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 > math > arXiv:2302.10700

帮助 | 高级搜索

数学 > 概率

arXiv:2302.10700 (math)
[提交于 2023年2月21日 ]

标题: 一般生灭化学扩散主方程的解公式

标题: Solution formula for the general birth-death chemical diffusion master equation

Authors:Alberto Lanconelli, Berk Tan Perçin, Mauricio J. del Razo
摘要: 我们为生灭型化学扩散主方程提出一个解公式。 这些方程在最近的论文[5]中被提出和形式化,旨在将分子的空间扩散纳入经典化学主方程所提供的描述中。 我们从[20]中开发的一般方法出发,并对其中找到的表示进行了更详细的分析。 这导致了一个生灭型化学扩散主方程的解公式,该公式用与所研究系统相关的反应扩散偏微分方程的解来表示。 这种表示还揭示了与经典生灭型化学主方程解之间的显著类比。 我们的发现的解也通过几个示例进行了说明。
摘要: We propose a solution formula for chemical diffusion master equations of birth and death type. These equations, proposed and formalized in the recent paper [5], aim at incorporating the spatial diffusion of molecules into the description provided by the classical chemical master equation. We start from the general approach developed in [20] and perform a more detailed analysis of the representation found there. This leads to a solution formula for birth-death chemical diffusion master equations which is expressed in terms of the solution to the reaction-diffusion partial differential equation associated with the system under investigation. Such representation also reveals a striking analogy with the solution to the classical birth-death chemical master equations. The solutions of our findings are also illustrated for several examples.
评论: 17页,10图
主题: 概率 (math.PR) ; 数学物理 (math-ph); 化学物理 (physics.chem-ph)
MSC 类: 60H07, 60H30, 92E20
引用方式: arXiv:2302.10700 [math.PR]
  (或者 arXiv:2302.10700v1 [math.PR] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.10700
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Alberto Lanconelli Prof. [查看电子邮件]
[v1] 星期二, 2023 年 2 月 21 日 14:38:26 UTC (577 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
  • 其他格式
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
math
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2023-02
切换浏览方式为:
math-ph
math.MP
math.PR
physics
physics.chem-ph

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