Modelo de Gray-Scott: mudanças entre as edições

De Física Computacional
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== Análise de estabilidade ==
== Análise de estabilidade ==
'''Nota''': A análise em toda esta seção pressupõe sempre que os parâmetros e coeficientes de difusão são positivos.
=== Soluções estacionárias sem difusão ===
O modelo de Gray-Scott depende dos parâmetros <math>F, k</math> e dos coeficientes de difusão <math>D_{u}, D_{v}</math> das espécies químicas. Ignorando em um primeiro momento os termos de difusão, percebe-se que, por inspeção, o sistema possui uma solução estacionária em <math>(u^{*}, v^{*}) = (1, 0)</math> para quaisquer valores dos parâmetros. Esse ponto, no entanto, não é a única solução estacionária do sistema; para encontrar as outras, é necessário impor <math>\partial u/\partial t = \partial v/\partial t = 0</math> nas equações do sistema. Fazendo isso e dispensando os termos de difusão (<math>D_{u} = D_{v} = 0</math>), obtém-se o seguinte sistema de equações:
:<math>\begin{align}
- & uv^2  + F(1-u) = 0\\
  & uv^2  - (F+k)v = 0 \quad (1)\\
\end{align}</math> 


'''Nota''': A análise em toda esta seção pressupõe sempre que os parâmetros e coeficientes de difusão são positivos.
Somando essas duas equações, relacionamos as variáveis <math>u</math> e <math>v</math>:
 
:<math> F(1-u) - (F+k)v = 0 \Rightarrow u = 1 - \gamma v </math>
 
onde definiu-se o parâmetro auxiliar <math>\gamma = \frac{F+k}{F}</math>.
 
Substituindo <math>u</math> na segunda equação do sistema (1) (e reescrevendo <math>F+k =\gamma F</math>), ficamos com:
 
:<math>\left(1 - \gamma v \right)v^2 -\gamma F v = 0 \Rightarrow -\gamma v^3 + v^2 - \gamma F v = 0</math>
 
Evidentemente, <math>v = 0</math> é solução dessa equação, implicando em <math>u = 1</math>, como já havíamos inspecionado. Alternativamente, considerando <math>v \neq 0</math>, podemos dividir a expressão acima por <math>v</math>, ficando com <math>-\gamma v^2 + v - \gamma F = 0</math>. Resolvendo esta equação quadrática, obtemos duas novas soluções estacionárias para <math>v</math>:
 
:<math>v_{\pm} = \frac{1}{2\gamma}(1 \pm \sqrt{1 - 4\gamma^2 F})</math>


Disso, pela relação <math>u = 1 - \gamma v </math>, temos que os valores correspondentes para <math>u</math> são:


=== Estado de Equilíbrio Trivial ===
:<math>u_{\mp} = \frac{1}{2}(1 \mp \sqrt{1 - 4\gamma^2 F})</math>


É necessário apontar que, para que as duas últimas soluções (não-triviais) existam — isto é, sejam números reais — o fator dentro da raiz quadrada tem de ser positivo ( <math>1 - 4\gamma^2 F \geq 0</math> ). Por consequência:


O modelo de Gray-Scott depende dos parâmetros <math>F, k</math> e dos coeficientes de difusão <math>D_{u}, D_{v}</math>. É fácil mostrar que, ignorando os termos de difusão, o sistema possui estado de equilíbrio estável em <math>(u^{*}, v^{*}) = (1, 0)</math> para quaisquer valores dos parâmetros.
:<math>4\gamma^2 F \leq 1 \Rightarrow 4 \left(\frac{F+k}{F}\right)^2 F \leq 1 \Rightarrow F \geq 4(F+k)^2</math>, para que existam as soluções não-triviais.


'''Demonstração'''. O sistema de equações do modelo, com <math>\frac{\partial u}{\partial t} = 0</math> e <math>\frac{\partial v}{\partial t} = 0</math>, fazendo <math>D_{u} = D_{v} = 0</math>, é dado por
Portanto, há três soluções estacionárias do sistema:


:<math>\begin{align}
& u = 1    & v = 0  \\
& u = \frac{1}{2}(1 + \sqrt{1 - 4\gamma^2 F})  & v = \frac{1}{2\gamma}(1 - \sqrt{1 - 4\gamma^2 F})  \\
& u = \frac{1}{2}(1 - \sqrt{1 - 4\gamma^2 F})  & v = \frac{1}{2\gamma}(1 + \sqrt{1 - 4\gamma^2 F})  \\
\end{align}</math> 


<math>0 = -uv^2 + F(1-u)</math>


<math>0 = uv^2 - (F+k)v \quad (1)</math> 


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Logo, é trivial que o sistema acima é satisfeito quando <math>(u^{*}, v^{*}) = (1, 0)</math>. Esse estado de equilíbrio é estável porque a matriz jacobiana <math>J|_{(u^*,v^*) = (1,0)} = \left(\begin{array}{cc}-F&0\\0&-F-k\end{array}\right)</math> possui traço negativo e determinante positivo<ref name=Sayama260>H. Sayama, "Introduction to the Modeling and Analysis of Complex Systems". Open SUNY Textbooks, Geneseo, NY, 2015.</ref>.
Logo, é trivial que o sistema acima é satisfeito quando <math>(u^{*}, v^{*}) = (1, 0)</math>. Esse estado de equilíbrio é estável porque a matriz jacobiana <math>J|_{(u^*,v^*) = (1,0)} = \left(\begin{array}{cc}-F&0\\0&-F-k\end{array}\right)</math> possui traço negativo e determinante positivo<ref name=Sayama260>H. Sayama, "Introduction to the Modeling and Analysis of Complex Systems". Open SUNY Textbooks, Geneseo, NY, 2015.</ref>.


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Se agora incluímos os termos de difusão <math>D_{u}</math> e <math>D_{v}</math>, deve-se levar em consideração a matriz <math>\left(J - D \omega^2\right)\Bigg|_{f = f_{eq}}</math>. Aqui, <math>J</math> é a matriz jacobiana dos termos de reação, <math>D</math> é a matriz diagonal dos termos de difusão e <math>\omega</math> é o parâmetro que determina a frequência espacial das perturbações. A demonstração da validade desse método pode ser encontrada na referência<ref name=Sayama260></ref>. Aplicando ao modelo de Gray-Scott em <math>(u^{*}, v^{*}) = (1, 0)</math>:
Se agora incluímos os termos de difusão <math>D_{u}</math> e <math>D_{v}</math>, deve-se levar em consideração a matriz <math>\left(J - D \omega^2\right)\Bigg|_{f = f_{eq}}</math>. Aqui, <math>J</math> é a matriz jacobiana dos termos de reação, <math>D</math> é a matriz diagonal dos termos de difusão e <math>\omega</math> é o parâmetro que determina a frequência espacial das perturbações. A demonstração da validade desse método pode ser encontrada na referência<ref name=Sayama260></ref>. Aplicando ao modelo de Gray-Scott em <math>(u^{*}, v^{*}) = (1, 0)</math>:


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<math>\gamma = \frac{F + k}{F}</math>
<math>\gamma = \frac{F + k}{F}</math>


== Referências ==
== Referências ==


<references/>
<references/>

Edição das 17h31min de 22 de fevereiro de 2022

Introdução

Descrição do Modelo

O modelo de Gray-Scott descreve uma reação autocatalítica. Sejam duas substâncias químicas cujas concentrações em um dado ponto do espaço são dadas pelas variáveis e , a reação pode ser representada como



Isso significa que uma molécula da substância é transformada em uma molécula da substância por meio da ação de outras duas moléculas da substância , ou seja, é um catalisador de sua própria produção (daí o termo autocatálise). Além dessa reação, ambas substâncias se difundem pelo meio (por isso esse modelo pertence à classe mais geral de modelos reativos-difusivos) e, portanto, as concentrações e mudam com o tempo e diferem em cada ponto. Por simplicidade, assume-se que a reação reversa (i.e., ) não ocorre. Há reposição de a uma taxa (taxa de alimentação, feed rate) e remoção de a uma taxa ligeiramente mais rápida do que a reposição de .

O comportamento geral do sistema pode ser descrito pelas equações abaixo:


Análise de estabilidade

Nota: A análise em toda esta seção pressupõe sempre que os parâmetros e coeficientes de difusão são positivos.

Soluções estacionárias sem difusão

O modelo de Gray-Scott depende dos parâmetros e dos coeficientes de difusão das espécies químicas. Ignorando em um primeiro momento os termos de difusão, percebe-se que, por inspeção, o sistema possui uma solução estacionária em para quaisquer valores dos parâmetros. Esse ponto, no entanto, não é a única solução estacionária do sistema; para encontrar as outras, é necessário impor nas equações do sistema. Fazendo isso e dispensando os termos de difusão (), obtém-se o seguinte sistema de equações:

Somando essas duas equações, relacionamos as variáveis e :

onde definiu-se o parâmetro auxiliar .

Substituindo na segunda equação do sistema (1) (e reescrevendo ), ficamos com:

Evidentemente, é solução dessa equação, implicando em , como já havíamos inspecionado. Alternativamente, considerando , podemos dividir a expressão acima por , ficando com . Resolvendo esta equação quadrática, obtemos duas novas soluções estacionárias para :

Disso, pela relação , temos que os valores correspondentes para são:

É necessário apontar que, para que as duas últimas soluções (não-triviais) existam — isto é, sejam números reais — o fator dentro da raiz quadrada tem de ser positivo ( ). Por consequência:

, para que existam as soluções não-triviais.

Portanto, há três soluções estacionárias do sistema:



Logo, é trivial que o sistema acima é satisfeito quando . Esse estado de equilíbrio é estável porque a matriz jacobiana possui traço negativo e determinante positivo[1].



Se agora incluímos os termos de difusão e , deve-se levar em consideração a matriz . Aqui, é a matriz jacobiana dos termos de reação, é a matriz diagonal dos termos de difusão e é o parâmetro que determina a frequência espacial das perturbações. A demonstração da validade desse método pode ser encontrada na referência[1]. Aplicando ao modelo de Gray-Scott em :



Para que o estado de equilíbrio seja estável é necessário que o determinante da matriz acima seja positivo e o traço seja negativo. Obtém-se então



Ambas desigualdades são imediatamente satisfeitas para quaisquer valores de , e . Portanto, o estado de equilíbrio permanece estável no modelo de Gray-Scott mesmo após a inclusão dos coeficientes de difusão, sejam quais forem os valores desses coeficientes (lembrando que estamos nos restringindo a valores positivos dos parâmetros e coeficientes).

Esse é um resultado à primeira vista surpreendente. Em geral, o surgimento de padrões complexos e não homogêneos em sistemas reativos-difusivos está relacionado à desestabilização de um ou mais estados de equilíbrio homogêneo causada pela introdução dos coeficientes de difusão (conhecida como instabilidade de Turing)[2].

Entretanto, no caso do modelo de Gray-Scott, o surgimento de padrões complexos e não homogêneos não decorre da instabilidade de Turing, uma vez que o surgimento de padrões não triviais nesse modelo ocorre mesmo quando apenas o estado de equilíbrio trivial está presente [3].


Estados de Equilíbrio Não Triviais

Há outros dois estados de equilíbrio que são soluções não triviais do sistema de equações (1). Desde que seja obedecida a condição , esses estados são e , com[3]


Referências

  1. 1,0 1,1 H. Sayama, "Introduction to the Modeling and Analysis of Complex Systems". Open SUNY Textbooks, Geneseo, NY, 2015.
  2. http://mcb111.org/w13/w13-lecture.html#the-gray-scott-model
  3. 3,0 3,1 C. Gros, "Complex and Adaptive Dynamical Systems". Springer-Verlag, Berlim, 2015.