhang Hongxia;Xu Wei;Han Ping;Qiao Yan
  • 通讯作者:
    Qiao Yan
Averaging principle for impulsive stochastic partial differential equations
脉冲随机偏微分方程的平均原理
  • DOI:
    10.1142/s0219493721500143
  • 发表时间:
    2020-06
  • 期刊:
    Stochastics and Dynamics
  • 影响因子:
    1.1
  • 作者:
    Jiankang Liu;Wei Xu;Qin Guo
  • 通讯作者:
    Qin Guo
Most probable dynamics of the tumor growth model with immune surveillance under cross-correlated noises
交叉相关噪声下具有免疫监视的肿瘤生长模型的最可能动态
  • DOI:
    10.1016/j.physa.2019.123833
  • 发表时间:
    2020-06-01
  • 期刊:
    PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    Han, Ping;Xu, Wei;Ma, Shichao
  • 通讯作者:
    Ma, Shichao
Stability of a gene transcriptional regulatory system under non-Gaussian noise
非高斯噪声下基因转录调控系统的稳定性
  • DOI:
    10.1016/j.chaos.2019.109430
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Chaos Solitons & Fractals
  • 影响因子:
    7.8
  • 作者:
    Song Yi;Xu Wei
  • 通讯作者:
    Xu Wei

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AI项目解读示例

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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