利用高阶热力学不确定关系改进跑动-翻滚粒子系统的熵产生率估计

熵产生在活性物质系统的调控与稳定性中起着重要作用，其速率量化了这些系统的非平衡特性。然而，熵产生即使在诸如分子马达或细菌等一些简单活性系统中也难以实验估计，这类系统可由跑动-翻滚粒子（RTP）——活性物质研究中的代表性模型——来建模。本文针对一维非对称 RTP 解决了此问题，首先构建了 RTP 的有限时间热力学不确定关系（TUR），其在短观测时间区间对熵产生估计表现良好。然而，当活性占主导，即 RTP 远离平衡时，TUR 给出的熵产生下界变得平凡。我们通过引入近来提出的高阶热力学不确定关系（HTUR）来解决该问题，其中电流的累积量生成函数作为关键要素。为利用 HTUR，我们采用一种新方法解析获得所研究电流的累积量生成函数，而无需显式知晓时间依赖的概率分布。由于累积量生成函数涵盖了电流的更高阶统计（除方差外还包括稀有与大涨落），HTUR 被证明能准确估计稳态能量耗散率。相比传统 TUR，HTUR 可显著改进能量耗散的估计，即便在远离平衡区间也能良好工作。我们还基于该改进下界提供了一种策略，以从适量轨迹数据估计熵产生，从而具备实验可行性。