活性向列相的物理信息数据驱动建模
软凝聚态物质
2022-10-19 v4 数据分析、统计与概率
流体动力学
摘要
连续介质描述对于理解活性物质中多种集体现象至关重要。然而，由于知识上的空白以及非线性相互作用结构的复杂性，从第一性原理构建活性物质的定量连续介质模型可能极具挑战。在此，我们采用一种新颖的物理信息数据驱动方法，从描述限制在油水界面的驱动蛋白驱动微管束的实验数据出发，构建活性向列相的完整数学模型。我们发现该模型的结构类似于 Leslie-Ericksen 与 Beris-Edwards 模型，但存在显著且重要的差异。颇为意外的是，在所考虑的实验中毒性弹性效应未发挥作用，动力学完全由活性应力与摩擦应力之间的平衡所控制。
引用
@article{arxiv.2202.12853,
title = {Physically-informed data-driven modeling of active nematics},
author = {Matthew Golden and Roman Grigoriev and Jyothishraj Nambisan and Alberto Fernandez-Nieves},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.12853},
year = {2022}
}
备注
Supplemental videos can be found at https://cns.gatech.edu/roman/an/