Схема повышенного порядка точности для моделирования динамики хищника и жертвы на неоднородном ареале

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель настоящей работы — построение компактной схемы метода конечных разностей для моделирования динамики хищника и жертвы на основе уравнений реакции– диффузии–адвекции с переменными коэффициентами. Методы. Для дискретизации пространственно-неоднородной задачи с нелинейными членами таксисного и локального взаимодействия применяется интегро-интерполяционный метод. Плотности видов определяются на основной сетке, а их потоки вычисляются в узлах смещенной сетки. Интегрирование по времени проводится методом Рунге–Кутты высокого порядка. Результаты. Для случая одномерного кольцевого ареала на трехточечном шаблоне построена разностная схема, позволяющая повысить порядок точности по сравнению со стандартной схемой второго порядка аппроксимации. Представлены результаты вычислительного эксперимента и проведено сравнение схем для стационарных и нестационарных решений. На основе процесса Эйткена для последовательностей пространственных сеток реализованы вычисления эффективного порядка точности. Рассчитанные значения для предложенной схемы были больше стандартных двух: для диффузионной задачи получались значения не меньше четырех, уменьшение до трех было отмечено при учете направленной миграции. Эти выводы были подтверждены и при расчете нестационарных режимов колебаний. Заключение. Полученные результаты демонстрируют эффективность построенной схемы расчета динамики системы хищника и жертвы на неоднородном ареале обитания.

Об авторах

Быу Хоанг Нгуен

Южный федеральный университет

ORCID iD: 0009-0001-1644-5800
Scopus Author ID: 58109765900
344006, Россия, Ростов-на-Дону, ул. Б. Садовая, 105/42

Вячеслав Георгиевич Цибулин

Южный федеральный университет

ORCID iD: 0000-0003-4812-278X
Scopus Author ID: 6507974728
ResearcherId: S-7753-2016
344006, Россия, Ростов-на-Дону, ул. Б. Садовая, 105/42

Список литературы

  1. Толстых А. И. Компактные разностные схемы и их применение в задачах аэрогидродинамики. М.: Наука, 1990. 232 с.
  2. Толстых А. И. Компактные и мультиоператорные аппроксимации высокой точности для уравнений в частных производных. М.: Наука, 2015. 350 с.
  3. Zhang L., Ge Y. Numerical solution of nonlinear advection diffusion reaction equation using high-order compact difference method // Applied Numerical Mathematics. 2021. Vol. 166. P. 127–145. doi: 10.1016/j.apnum.2021.04.004.
  4. Deka D., Sen S. Compact higher order discretization of 3D generalized convection diffusion equation with variable coefficients in nonuniform grids // Applied Mathematics and Computation. 2022. Vol. 413, no. 5. P. 126652. doi: 10.1016/j.amc.2021.126652.
  5. Матус П. П., Утебаев Б. Д. Компактные и монотонные разностные схемы для обобщенного уравнения Фишера // Дифференциальные уравнения. 2022. T. 58, № 7. C. 947–961. doi: 10.31857/S037406412207007X.
  6. He M., Liao W. A compact ADI finite difference method for 2D reaction–diffusion equations with variable diffusion coefficients // Journal of Computational and Applied Mathematics. 2024. Vol 436. P. 115400. doi: 10.1016/j.cam.2023.115400.
  7. Xu P., Ge Y., Zhang L. High-order finite difference approximation of the Keller-Segel model with additional self-and cross-diffusion terms and a logistic source // Networks & Heterogeneous Media. 2022. Vol. 18, no. 4. P. 1471–1492. doi: 10.3934/nhm.2023065.
  8. Самарский А. А. Теория разностных схем. М.: Наука, 1989. 616 с.
  9. Калиткин Н. Н. Численные методы. СПб.: БХВ-Петербург, 2011. 592 с.
  10. Хайрер Э., Нерсетт С., Ваннер Г. Решение обыкновенных дифференциальных уравнений. Нежесткие задачи. М.: Мир, 1990. 512 с.
  11. Мюррей Дж. Математическая биология. Т. 2 Пространственные модели и их приложения в биомедицине. М.-Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», Институт компьютерных исследований, 2011. 1104 с.
  12. Rubin A., Riznichenko G. Mathematical biophysics. New York: Springer, 2014. 273 p. doi: 10.1007/978-1-4614-8702-9.
  13. Cantrell R. S., Cosner C. Spatial Ecology Via Reaction–Diffusion Equations. Chichester: John Wiley and Sons Ltd, 2003. 428 p. doi: 10.1002/0470871296.
  14. Malchow H., Petrovskii S. V., Venturino E. Spatiotemporal Patterns in Ecology and Epidemiology: Theory, Models, and Simulation. New York: Chapman and Hall, 2008. 469 p.
  15. Budyansky A. V., Frischmuth K., Tsybulin V. G. Cosymmetry approach and mathematical modeling of species coexistence in a heterogeneous habitat // Discrete & Continuous Dynamical Systems – B. 2019. Vol. 24, no. 2. P. 547–561. doi: 10.3934/dcdsb.2018196.
  16. Будянский А. В., Цибулин В. Г. Моделирование многофакторного таксиса в системе «хищник– жертва» // Биофизика. 2019. Т. 64, № 2, С. 343–349. doi: 10.1134/S0006302919020133.
  17. Цибулин В. Г., Ха Т. Д., Зеленчук П. А. Нелинейная динамика системы хищник-жертва на неоднородном ареале и сценарии локального взаимодействия видов // Известия высших учебных заведений. Прикладная нелинейная динамика. 2021. Т. 29, № 5. С. 751–764. doi: 10.18500/0869-6632-2021-29-5-751-764.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
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».