热发动机的表征与优化：Pareto前沿与普适特征

表征和优化纳米级热发动机需要对功率、效率、熵产生和涨落之间的相互作用进行恰当的理解。尽管近期已有显著进展，包括线性随机热力学和热力学不确定性关系 (TUR)，但仍缺乏完整的框架。在本工作中，我们在某些常见且普遍的条件下，进一步表明热发动机可通过功率涨落和熵产生的最小值来表征，这两者共同界定了其最优性能，当这些条件完全满足时即实现最优。相反，当这些条件未严格满足时，最小值仍大致描述了该系统，表明其适用范围更广。与大多数仅考虑功率和效率进行系统优化的研究不同，我们引入基于Pareto前沿的多目标优化框架，同时考虑涨落和耗散的作用。我们的结果揭示了一般性趋势：当同时优化少数参数时，通常会得到凸形的Pareto前沿；随着参数自由度增加和非保守驱动变得显著，这些前沿则趋于凹形。我们以简单的一级和二级系统以及更复杂的集体系统为例，展示了优化和协议相位转变的新颖方面。