大规模化学反应网络的热力学
统计力学
2025-12-23 v1
摘要
化学和生物网络可描述从基因调控网络到生化振荡的各种过程.以化学主方程描述的这些过程本质上是随机的,因为在中尺度尺度上波动占据主导地位.这些经典的多体过程受到高维度的诅咒的困扰,这使得精确的数学描述在计算上变得指数级昂贵.指数级的成本使处于非平衡态的系统热力学性质的研究变得不可行,迫使人们采用系统噪声的近似或假设粒子数为连续值的办法.本文使用张量网络来数值探索化学过程的热力学,通过直接求解化学主方程的集合解来实现高效(亚指数)计算成本.我们提供了熵产生率、热量传递、化学功和非平衡热力学势的准确估计,无需抽样误差或均场近似.我们通过一个耗散自组装模型来说明我们的发现.如此,我们表明张量网络可用于在此前无法到达的 regime 中设计高效化学过程.
引用
@article{arxiv.2512.19616,
title = {Thermodynamics of large-scale chemical reaction networks},
author = {Schuyler B. Nicholson and Luis Pedro García-Pintos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.19616},
year = {2025}
}