We consider a model of two-phase cell cycle in a maturity-structured cellular population, which consists of a system of first order linear partial differential equations (transport equations). The model is based on similar biological assumptions as models of Lasota-Mackey, Tyson-Hannsgen and Tyrcha. We examine behavior of the solutions of the system along characteristics, give conditions for existence of invariant density, and compare results with outcomes of generation.
PL
W artykule rozważamy matematyczny opis dwufazowego modelu cyklu komórkowego w populacjach ze struktura dojrzałości komórkowej. Model, którym się zajmujemy, składa się z układu dwóch równań rózniczkowych cząstkowych (równań transportu) i jest budowany na podobnych biologicznych założeniach co modele Lasoty-Mackeya, Tysona-Hannsgena oraz Tyrchy. Rozwiązania otrzymanego układu równań badamy wzdłuż charakterystyk, podajemy warunki wystarczające na istnienie gęstości niezmienniczej i porównujemy wyniki z wynikami badań nad modelem Tyrchy.
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
W badaniu wielu zjawisk przyrodniczych istotną rolę odgrywają operatory Markowa, nieujemne operatory liniowe oraz ich półgrupy. W szczególności rozważana jest asymptotyczna stabilność. A. Lasota i J. A. Yorke w 1982 r. udowodnili, że warunkiem wystarczającym i koniecznym asymptotycznej stabilności dla operatora Markowa jest istnienie nietrywialnej funkcji dolnej. W niniejszej pracy pokazujemy zastosowanie metody funkcji dolnej do badania zachowania algorytmów genetycznych. Rozpatrywane w pracy algorytmy genetyczne, używane do rozwiązywania niegładkich problemów optymalizacyjnych, są wynikiem złożenia dwóch operatorów losowych: selekcji i mutacji. Złożenie tych operacji jest macierzą Markowa.
EN
Markovian operators, non-negative linear operators and its subgroups play a significant role for the description of phenomena observed in the nature. Research on asymptotic stability is one of the main issues in this respect. A. Lasota and J. A. Yorke proved in 1982 that the necessary and sufficient condition of the asymptotic stability of a Markovian operator is the existence of a non-trivial lower-bound function. In the present paper it is shown how the method of lower-bound function can be applied to the investigation of genetic algorithms. Genetic algorithms considered used for solving of non-smooth optimization problems are compositions of two random operators: selection and mutation. The compositions are Markovian matrices.
3
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
We characterize the bounded linear operators T in Hilbert space which satisfy T = βI + (1 - β)S where β ∈ (0,1) and S is a contraction. The characterizations include a quadratic form inequality, and a domination condition of the discrete semigroup (T[sup]n)n=1,2,... by the continuous semigroup (e[sup]-t(I-T)t≥o. Moreover, we give a stronger quadratic form inequality which ensures that sup{n||T[sup]n - T[sup]n+1 ||: n = 1, 2,...} < ∞. The results apply to large classes of Markov operators on countable spaces or on locally compact groups.
4
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
W pracy zdefiniowano prosty algorytm genetyczny w terminach skończonego multizbioru potencjalnych rozwiązań (osobników danej populacji), na którym są określone operacje krzyżowania, mutacji i selekcji, każda z pewnym prawdopodobieństwem. Działając złożeniem tych operacji na dowolną populację, tworzymy nową populację. Istnienie funkcji przystosowania (dopasowania), określonej na osobnikach populacji, pozwala powiązać prawdopodobieństwo selekcji osobników do nowej populacji z wartościami, jakie funkcja przystosowania przyjmuje na osobniku. Przejście z jednej generacji do drugiej jest realizowane przez operator działający na wektory probabilistyczne charakteryzujące rozkład prawdopodobieństwa pojawienia się każdej z możliwych populacji. Jest to operator Markowa. W teorii operatorów Markowa oraz operatorów dodatnich znanych jest wiele twierdzeń dotyczących istnienia punktów stałych oraz zbieżności ciągu iteracji operatora. Korzystając z tych wyników, znaleźliśmy warunki wystarczające i konieczne stabilności operatora Markowa związanego z pewną klasą algorytmów genetycznych.
EN
The simple genetic algorithm (SGA) and its convergence analysis are main subjects of the article. The SGA is defined on a finite multi-set of potential problem solutions (individuals) together with crossover, mutation and selection operators, each with prescribed probability. The selection operation acts on the basis of the fitness function defined on potential solutions (individuals), and is fundamental for the problem considered. Generation of a new population from the given one is realized by the action of the composition of those operators. The composition is written in the form of a transition operator acting on probability vectors which describe probability distributions of each population. The transition operator is a Markov one. Thanks to the well-developed theory of Markov operators new conditions for stability of the transition operator are formulated. The results obtained are related to the class of genetic operators.
5
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Sufficient conditions for the asymptotic stability of Poisson driven stochastic differential equations on a separable Banach space are presented. It is also proved that the lower pointwise dimension of a unique invariant measure is greater than or equal to log 2/ log 3.
8
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
An asymptotic convergence theorem for nonnegative operators on Banach spaces with a cone is proved. The general result is applied to a class of nonnegative operators on C^1 ([0, 1]).
9
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Continuous Iterated Function Systems are studied. We generalize results proved by A. Lasota and RM. C. Mackey to the case when the systems are defined on Polish spaces.
10
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Let (w[sub l], w[sub 2],...,w[sub k];p[sub 1],p[sub 2],...p[sub k]) be an iterated function system (IFS for short) with continuous place-dependent probabilities, defined on a metric space (X, d). Assume that every closed ball in X is compact. Our main result is that the IFS has an attractive probability measure whenever the following three conditions are satisfied: (1) w[sub i] : X --> X is a strict contraction for every i = 1,...,k. (2) sum[...]p[sub i](x)p[sub i](y) > 0 for every x, y [belongs to] X. (3) There exists p > 0 in R such that [...] for every x, y [belongs to] X and j = l, 2,...,k. Note that we do not require the p[sub i]'s to be even uniformly continuous. This research was motivated by a question of Barnsley, Demko, Elton, and Geronimo, [1, p. 373], concerning IFS which satisfy only condition (1). We construct a family C of IFS which we use to answer the question. Our main result allows us to distinguish IFS in C which possess attractive probabilities.
13
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
We introduce the notion of a semiattractor and attractor for multifunctions and we show that they have properties similar to semifractals and fractals. Further we show a relationship between the multifunctions and transition functions appearing in the theory of Markov operators.
14
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
We consider the asymptotic behaviour of Markov operators acting on measures, defined on a locally are [sigma]-compact metric space. We prove a new sufficient condition for the asymptotic stability of Markov operators. This condition is applied to stochastically peturbed dynamical systems, and iterated function system.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.