Fokker-Planck-Gleichung für überdämpfte Bewegung: Definition der Durchschnittsgeschwindigkeit

Betrachten Sie die Langevin-Gleichung im überdämpften Regime .

0 = γ X ˙ U ( X ) + η ( T )

Wo η ist der übliche Begriff für weißes Rauschen, U ein Potential für die Kraft und γ der Dämpfungskoeffizient (oder eine "Dämpfungsmatrix"). Hinweis: Dank der guten Referenz in der akzeptierten Antwort habe ich herausgefunden, wie ich die zugehörige Fokker-Planck-Gleichung für dieses System ableiten kann.

Angenommen, wir haben unsere Fokker-Planck- Gleichung für die Teilchenverteilung P ( X , T ) , ich stelle mir vor ( bin mir aber nicht sicher ), dass die Durchschnittsgeschwindigkeit der Teilchen gegeben ist durch

X ˙ ( T ) = D N X P ( X , T ) γ 1 U ( X ) .

Beachten Sie, dass ich von der Durchschnittsgeschwindigkeit spreche: Die Geschwindigkeit eines einzelnen Teilchens ist für den überdämpften Fall nicht gut definiert (die Brownsche Bewegung ist nicht differenzierbar).

Jetzt ist hier mein Zweifel: at T = 0 wir könnten uns eine bestimmte aussuchen P ( X , 0 ) , finden P ( X , T ) mit dem Fokker Planck und rechnen X ˙ ( T ) wie oben. Alternativ könnten wir Proben nehmen M unterschiedliche Anfangsbedingungen X ich ( 0 ) aus P ( X , 0 ) , entwickeln sich jeweils X ich ( T ) für ich = 1... M mit der Langevin-Gleichung und erhalten

X ˙ ( T ) M 1 ich X ˙ ich ( T ) .

Wenn dies richtig ist, welche Methode ist aus numerischer Sicht im Allgemeinen bequemer? Ich sehe einen großen Unterschied: Simulation einer einzelnen PDE (Fokker-Planck) und Durchführung einer integralen VS, die eine hohe Zahl simuliert M von ODEs (aber Durchführung einer einfachen Summe).

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Antworten (1)

Die Fokker-Planck-Gleichung von Risken ist eine Standardreferenz, nach der Sie vielleicht suchen.

Die Berechnung der Durchschnittsgeschwindigkeit über die Wahrscheinlichkeitsdichte ist der prinzipielle und mathematisch exakte Ansatz, während der alternative Ansatz offensichtlich alle Nachteile hat, die mit einer endlichen Anzahl von Stichproben verbunden sind. Das numerische Lösen einer PDE in Zeit und Raum ist jedoch ziemlich schwierig (selbst mit einem Löser), während der Sampling-Ansatz unkompliziert und leicht zu realisieren ist (obwohl er seine eigenen Fallstricke hat). Am Ende kommt es auf das Problem an. Beispielsweise ist meiner Erfahrung nach keiner der beiden Ansätze gut geeignet, um die Fluchtzeiten über eine potenzielle Barriere zu berechnen, da eine langsame Zeitskala vorhanden ist.

Danke @Vadim! Haben Sie auch einen Hinweis auf eine Methode, die für das Fluchtproblem gut geeignet ist? Außerdem, nur weil ich kein Experte bin und mir nicht sicher bin, was ich geschrieben habe: Glauben Sie, dass das N-dimensionale Integral, das ich geschrieben habe, richtig ist? Ich habe es nicht hergeleitet, es ist nur eine Intuition (obwohl es so sein sollte, wenn ich die Bedeutung von richtig verstanden habe P ).
Beim Fluchtproblem kann man eine Gleichung für die Fluchtzeit herleiten, es wird also auf ein Randwertproblem reduziert. Wenn Sie ein Phys Rev-Abonnement haben, finden Sie hier eine ziemlich umfassende Übersicht: journals.aps.org/rmp/abstract/10.1103/RevModPhys.62.251
Perfekt! Danke!