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一类平流-选择方程的长时间行为

偏微分方程分析 2023-01-09 v1

摘要

我们研究平流-选择方程的长时间行为 tn(t,x)+(f(x)n(t,x))=(r(x)ρ(t))n(t,x),ρ(t)=Rdn(t,x)dxt0,  xRd,\partial_tn(t,x)+\nabla \cdot \left(f(x)n(t,x)\right)=\left(r(x)-\rho(t)\right)n(t,x),\quad \rho(t)=\int_{\mathbb{R}^d}{n(t,x)dx}\quad t\geq 0, \; x\in \mathbb{R}^d, 其初始条件为 n(0,)=n0n(0, \cdot)=n^0。在适应动力学领域中,该方程通常描述表型结构化种群随时间的演化。此时,xn(t,x)x\mapsto n(t,x) 表示以表型性状 xx 为特征的种群密度,平流项 `(f(x)n(t,x))\nabla \cdot \left(f(x)n(t,x)\right)' 为将个体驱向特定区域的细胞分化现象,选择项 `(r(x)ρ(t))n(t,x)\left(r(x)-\rho(t)\right)n(t,x)' 为种群的逻辑型增长,其通过总体种群规模 ρ(t)=Rdn(t,x)dx\rho(t)=\int_{\mathbb{R}^d}{n(t,x)dx} 体现。在一维情形 xRx\in \mathbb{R} 下,我们证明该方程的解可收敛于一个加权狄拉克质量或 L1L^1 中的函数。依据参数 n0n^0ffrr,我们判定发生上述两种收敛机制中的哪一种,并给出狄拉克质量所支撑的权重与位置,或所达 L1L^1-函数的表达式。

关键词

引用

@article{arxiv.2301.02470,
  title  = {Long-time behaviour of an advection-selection equation},
  author = {Jules Guilberteau and Camille Pouchol and Nastassia Pouradier Duteil},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2301.02470},
  year   = {2023}
}