Heuristik hinter der Dirac-Delta-Funktion in der Hauptgleichung für Wahrscheinlichkeit?

Ich lese diese Arbeit [Phys. Rev. Lett. 106 , 160601 (2011)] und untersucht einfache Diffusion, bei der ein Teilchen stochastisch in seine Ausgangsposition zurückkehrt X 0 mit konstanter Rate R . Wie Sie sehen können, ist Gleichung (1) die Hauptgleichung für P ( X , T | X 0 ) , die Wahrscheinlichkeit, dass das Teilchen bei ist X zum Zeitpunkt T , angefangen von X 0 :

P ( X , T | X 0 ) T = D 2 P ( X , T | X 0 ) X 2 R P ( X , T | X 0 ) + R δ ( X X 0 ) ,

Ich verstehe den Ursprung der LHS und des ersten Begriffs der RHS, sie stammen aus dem einfachen Diffusionsprozess. Aber was ist mit dem zweiten und dritten Semester der RHS? Ich denke, der zweite hat jeweils mit einem negativen Fluss zu tun X (aufgrund von stochastischem Zurücksetzen, wie es in der Abhandlung heißt), und der dritte hat mit dem positiven Fluss nach innen zu tun X 0 , aber gibt es einen (heuristischen) Weg, um die Verwendung einer Dirac-Delta-Funktion für diesen letzten Term etwas besser zu verstehen? Was ist zum Beispiel, wenn das Zurücksetzen auf eine Reihe von Punkten erfolgt? Wie ändert dies die Hauptgleichung?

Antworten (1)

Hier ist, wie ich zu einer Intuition dafür kommen würde. Ich würde über die Rate des "Wahrscheinlichkeitsflusses" in eine Region nachdenken, indem ich die Gleichung über eine Region im Raum integriere. Nehmen wir zunächst an, dass überhaupt keine Diffusion stattfindet, da dies komplizierter ist (obwohl direkt machbar und verständlich). Dann

A B D X P ( X , T | X 0 ) T = A B D X ( R P ( X , T | X 0 ) + R δ ( X X 0 ) ) ,
als was wir schreiben können
T A B D X   P ( X , T | X 0 ) = R A B D X   P ( X , T | X 0 ) + R A B D X   δ ( X X 0 ) ,
was wir weiter schreiben können als
T P ( A X B , T | X 0 ) = R P ( A X B , T | X 0 ) + R A B D X   δ ( X X 0 ) ,
Wo P ( A X B , T | X 0 ) ist die Wahrscheinlichkeit, dass sich ein Teilchen dazwischen befindet A Und B zum Zeitpunkt T vorausgesetzt, es begann um X 0 .

Nun, wenn X 0 ist nicht im Intervall enthalten [ A , B ] , dann wird dies

T P ( A X B , T | X 0 ) = R P ( A X B , T | X 0 ) ,
was nur besagt, dass die Wahrscheinlichkeit, dass sich das Teilchen in dem Intervall befindet, mit der Zeit exponentiell abnimmt, was genau ihr Rücksetzprozess ist, der durch den exponentiellen Abfall dargestellt wird, wenn es sich an einem anderen Ort befindet als X 0 .

Andererseits, wenn X 0 im Intervall enthalten ist , dann wird die Gleichung

T P ( A X B , T | X 0 ) = R ( 1 P ( A X B , T | X 0 ) ) .
Es gibt zwei Komponenten des Wahrscheinlichkeitsflusses: Da ist die eine, die wir vorher hatten, die besagt, dass wir „Wahrscheinlichkeit verlieren“, weil es einen exponentiellen Prozess gibt, von dem wir wegspringen müssen X , aber wir gewinnen Wahrscheinlichkeit, weil Teilchen zu springen X 0 .

Betrachten wir ein zentriertes Intervall von ca X 0 , Dann

T P ( X 0 ϵ X X 0 + ϵ , T | X 0 ) = R ( 1 P ( X 0 ϵ X X 0 + ϵ , T | X 0 ) ) ,
und wenn wir uns eingrenzen X 0 indem ϵ klein sein, dann ist dies ungefähr durch gegeben
T P ( X 0 ϵ X X 0 + ϵ , T | X 0 ) R ,
was nur besagt, dass die Rate, mit der Partikel zurückgesetzt werden, genau ist R .

Exzellent! Aber um Ihre Antwort zu vervollständigen, wie würden Sie die Differentialgleichung intuitiv herleiten?