We numerically investigate the stability of linear age-structured population models with nonlocal diffusion, which arise naturally in describing dynamics of infectious diseases. Compared to Laplace diffusion, the analysis of models with nonlocal diffusion is more challenging since the associated semigroups have no regularizing properties in the spatial variable. Nevertheless, the asymptotic stability of the null equilibrium is determined by the spectrum of the infinitesimal generator associated to the semigroup. We propose to approximate the leading part of this spectrum by first reformulating the problem via integration of the age-state and then by discretizing the generator combining a spectral projection in space with a pseudospectral collocation in age. A rigorous convergence analysis is provided in the case of separable model coefficients. Results are confirmed experimentally and numerical tests are presented also for the more general instance.


翻译:我们通过数值方法研究了非局部扩散时的线性年龄结构人口模型的稳定性,该模型自然地描述了传染病的动态。与拉普拉斯扩散相比,分析带有非局部扩散的模型更具挑战性,因为相关半群在空间变量中没有正则化属性。然而,零平衡点的渐进稳定性取决于与半群相关的无穷小生成器的频谱。我们建议通过首先通过年龄状态积分重构问题,然后将空间上的谱投影与年龄伪谱余项的联合离散化来逼近该频谱的主要部分。在可分离模型系数的情况下,我们提供了严格的收敛性分析。结果通过实验证实,并针对更一般的情况进行了数值测试。

0
下载
关闭预览

相关内容

【2023新书】随机模型基础,815页pdf
专知会员服务
97+阅读 · 2023年5月10日
【硬核书】矩阵代数基础,248页pdf
专知会员服务
81+阅读 · 2021年12月9日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
122+阅读 · 2020年11月20日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
生成扩散模型漫谈:最优扩散方差估计(上)
PaperWeekly
0+阅读 · 2022年9月25日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
R工程化—Rest API 之plumber包
R语言中文社区
11+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月7日
VIP会员
相关VIP内容
【2023新书】随机模型基础,815页pdf
专知会员服务
97+阅读 · 2023年5月10日
【硬核书】矩阵代数基础,248页pdf
专知会员服务
81+阅读 · 2021年12月9日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
122+阅读 · 2020年11月20日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员