主动布朗粒子在目标搜索问题中的最优导航策略
软凝聚态物质
2021-09-02 v1
摘要
我们研究了一种微游体（建模为主动布朗粒子）在能量势阱中搜索目标区域的探索模式，该目标区域与粒子初始位置之间被高势垒隔开。我们发现，微游体可通过调节其活性与持久性以响应环境特征，从而提高找到目标的成功率。主动布朗粒子的目标搜索模式有违直觉，并表现出对能量景观变化具有鲁棒性的特征。相反，跃迁速率与跃迁路径时间对特定能量景观的细节敏感。与被动情形形成鲜明对比的是，额外局域极小值的存在并不会显著减慢主动目标搜索动力学。
引用
@article{arxiv.2109.00309,
title = {Optimal navigation strategy of active Brownian particles in target-search problems},
author = {Luigi Zanovello and Pietro Faccioli and Thomas Franosch and Michele Caraglio},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.00309},
year = {2021}
}
备注
23 pages, 8 figures