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 > q-bio > arXiv:1812.00680

帮助 | 高级搜索

定量生物学 > 细胞行为

arXiv:1812.00680 (q-bio)
[提交于 2018年12月3日 (v1) ,最后修订 2019年1月4日 (此版本, v2)]

标题: 具有对随机输入的阶梯式响应的跑动-翻转运动

标题: Run-and-tumble motion with step-like responses to a stochastic input

Authors:Subrata Dev, Sakuntala Chatterjee
摘要: 我们研究一种简单的跑停随机游走,其从跑模式切换到停模式以及反向的切换频率取决于一个随机信号。 我们考虑一种特别尖锐、阶梯状的依赖关系,其中当信号从下方穿过某个特定值(例如 y_1 )时,跑至停的切换概率从零跳变为一。 同样,当信号从上方穿过另一个值(y_2 < y_1 )时,停至跑的切换概率也出现类似的跳跃。 我们感兴趣的是表征信号噪声对随机行走者长期行为的影响。 我们考虑随机信号的两种不同的时间演化方式。 在一种情况下,信号动力学是一个独立的随机过程,不依赖于跑停运动。 在这种情况下,我们可以解析地计算跑持续时间和停持续时间的均值和完整分布函数。 在第二种情况下,我们假设信号动力学受到随机行走者空间位置的影响。 对于这个系统,我们数值测量了随机行走者的稳态位置分布。 我们讨论了我们的系统与大肠杆菌趋化性之间的一些相似之处和差异,大肠杆菌趋化性是自然界中另一种广为人知的跑停运动。
摘要: We study a simple run-and-tumble random walk whose switching frequency from run mode to tumble mode and the reverse depend on a stochastic signal. We consider a particularly sharp, step-like dependence, where the run to tumble switching probability jumps from zero to one as the signal crosses a particular value (say y_1 ) from below. Similarly, tumble to run switching probability also shows a jump like this as the signal crosses another value (y_2 < y_1 ) from above. We are interested in characterizing the effect of signaling noise on the long time behavior of the random walker. We consider two different time-evolutions of the stochastic signal. In one case, the signal dynamics is an independent stochastic process and does not depend on the run-and-tumble motion. In this case we can analytically calculate the mean value and the complete distribution function of the run duration and tumble duration. In the second case, we assume that the signal dynamics is influenced by the spatial location of the random walker. For this system, we numerically measure the steady state position distribution of the random walker. We discuss some similarities and differences between our system and E.coli chemotaxis, which is another well-known run-and-tumble motion encountered in nature.
评论: 发表于《物理评论E》
主题: 细胞行为 (q-bio.CB) ; 统计力学 (cond-mat.stat-mech)
引用方式: arXiv:1812.00680 [q-bio.CB]
  (或者 arXiv:1812.00680v2 [q-bio.CB] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1812.00680
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: Phys. Rev. E 99, 012402 (2019)
相关 DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevE.99.012402
链接到相关资源的 DOI

提交历史

来自: Subrata Dev [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2018 年 12 月 3 日 11:36:09 UTC (180 KB)
[v2] 星期五, 2019 年 1 月 4 日 06:56:07 UTC (180 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:
q-bio.CB
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2018-12
切换浏览方式为:
cond-mat
cond-mat.stat-mech
q-bio

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