Invariants of motion with stochastic resetting and space-time coupled returns
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Motion under stochastic resetting serves to model a myriad of processes in physics and beyond, but in most cases studied to date resetting to the origin was assumed to take zero time or a time decoupled from the spatial position at the resetting moment. However, in our world, getting from one place to another always takes time and places that are further away take more time to be reached. We thus set off to extend the theory of stochastic resetting such that it would account for this inherent spatio-temporal coupling. We consider a particle that starts at the origin and follows a certain law of stochastic motion until it is interrupted at some random time. The particle then returns to the origin via a prescribed protocol. We study this model and surprisingly discover that the shape of the steady-state distribution which governs the stochastic motion phase does not depend on the return protocol. This shape invariance then gives rise to a simple, and generic, recipe for the computation of the full steady state distribution. Several case studies are analyzed and a class of processes whose steady state is completely invariant with respect to the speed of return is highlighted. For processes in this class we recover the same steady-state obtained for resetting with instantaneous returns—irrespective of whether the actual return speed is high or low. Our work significantly extends previous results on motion with stochastic resetting and is expected to find various applications in statistical, chemical, and biological physics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».