Finite system approximation in colloidal systems with aggregation and break-up
Notice bibliographique
Résumé
In this Thesis, reactive multiparticle collision dynamics (RMPC) is used to simulate red blood cell cluster concentration profiles in the presence of aggregation, as well as when aggregation and break-up are present together. RMPC dynamics involves local collisions, reactions and free-streaming of particles. Reactive mechanisms are used to model the aggregation and break-up of particles. This analogy is motivated by a system of ODES called the Smoluchowski differential equations that have been used to model aggregating systems in the well-mixed case. Exact solutions for the (infinite) systems of ODEs for the Smoluchowski equation are compared to a numerical ODE system solution where the maximum cluster size is N (finite) rather than infinite as assumed in the Smoluchowski equation. The numerical ODE solution is compared to the exact solution in the infinite system when the maximum cluster size is 20 or less. Stochastic RMPC simulations are performed when the maximum cluster size N = 3, and the simulation domain is a cubic volume subject to periodic boundary conditions. Constant and equal aggregation and break-up rates are considered, as well as much smaller aggregation rates compared to break-up rates and vice-versa. Two different initial conditions are considered: monomer-only, as well as non-zero initial concentrations for clusters of all sizes. The simulation for the RMPC (finite), numerical ODE (finite) and exact (infinite) can be shown to have good agreement in the equilibrium concentrations of the chemical species in the system in some cases, although agreement is poor in other cases. This work is an important stepping stone that can be expanded to incorporate flow conditions into the particle dynamics in future work, so as to more accurately investigate pathological conditions including atherosclerotic plaque formation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».