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:2306.05139

帮助 | 高级搜索

数学 > 概率

arXiv:2306.05139 (math)
[提交于 2023年6月8日 ]

标题: 概率推导与分析带有相互湮灭的化学扩散主方程

标题: Probabilistic derivation and analysis of the chemical diffusion master equation with mutual annihilation

Authors:Alberto Lanconelli, Berk Tan Perçin
摘要: 我们提出了一种概率推导方法,用于所谓的化学扩散主方程(CDME),并描述了一种无限维矩生成函数方法,以找到其解析解。 CDME通过一个无限耦合的Fokker-Planck方程系统来模拟与单个粒子空间扩散相关的化学反应动力学的概率演化;在此,我们关注的是创建和相互湮灭化学反应,以及单个粒子的布朗扩散。 我们的概率方法模仿了出生-死亡连续时间马尔可夫链的后向Kolmogorov方程的推导。 此外,所提出的无限维矩生成函数方法将CDME解的某些有限维投影与包含与上述投影空间维度相同变量的单个线性四阶偏微分方程的解联系起来。
摘要: We propose a probabilistic derivation of the so-called chemical diffusion master equation (CDME) and describe an infinite dimensional moment generating function method for finding its analytical solution. CDMEs model by means of an infinite system of coupled Fokker-Planck equations the probabilistic evolution of chemical reaction kinetics associated with spatial diffusion of individual particles; here, we focus an creation and mutual annihilation chemical reactions combined with Brownian diffusion of the single particles. Our probabilistic approach mimics the derivation of backward Kolmogorov equations for birth-death continuous time Markov chains. Moreover, the proposed infinite dimensional moment generating function method links certain finite dimensional projections of the solution of the CDME to the solution of a single linear fourth order partial differential equation containing as many variables as the dimension of the aforementioned projection space.
评论: 21页
主题: 概率 (math.PR) ; 数学物理 (math-ph)
MSC 类: 60H07, 60H30, 92E20
引用方式: arXiv:2306.05139 [math.PR]
  (或者 arXiv:2306.05139v1 [math.PR] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2306.05139
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Alberto Lanconelli Prof. [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2023 年 6 月 8 日 12:06:37 UTC (18 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
查看许可
当前浏览上下文:
math.PR
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2023-06
切换浏览方式为:
math
math-ph
math.MP

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