鱼群识别的最优传感
流体动力学
2020-05-28 v1 生物物理
计算物理
应用统计
摘要
鱼群游动意味着游动个体对其同伴的感知。在流动介导的环境中，除视觉线索外，鱼体表面的压力与剪切传感器对于提供定量信息以辅助量化与其他游动个体的邻近程度至关重要。在此我们考察人工游动个体表面的传感器分布，使其能最优识别前导鱼群。我们采用贝叶斯实验设计结合多自推进游动个体的二维 Navier Stokes 方程。跟随者利用其自身表面压力与剪切应力追踪鱼群。我们证明跟随者的最优传感器分布在定性上类似于鱼体神经丘的分布。我们的结果表明，仅利用表面信息即可准确识别前导游动个体的质心甚至数量。
引用
@article{arxiv.1910.09937,
title = {Optimal sensing for fish school identification},
author = {Pascal Weber and Georgios Arampatzis and Guido Novati and Siddhartha Verma and Costas Papadimitriou and Petros Koumoutsakos},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.09937},
year = {2020}
}