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:1507.00232

帮助 | 高级搜索

凝聚态物理 > 统计力学

arXiv:1507.00232 (cond-mat)
[提交于 2015年7月1日 ]

标题: 线性朗之万系统的熵产生

标题: Entropy production in linear Langevin systems

Authors:Gabriel T. Landi, Tânia Tomé, Mario J. de Oliveira
摘要: 我们研究由包含时间反演下混合偶变量和奇变量的线性朗之万方程描述的系统的熵产生率。 仅根据相关随机变量的均值和协方差,推导出几个重要量的精确公式。 这些包括熵的总变化率、熵产生率、熵通量率以及熵产生的三个分量。 所有方程都以适合对线性朗之万系统进行大规模分析的方式表达。 我们的结果还应用于不同类型的电路,这些电路适当展示了问题中最相关的方面。
摘要: We study the entropy production rate in systems described by linear Langevin equations, containing mixed even and odd variables under time reversal. Exact formulas are derived for several important quantities in terms only of the means and covariances of the random variables in question. These include the total rate of change of the entropy, the entropy production rate, the entropy flux rate and the three components of the entropy production. All equations are cast in a way suitable for large-scale analysis of linear Langevin systems. Our results are also applied to different types of electrical circuits, which suitably illustrate the most relevant aspects of the problem.
主题: 统计力学 (cond-mat.stat-mech)
引用方式: arXiv:1507.00232 [cond-mat.stat-mech]
  (或者 arXiv:1507.00232v1 [cond-mat.stat-mech] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1507.00232
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: J. Phys. A: Math. Theor. 46 (2013) 395001 (18pp)
相关 DOI: https://doi.org/10.1088/1751-8113/46/39/395001
链接到相关资源的 DOI

提交历史

来自: Gabriel Landi Dr. [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2015 年 7 月 1 日 13:42:48 UTC (667 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
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 | 2015-07
切换浏览方式为:
cond-mat

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