Analysis of a Spatio-temporal Harvested Prey-Predator Model and a Machine Learning Framework for Prediction of Pattern Regimes with Demonstration on the Model
本論文は、解析的な安定性および分岐解析を通じて、ホリング・タイプII型機能反応を持つ収穫された被食者・捕食者モデルの時空間ダイナミクスを調査すると同時に、2パラメータ空間におけるパターン・レジームを予測し遷移図を構築するための、CNNとランダムフォレストを組み合わせたハイブリッド機械学習フレームワークの開発および検証を行うものである。