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Enregistrement W2478801192 · doi:10.1103/physreve.94.042418

Hybrid asymptotic-numerical approach for estimating first-passage-time densities of the two-dimensional narrow capture problem

2016· article· en· W2478801192 sur OpenAlexaff
Alan E. Lindsay, R. T. Spoonmore, Justin C. Tzou

Notice bibliographique

RevuePhysical review. E · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDiffusion and Search Dynamics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésLaplace transformHelmholtz equationBounded functionSuperposition principleMathematical analysisMathematicsProbability density functionInverse Laplace transformHelmholtz free energyFirst-hitting-time modelBoundary value problemPhysicsStatisticsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A hybrid asymptotic-numerical method is presented for obtaining an asymptotic estimate for the full probability distribution of capture times of a random walker by multiple small traps located inside a bounded two-dimensional domain with a reflecting boundary. As motivation for this study, we calculate the variance in the capture time of a random walker by a single interior trap and determine this quantity to be comparable in magnitude to the mean. This implies that the mean is not necessarily reflective of typical capture times and that the full density must be determined. To solve the underlying diffusion equation, the method of Laplace transforms is used to obtain an elliptic problem of modified Helmholtz type. In the limit of vanishing trap sizes, each trap is represented as a Dirac point source that permits the solution of the transform equation to be represented as a superposition of Helmholtz Green's functions. Using this solution, we construct asymptotic short-time solutions of the first-passage-time density, which captures peaks associated with rapid capture by the absorbing traps. When numerical evaluation of the Helmholtz Green's function is employed followed by numerical inversion of the Laplace transform, the method reproduces the density for larger times. We demonstrate the accuracy of our solution technique with a comparison to statistics obtained from a time-dependent solution of the diffusion equation and discrete particle simulations. In particular, we demonstrate that the method is capable of capturing the multimodal behavior in the capture time density that arises when the traps are strategically arranged. The hybrid method presented can be applied to scenarios involving both arbitrary domains and trap shapes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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