Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > cond-mat > arXiv:2501.19124

帮助 | 高级搜索

凝聚态物理 > 统计力学

arXiv:2501.19124 (cond-mat)
[提交于 2025年1月31日 (v1) ,最后修订 2025年5月27日 (此版本, v2)]

标题: 一般阻尼布朗热机的最优约束控制

标题: Optimal constrained control for generally damped Brownian heat engines

Authors:Monojit Chatterjee, Viktor Holubec, Rahul Marathe
摘要: 循环随机热机的优化,这一研究领域跨越数十年,通常假设在循环的离散点上控制参数或响应参数是固定的——这种限制往往导致实验上难以实现的操作方案。 我们通过一种从最优控制理论改编而来的通用算法克服了这一问题,该算法在现实约束下(例如刚度和温度限制)优化整个循环的动力学,适用于各种系统。 与依赖固定端点且不适合无约束循环的几何方法或质量输运方法不同,我们的方法同时调整循环时间和控制变化。 应用于一个在谐振势中的普遍阻尼布朗粒子——一个实验相关的案例——我们的方法在过阻尼情况下得到验证,并扩展到任意阻尼率。 随着阻尼减小,最大功率消失且循环时间发散;在固定循环时间下,效率也呈现出类似的趋势,最优操作方案表现出非单调的复杂性。 值得注意的是,优化温度剖面——通常被忽视——显著提高了中间阻尼范围内的效率。 我们的工作建立了第一个在实验约束下优化循环随机过程的系统框架,拓宽了非平衡热力学中功率和效率优化的范围。
摘要: Optimization of cyclic stochastic heat engines, a topic spanning decades of research, commonly assumes fixed control or response parameters at discrete points in the cycle-a limitation that often leads to experimentally impractical protocols. We overcome this with a general algorithm, adapted from optimal control theory, that optimizes full-cycle dynamics under realistic constraints, such as stiffness and temperature bounds, across diverse systems. Unlike geometric or mass transport methods, which rely on fixed endpoints and are unsuitable for unconstrained cycles, our approach simultaneously tunes both cycle time and control variations. Applied to a generally damped Brownian particle in a harmonic potential-an experimentally relevant case-our method is validated in the overdamped regime and extended to arbitrary damping rates. As damping decreases, maximum power vanishes and cycle time diverges; at fixed cycle times, efficiency follows a similar trend, with optimal protocols exhibiting non-monotonic complexity. Notably, optimizing temperature profiles-often overlooked-significantly enhances efficiency in intermediate damping regimes. Our work establishes the first systematic framework for optimizing cyclic stochastic processes under experimental constraints, broadening the scope of power and efficiency optimization in nonequilibrium thermodynamics.
评论: 18页,7幅图,1张表
主题: 统计力学 (cond-mat.stat-mech) ; 软凝聚态物理 (cond-mat.soft)
引用方式: arXiv:2501.19124 [cond-mat.stat-mech]
  (或者 arXiv:2501.19124v2 [cond-mat.stat-mech] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.19124
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: J. Phys. A: Math. Theor. 58, 245001 (2025)
相关 DOI: https://doi.org/10.1088/1751-8121/ade101
链接到相关资源的 DOI

提交历史

来自: Rahul Marathe [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2025 年 1 月 31 日 13:28:25 UTC (1,607 KB)
[v2] 星期二, 2025 年 5 月 27 日 06:19:33 UTC (1,604 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
cond-mat.stat-mech
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-01
切换浏览方式为:
cond-mat
cond-mat.soft

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号