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Strong stochastic persistence of some Levy-driven Lotka-Volterra systems
Indexado
WoS WOS:000742003300001
Scopus SCOPUS_ID:85122912183
DOI 10.1007/S00285-022-01714-6
Año 2022
Tipo artículo de investigación

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras


Abstract



We study a class of Lotka-Volterra stochastic differential equations with continuous and pure-jump noise components, and derive conditions that guarantee the strong stochastic persistence (SSP) of the populations engaged in the ecological dynamics. More specifically, we prove that, under certain technical assumptions on the jump sizes and rates, there is convergence of the laws of the stochastic process to a unique stationary distribution supported far away from extinction. We show how the techniques and conditions used in proving SSP for general Kolmogorov systems driven solely by Brownian motion must be adapted and tailored in order to account for the jumps of the driving noise. We provide examples of applications to the case where the underlying food-web is: (a) a 1-predator, 2-prey food-web, and (b) a multi-layer food-chain.

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Disciplinas de Investigación



WOS
Biology
Mathematical & Computational Biology
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Sin Disciplinas
SciELO
Sin Disciplinas

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Publicaciones WoS (Ediciones: ISSHP, ISTP, AHCI, SSCI, SCI), Scopus, SciELO Chile.

Colaboración Institucional



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Autores - Afiliación



Ord. Autor Género Institución - País
1 Videla, Leonardo Hombre Universidad de Valparaíso - Chile

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Financiamiento



Fuente
Comisión Nacional de Investigación Científica y Tecnológica
ANID
ANID-Fondecyt
ANID, ex-CONICYT, through Beca de Doctorado Nacional

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Agradecimientos



Agradecimiento
The author has been supported by ANID, ex-CONICYT, through Beca de Doctorado Nacional, 21170406, convocatoria 2017. This research was partially funded by project ANID-FONDECYT 1200925. The author declares that has no financial or personal relationship with other people or organizations that could inappropriately influence or bias the content of this paper.
Leonardo Videla has been supported by CONICYT through Beca de Doctorado 21170406, Convocatoria 2017. This research was partially funded by project ANID-FONDECYT 1200925.

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