Superdyfuzja. Maria Knorps. Wydział Fizyki Technicznej i Matematyki stosowanej, Politechnika Gdańska

Podobne dokumenty
Subdyfuzja w układach membranowych

Fizyka statystyczna Równanie Fokkera-Plancka. P. F. Góra

Fizyka statystyczna Równanie Fokkera-Plancka

Wykład 2. Przykład zastosowania teorii prawdopodobieństwa: procesy stochastyczne (Markova)

Elementy rachunku różniczkowego i całkowego

O procesie Wienera. O procesie Wienera. Procesy stochastyczne Wykład XV, 15 czerwca 2015 r. Proces Wienera. Ruch Browna. Ułamkowe ruchy Browna

ZASTOSOWANIE MODELU BŁADZENIA LOSOWEGO CZASTECZKI DO OPISU PROCESÓW SUBDYFUZJI REAKCJI

- prędkość masy wynikająca z innych procesów, np. adwekcji, naprężeń itd.

Ważne rozkłady i twierdzenia c.d.

Janusz Adamowski METODY OBLICZENIOWE FIZYKI Kwantowa wariacyjna metoda Monte Carlo. Problem własny dla stanu podstawowego układu N cząstek

Równania różniczkowe liniowe rzędu pierwszego

IX. MECHANIKA (FIZYKA) KWANTOWA

Układy statystyczne. Jacek Jurkowski, Fizyka Statystyczna. Instytut Fizyki

Prawdopodobieństwo i statystyka

Matematyka z el. statystyki, # 3 /Geodezja i kartografia II/

1. Matematyka Fizyki Kwantowej: Część Pierwsza

Dystrybucje, wiadomości wstępne (I)

Twierdzenia graniczne fluktuacji procesów przebywania dla układów gałazkowych

Stochastyczne równania różniczkowe, model Blacka-Scholesa

2. Wykaż, że moment pierwszego skoku w procesie Poissona. S 1 := inf{t : N t > 0} jest zmienną losową o rozkładzie wykładniczym z parametrem λ.

2. Wykaż, że moment pierwszego skoku w procesie Poissona. S 1 := inf{t : N t > 0} jest zmienną losową o rozkładzie wykładniczym z parametrem λ.

HIPERBOLICZNE RÓWNANIE DYFUZJI

Wykład 3 Jednowymiarowe zmienne losowe

Wykład 3 Zjawiska transportu Dyfuzja w gazie, przewodnictwo cieplne, lepkość gazu, przewodnictwo elektryczne

Definicje i przykłady

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka

Jeśli wszystkie wartości, jakie może przyjmować zmienna można wypisać w postaci ciągu {x 1, x 2,...}, to mówimy, że jest to zmienna dyskretna.

Dynamika relatywistyczna

Wstęp do równań różniczkowych

Teoria ze Wstępu do analizy stochastycznej

6. Dyfuzja w ujęciu atomowym

Jak dyfuzja anomalna stała się normalna

Model Pasywnego Trasera w Lokalnie Ergodycznym Środowisku

Fizyka 1 Wróbel Wojciech. w poprzednim odcinku

Statystyka matematyczna. Wykład III. Estymacja przedziałowa

Wykład 8 i 9. Hipoteza ergodyczna, rozkład mikrokanoniczny, wzór Boltzmanna

Zagdanienia do egzaminu z Inżynierskich Metod Numerycznych - semestr 1

O pewnych klasach funkcji prawie okresowych (niekoniecznie ograniczonych)

Solitony i zjawiska nieliniowe we włóknach optycznych

1. BILANSOWANIE WIELKOŚCI FIZYCZNYCH

Równanie przewodnictwa cieplnego (I)

Rozkłady i ich dystrybuanty 16 marca F X (t) = P (X < t) 0, gdy t 0, F X (t) = 1, gdy t > c, 0, gdy t x 1, 1, gdy t > x 2,

Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Modelowanie

Jednowymiarowa zmienna losowa

Dyfuzyjny transport masy

Tadeusz Lesiak. Dynamika punktu materialnego: Praca i energia; zasada zachowania energii

5. Analiza dyskryminacyjna: FLD, LDA, QDA

PROCESY STOCHASTYCZNE. PEWNE KLASY PROCESÓW STOCHASTYCZNYCH Definicja. Procesem stochastycznym nazywamy rodzinę zmiennych losowych X(t) = X(t, ω)

Biostatystyka, # 3 /Weterynaria I/

Prawdopodobieństwo i statystyka

13 Równanie struny drgającej. Równanie przewodnictwa ciepła.

Elektrostatyka. Potencjał pola elektrycznego Prawo Gaussa

WYKŁADY Z RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA I wykład 4 Przekształcenia zmiennej losowej, momenty

Statystyka matematyczna

Rozkłady prawdopodobieństwa

Matematyczne Metody Fizyki II

TEORIA ERGODYCZNA. Bartosz Frej Instytut Matematyki i Informatyki Politechniki Wrocławskiej

Chaotyczne generatory liczb pseudolosowych

PEWNE ZASTOSOWANIA TEORII DYSTRYBUCJI I RACHUNKU OPERATOROWEGO W TEORII RÓWNAŃ RÓŻNICZKOWYCH

Wstęp do równań różniczkowych

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

Fizyka 1 Wróbel Wojciech. w poprzednim odcinku

Metody iteracyjne dla hiperbolicznych równań różniczkowo-funkcyjnych

Przykład 1 W przypadku jednokrotnego rzutu kostką przestrzeń zdarzeń elementarnych

Mechanika Kwantowa. Maciej J. Mrowiński. 24 grudnia Funkcja falowa opisująca stan pewnej cząstki ma następującą postać: 2 x 2 )

Równania różniczkowe liniowe wyższych rzędów o stałych współcz

VII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa.

MECHANIKA II. Drgania wymuszone

Zmienne losowe ciągłe i ich rozkłady

Prawa ruchu: dynamika

Kwantyle. Kwantyl rzędu p rozkładu prawdopodobieństwa to taka liczba x p. , że. Możemy go obliczyć z dystrybuanty: P(X x p.

Zmienne losowe ciągłe i ich rozkłady

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD grudnia 2009

Funkcje analityczne. Wykład 3. Funkcje holomorficzne. Paweł Mleczko. Funkcje analityczne (rok akademicki 2016/2017) z = x + iy A

mechanika analityczna 1 nierelatywistyczna L.D.Landau, E.M.Lifszyc Krótki kurs fizyki teoretycznej

Prędkość fazowa i grupowa fali elektromagnetycznej w falowodzie

Siły zachowawcze i energia potencjalna. Katarzyna Sznajd-Weron Mechanika i termodynamika dla matematyki stosowanej 2017/18

Procesy stochastyczne 2.

Rozważmy nieustalony, adiabatyczny, jednowymiarowy ruch gazu nielepkiego i nieprzewodzącego ciepła. Mamy następujące równania rządzące tym ruchem:

Całki krzywoliniowe skierowane

Katedra Fizyki Ciała Stałego Uniwersytetu Łódzkiego. Ćwiczenie 2 Badanie funkcji korelacji w przebiegach elektrycznych.

Termodynamika. Część 12. Procesy transportu. Janusz Brzychczyk, Instytut Fizyki UJ

Równanie Schrödingera

Mechanika Analityczna

Wstęp do Modelu Standardowego

TRANSPORT NIEELEKTROLITÓW PRZEZ BŁONY WYZNACZANIE WSPÓŁCZYNNIKA PRZEPUSZCZALNOŚCI

KINEMATYKA I DYNAMIKA CIAŁA STAŁEGO. dr inż. Janusz Zachwieja wykład opracowany na podstawie literatury

Analiza Matematyczna część 5

Algorytmy estymacji stanu (filtry)

WYKŁAD 6. Witold Bednorz, Paweł Wolff. Rachunek Prawdopodobieństwa, WNE, Uniwersytet Warszawski. 1 Instytut Matematyki

Zadania z Rachunku Prawdopodobieństwa III - 1

Wykład Matematyka A, I rok, egzamin ustny w sem. letnim r. ak. 2002/2003. Każdy zdający losuje jedno pytanie teoretyczne i jedno praktyczne.

Zadania z Procesów Stochastycznych 1

Fizyka statystyczna, elementy termodynamiki nierównowagowej Cele, zakres zagadnień

28 maja, Problem Dirichleta, proces Wienera. Procesy Stochastyczne, wykład 14, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1126

Własności multifraktalne serii czasowych

Funkcje analityczne. Wykład 1. Co to są i do czego służą funkcje analityczne? Funkcje analityczne (rok akademicki 2016/2017)

1.1 Przegląd wybranych równań i modeli fizycznych. , u x1 x 2

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka

Liczba obrotu i twierdzenie Poincare go o klasyfikacji homeomorfizmów okręgu.

Transkrypt:

VI Matematyczne Warsztaty KaeNeMów p. 1/2 Superdyfuzja Maria Knorps maria.knorps@gmail.com Wydział Fizyki Technicznej i Matematyki stosowanej, Politechnika Gdańska

VI Matematyczne Warsztaty KaeNeMów p. 2/2 Wstęp W trakcie tego referatu poruszę kilka zwiazanych ze soba pojęć takich jak: spacer losowy i ruchy Browna dyfuzja superdyfucja i pochodna ułamkowa

VI Matematyczne Warsztaty KaeNeMów p. 3/2 Spacer losowy Rozważmy zwykły spacer losowy jednowymiarowy. Punkt może sie poruszać zgodnie z reguła: P(x = 1) = P(x = 1) = 1 2 Gdzie x jest zmiana położenia punktu.

VI Matematyczne Warsztaty KaeNeMów p. 4/2 Spacer losowy Rysunek 1: Przykłady trajektorii dla jednowymiarowego spaceru losowego

VI Matematyczne Warsztaty KaeNeMów p. 5/2 Dyfuzja Ten spacer losowy jest zwiazany z klasyczna dyfuzja. Rozważajac ruchy Browna można dojść do równania dyfuzji. W(x, t) - gęstość prawdopodobieństwa znalezienia się czastki w punkcie x w czasie t, Φ(δ) - prawdopodobieństwo przejścia czastki z x δ do x W(x,t + τ) = P(x δ,t)φ(δ)dδ

VI Matematyczne Warsztaty KaeNeMów p. 6/2 Dyfuzja W(x,t + τ) = W(x,t) + τ W t W(x δ,t) = W(x,t) + δ W x + δ2 2 W 2! x 2 W + τ W t = W + W x δφ(δ)dδ + 1 2! 2 W x 2 δ 2 Φ(δ)dδ

VI Matematyczne Warsztaty KaeNeMów p. 7/2 Dyfuzja Jako że Φ( δ) = Φ(δ) to W = D 2 W t x, 2 gdzie D = 1 2! δ2 Φ(δ)dδ. Rozwiazanie tego równania ma postać: W(x,t) = 1 σ 2π exp x 2σ gdzie σ 2 = 2Dt, a funkcję W nazywamy propagatorem.

VI Matematyczne Warsztaty KaeNeMów p. 8/2 A co by było gdyby Prędkość rozprzestrzeniania się czastek w tym procesie jest proporcjonalna do t A jakiego równania użyć do opisania szybszej dyfuzji, rozchodzacej się z większa prędkościa? Jak w ogólności opisać proces dla którego σ 2 t α,α (0, 2)?

VI Matematyczne Warsztaty KaeNeMów p. 9/2 Skoki Levy ego W przeciwieństwie do klasycznego ruchu Browna tutaj długość skoków jest losowana z rozkładu Levy ego. λ(k) = exp( σ µ k µ ) 1 σ µ k µ

VI Matematyczne Warsztaty KaeNeMów p. 10/2 Porównanie Rysunek 2: Przykłady trajegorii 2-wym. Levy ego i ruchu Browna ruchu

VI Matematyczne Warsztaty KaeNeMów p. 11/2 Przykłady Gdzie wystepuje superdyfuzja? Model rozprzestrzeniania się gatunków z poszukiwaniem pożywienia może być z powodzeniem opisany przez skoki Levy ego. Dyfuzja w układach z siła wymuszajac a. Dyfuzja na obiektach fraktalnych Dyfuzja w polimerach

VI Matematyczne Warsztaty KaeNeMów p. 12/2 Pochodna ułamkowa Żeby opisać superdyfuzje potrzebne nam będa inne niż klasyczne równania różniczkowe. Wprowadzimy pochodna ułamkowa oraz ułamkowe równania różniczkowe.

VI Matematyczne Warsztaty KaeNeMów p. 13/2 Definicja Grünwald a - Letnikow a ( Definicja 1 Pochodna ułamkowa Grünwald a - Letnikow a rzędu p 0 bedziemy nazywać: adtf(t) p 1 n ( ) p = lim ( 1) r f(t rh), h 0 h p r nh=t a gdzie p n. r=0

VI Matematyczne Warsztaty KaeNeMów p. 14/2 Definicja Riemann a - Liouville a Definicja 2 Pochodna ułamkowa Riemann a - Liouville a rzędu p 0 bedziemy nazywać: ad p tf(t) = 1 Γ(k p) ( dk dt k) t gdzie 0 k 1 p < k. Całka ułamkowa nazywamy a (t τ) k p 1 f(τ)dτ gdzie p > 0. ad p t f(t) = 1 Γ(p) t a (t τ) p 1 f(τ)dτ

VI Matematyczne Warsztaty KaeNeMów p. 15/2 Własności Kilka podstawowych własności rachunku różniczkowego ułamkowego: adt( p a D p t f(t)) = f(t) ad p t ( a Dtf(t)) p = f(t) k j=1 [ ad p j t f(t)] t=a (t a) p j Γ(p j+1) ad p t( a D q t f(t)) = a D p q t f(t),p q 0 d n dt ( n a Dtf(t)) p = a D n+p t f(t) adt( q a Dtf(t)) p = ad n+p t f(t) k j=1 [ ad p j t f(t)] t=a (t a) q j Γ(1 q j)

VI Matematyczne Warsztaty KaeNeMów p. 16/2 Własności Należy jednak uważać, ponieważ generalnie ad q t( a D p tf(t)) a D p t( a D q tf(t)) Operator różniczkowania jest liniowy.

VI Matematyczne Warsztaty KaeNeMów p. 17/2 całka Rysunek 3: całka ułamkowa z funkcji stałej

VI Matematyczne Warsztaty KaeNeMów p. 18/2 pochodna Rysunek 4: pochodna ułamkowa z funkcji stałej

VI Matematyczne Warsztaty KaeNeMów p. 19/2 ułamkowa dyfuzja Równanie ułamkowej dyfuzji ma postać: W(x,t) t = K 0 D α t W(x,t), u(x, 0) = δ(x) gdzie 0 < α 2 oraz funkcja W(x,t) 0 i t 0 u(x,t)dx = 1. Wtedy rozwiazanie W(x,t) ma rozkład Kµ t µ < 2. x 1+µ,

VI Matematyczne Warsztaty KaeNeMów p. 20/2 dyfuzja na fraktalach 0D 1 d 1 t J(t) = LX(t), gdzie: J(t) - makroskopowy przepływ przez powierzchnię fraktala X(t) - lokalna siła unoszenia L - stała d - wymiar fraktalny

VI Matematyczne Warsztaty KaeNeMów p. 21/2 Prawa Ficka Prawo Ficka: m c = AS t x Czyli masa czastek przechodzacych przez powierzchnię w danym czasie jest proporcjonalna (wspł. D) do iloczynu powierzchni i zmiany stężenia substancji na odcinku x

VI Matematyczne Warsztaty KaeNeMów p. 22/2 odpowiednik prawa Ficka 0D 1 d t P(r,t) = A( P(r,t) + κ r r P(r,t)) gdzie: P(r,t) - średnia gęstość prawdopodobieństwa spaceró losowych na fraktalach A,κ - stałe d - wymiar fraktalny

VI Matematyczne Warsztaty KaeNeMów p. 23/2 dyfuzja Rysunek 5: Zmiana W w czasie dla klasycznej dyfuzji

VI Matematyczne Warsztaty KaeNeMów p. 24/2 subdyfuzja Rysunek 6: Zmiana W w czasie dla subdyfuzji

[4] Wikipedia VI Matematyczne Warsztaty KaeNeMów p. 25/2 Bibliografia Literatura [1] Mikołaj Siergiejew, Od dyfuzji " normalnej"do dyfuzji " anomalnej", Zakład Fizyki Ciała Stałego, Instytut Fizyki US. [2] Igor Podlubny, Fractional Differential Equations, Academic Press, 1999. [3] Ralf Metzler, Joseph Klafter The random walk s guide to anomalous di!usion: a fractional dynamics approach,school of Chemistry, Tel Aviv University,