非自伴 Fokker-Planck 算子的振荡生存概率与特征值
偏微分方程分析
2014-06-02 v1
摘要
我们演示了随机动力学 d \x \eps = \mb a ( \x \eps ) d t + 2 \eps \mb b ( \x \eps ) d \w d\x_\eps=\mb{a}(\x_\eps)\, dt +\sqrt{2\eps}\,\mb{b}(\x_\eps)\,d\w d \x \eps = \mb a ( \x \eps ) d t + 2 \eps \mb b ( \x \eps ) d \w 生存概率的振荡衰减,该动力学由漂移 \mb a ( \x ) \mb{a}(\x) \mb a ( \x ) 稳定焦点的吸引域 D D D 边界上的小噪声激活。域的边界 \p D \p D \p D 是 \mb a ( \x ) \mb{a}(\x) \mb a ( \x ) 的一个不稳定极限环。振荡现象通过 D D D 中非自伴 Fokker-Planck 算子 Dirichlet 问题谱的奇异摄动展开来解释:L \eps u ( \x ) = \eps ∑ i , j = 1 2 \p 2 [ σ i , j ( \x ) u ( \x ) ] \p x i \p x j − ∑ i = 1 2 \p [ a i ( \x ) u ( \x ) ] \p x i = − λ \eps u ( \x ) , L_\eps u(\x)=\,\eps\sum_{i,j=1}^2 \frac{\p ^2\left[ \sigma ^{i,j}\left(\x\right) u(\x) \right]}{\p x^i\p x^j}-\sum_{i=1}^2\frac {\p \left[ a^i\left(\x\right) u(\x)\right]} {\p x^i} =-\lambda_\eps u(\x), L \eps u ( \x ) = \eps i , j = 1 ∑ 2 \p x i \p x j \p 2 [ σ i , j ( \x ) u ( \x ) ] − i = 1 ∑ 2 \p x i \p [ a i ( \x ) u ( \x ) ] = − λ \eps u ( \x ) , 其中 \mb σ ( \x ) = \mb b ( \x ) \mb b T ( \x ) \mb{\sigma}(\x)=\mb{b}(\x)\mb{b}^T(\x) \mb σ ( \x ) = \mb b ( \x ) \mb b T ( \x ) 。我们计算了小 \eps \eps \eps 下所有特征值 λ \eps \lambda_\eps λ \eps 的首项渐近展开。已知主特征值在 \eps → 0 \eps\to0 \eps → 0 时呈指数快速衰减。我们发现对于小 \eps \eps \eps ,高阶特征值由 λ m , n = n ω 1 + m i ω 2 + O ( \eps ) \lambda_{m,n}=n\omega_1+mi\omega_2+O(\eps) λ m , n = n ω 1 + mi ω 2 + O ( \eps ) 给出,其中 n = 1 , 2 , … , m = ± 1 , … n=1,2,\ldots,\,m=\pm1,\ldots n = 1 , 2 , … , m = ± 1 , … ,ω 1 \omega_1 ω 1 和 ω 2 \omega_2 ω 2 为显式计算的常数。我们还发现了 L \eps L_\eps L \eps 及其伴随算子 L \eps ∗ L^*_\eps L \eps ∗ 特征函数的渐近结构。我们用神经生物学中神经元网络的突触抑制模型说明了这种振荡衰减。
引用
@article{arxiv.1405.7821,
title = {Oscillatory survival probability and eigenvalues of the non-self adjoint Fokker-Planck operator},
author = {David Holcman and Zeev Schuss},
journal= {arXiv preprint arXiv:1405.7821},
year = {2014}
}
备注
16 pages. Asymptotic for the spectrum of non self-adjoint operator. To appear in MMS, SIAM Multiscale Modeling and Simulations 2014