集智俱乐部 03月10日
PRE速递:当随机过程“越界”时,物理世界会发生什么?
index_new5.html
../../../zaker_core/zaker_tpl_static/wap/tpl_guoji1.html

 

近期Physical Review E的一篇研究,探讨了边界泛函在物理、化学和生物问题中的应用潜力,为从风险理论到扩散动力学的多领域研究提供新视角。边界泛函是描述随机过程与特定阈值交互行为的数学工具,如首次通过时间、极值分布和停留时间。研究者通过指数分布需求模型构建了这些泛函的特征函数,并推广到更一般的限制条件,为物理系统的风险行为建模奠定基础。该研究还将边界泛函与轨迹热力学的标度累积生成函数关联,揭示了非平衡系统中熵产生与边界行为的定量关系。这项研究架起了数学概率论与复杂系统物理的桥梁,为多尺度统一框架和非平衡热力学新视角提供了可能。

⏱️ 边界泛函是描述随机过程与特定阈值交互行为的数学工具,包括首次通过时间(如布朗粒子首次触及某位置的耗时)、极值分布(过程在区间内的最大值/最小值统计特性)和停留时间(系统维持在阈值以上的累计时长)。

⚗️ 研究中,作者通过指数跳跃模型,假设随机过程的跳跃幅度服从指数分布,如化学反应中的分子碰撞事件,通过求解Lundberg方程的根,解析获得FPT、停留时间等泛函的矩生成函数。这种方法成功应用于单循环网络和不对称随机行走的动力学分析。

🌡️ 在非线性扩散中,当扩散系数随浓度非线性变化时,研究通过随机停止过程量化粒子在阈值以上的驻留概率,其矩生成函数呈现独特的指数衰减形式。在多粒子扩散系统中,如酶与底物结合,结合事件需要至少K个粒子同时到达靶区。通过拉普拉斯变换与风险理论结合,解析预测了“耐心粒子”触发反应的统计规律,为生物传感机制建模提供新工具。

📈 该研究还将边界泛函与轨迹热力学的标度累积生成函数(SCGF)关联,揭示非平衡系统中熵产生与边界行为的定量关系。例如,在二能级模型中,首次通过时间分布可直接关联到系统的熵变速率。

原创 集智编辑部 2025-03-10 18:30 上海

边界泛函:从金融风险到物理系统


摘要


随机过程边界泛函(如这些过程的极值、首次达到固定水平的时刻、达到该水平时的过程值、达到极值的时刻、过程高于固定水平的时间以及其他泛函)的潜在应用,被用于描述物理、化学和生物问题。给出了这些泛函的定义,并针对具有指数分布的输入需求模型给出了特征函数。还考虑了这些限制的一般化。通过诸如具有亲和力 A 的单环网络、非对称随机游走、非线性扩散、两水平模型、布朗运动以及具有可逆目标结合动力学的多个扩散粒子等示例,展示了边界泛函的潜在用途。


研究领域:随机过程,边界泛函,统计物理,首次通过时间,非线性扩散,风险理论,热力学轨迹

 


论文题目:Application of boundary functionals of random processes in statistical physics

发表时间:2025年2月12日

论文地址:https://journals.aps.org/pre/abstract/10.1103/PhysRevE.111.024115

期刊名称:Physical Review E


在统计物理中,随机过程的“边界行为”往往隐藏着关键的系统演化信息。从粒子首次到达某个能级的时间,到生物分子结合靶点的停留时长,这些“越界时刻”的数学描述——边界泛函(boundary functionals)——正成为解码复杂系统动态的新钥匙。近期Physical Review E的一篇研究,系统探讨了边界泛函在物理、化学和生物问题中的应用潜力,为从风险理论到扩散动力学的多领域研究提供了新视角。





什么是边界泛函?




边界泛函是描述随机过程与特定阈值交互行为的数学工具。例如,可用于描述下列情况:


研究中,作者通过指数分布需求模型构建了这些泛函的特征函数,并推广到更一般的限制条件,为物理系统的风险行为建模奠定了基础。





边界泛函:从金融风险到物理系统




传统上,边界泛函常用于金融风险评估,如保险公司破产概率计算。研究者在本文中将这一数学框架与统计物理结合,提出了两类核心方法:


1. 指数跳跃模型假设随机过程的跳跃幅度服从指数分布,如化学反应中的分子碰撞事件,通过求解Lundberg方程的根ρ±(s),解析获得FPT、停留时间等泛函的矩生成函数。这种方法成功应用于单循环网络和不对称随机行走的动力学分析。


2. 热力学轨迹映射将边界泛函与轨迹热力学的标度累积生成函数(SCGF)关联,揭示非平衡系统中熵产生与边界行为的定量关系。例如,在二能级模型中,首次通过时间分布可直接关联到系统的熵变速率。


图 1. (a)具有 SCGF 方程(33)的 Lundberg 方程(21)的正根方程(35)。(b)具有 SCGF 方程(33)的 Lundberg 方程(21)的负根方程(35)。(c)具有亲和力 A 和五个状态的单环网络,N = 5。(d)从(b)图中处于活跃相的 s 获得的单位时间动态自由能 θ(s) 的类似物。





物理世界的“越界”案例




1. 非线性扩散中的停留时间当扩散系数随浓度非线性变化时,研究通过随机停止过程(randomly stopped process)量化粒子在阈值以上的驻留概率,其矩生成函数呈现独特的指数衰减形式。


图 2. (a)值 EQxs, μ)的行为:对于 s = 10,x = 5 时,取决于参数 μ,红色,约 10−12;对于 s = 1,x = 1 时,取决于参数 μ,黑色,约 10−2。(b)对于 s = 5,μ = 0 时,值 EQxs, μ) 对边界值 x 的依赖性。


2.可逆靶标结合动力学在多粒子扩散系统中,如酶与底物结合,结合事件需要至少K个粒子同时到达靶区。通过拉普拉斯变换与风险理论结合,解析预测了“耐心粒子”触发反应的统计规律,为生物传感机制建模提供新工具。


图 3. (a),(b) 函数ρ±(s)在参数取值为c = 0.2、λ = 0.819、xm = 0.01、x = 3时的行为;(c) 基于式(68)和式(85)计算的,到达阈值x = 3的平均首次通过时间E[τ+(x),s]对参数s的依赖性解析。


3.布朗运动的极值重构对布朗运动ξ(t)=at+σW(t),其极大值ξ⁺(θₛ)的分布通过Lévy-Khinchin分解显式表达,揭示了随机停止时间θₛ与热力学参数s的深层关联。





为什么这很重要?




这项研究架起了数学概率论与复杂系统物理的桥梁: 将风险理论的物理化,金融中的“破产时刻”概念迁移到物理系统,如材料失效预测;提供了多尺度统一框架:从分子结合到反应堆安全,不同尺度的“越界行为”可用同一类泛函描述;提出非平衡热力学新视角:首次通过时间等泛函可作为热力学力参数,推动非平衡态统计理论发展。 研究者呼吁更多研究关注除FPT外的边界泛函——例如停留时间与极值的联合分布,或许能揭示隐藏在随机涨落中的全新物理规律。当“越界”成为理解复杂系统的关键线索,下一次突破可能就藏在某个随机过程的拐点之中。



彭晨 | 编译



非平衡统计物理读书会启动!


2024年诺贝尔物理学奖授予人工神经网络,这是一场统计物理引发的机器学习革命。统计物理学不仅能解释热学现象,还能帮助我们理解从微观粒子到宏观宇宙的各个层级如何联系起来,复杂现象如何涌现。它通过研究大量粒子的集体行为,成功地将微观世界的随机性与宏观世界的确定性联系起来,为我们理解自然界提供了强大的工具,也为机器学习和人工智能领域的发展提供了重要推动力。


为了深入探索统计物理前沿进展,集智俱乐部联合西湖大学理学院及交叉科学中心讲席教授汤雷翰、纽约州立大学石溪分校化学和物理学系教授汪劲、德累斯顿系统生物学中心博士后研究员梁师翎、香港浸会大学物理系助理教授唐乾元,以及多位国内外知名学者共同发起「非平衡统计物理」读书会。读书会旨在探讨统计物理学的最新理论突破,统计物理在复杂系统和生命科学中的应用,以及与机器学习等前沿领域的交叉研究。读书会从12月12日开始,每周四晚20:00-22:00进行,持续时间预计12周。我们诚挚邀请各位朋友参与讨论交流,一起探索爱因斯坦眼中的普适理论!



详情请见:从热力学、生命到人工智能的统计物理之路:非平衡统计物理读书会启动!



推荐阅读

1. Nature Physics 经典综述:热力学不确定性原理约束非平衡涨落

2. 前沿综述:生物功能的随机热力学

3. Nature Physics 信息热力学经典综述:通往信息的物理本质

4. 张江:第三代人工智能技术基础——从可微分编程到因果推理 | 集智学园全新课程

5. 解锁集智全站内容,开启新年学习计划

6. 加入集智,一起复杂!



点击“阅读原文”,报名读书会

阅读原文

跳转微信打开

Fish AI Reader

Fish AI Reader

AI辅助创作,多种专业模板,深度分析,高质量内容生成。从观点提取到深度思考,FishAI为您提供全方位的创作支持。新版本引入自定义参数,让您的创作更加个性化和精准。

FishAI

FishAI

鱼阅,AI 时代的下一个智能信息助手,助你摆脱信息焦虑

联系邮箱 441953276@qq.com

相关标签

边界泛函 随机过程 统计物理 非平衡热力学
相关文章