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Enregistrement W4323360105 · doi:10.1063/5.0141696

Inertial effects on rectification and diffusion of active Brownian particles in an asymmetric channel

2023· article· en· W4323360105 sur OpenAlexafffund
Narender Khatri, Raymond Kapral

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMicro and Nano Robotics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCompute Canada
Mots-clésBrownian motionDiffusionMechanicsInertiaRotational diffusionParticle (ecology)RectificationInertial frame of referencePhysicsBrownian dynamicsChemical physicsRatchetClassical mechanicsChemistryThermodynamicsAnisotropy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Micro- and nano-swimmers, moving in a fluid solvent confined by structures that produce entropic barriers, are often described by overdamped active Brownian particle dynamics, where viscous effects are large and inertia plays no role. However, inertial effects should be considered for confined swimmers moving in media where viscous effects are no longer dominant. Here, we study how inertia affects the rectification and diffusion of self-propelled particles in a two-dimensional, asymmetric channel. We show that most of the particles accumulate at the channel walls as the masses of the particles increase. Furthermore, the average particle velocity has a maximum as a function of the mass, indicating that particles with an optimal mass Mop* can be sorted from a mixture with particles of other masses. In particular, we find that the effective diffusion coefficient exhibits an enhanced diffusion peak as a function of the mass, which is a signature of the accumulation of most of the particles at the channel walls. The dependence of Mop* on the rotational diffusion rate, self-propulsion force, aspect ratio of the channel, and active torque is also determined. The results of this study could stimulate the development of strategies for controlling the diffusion of self-propelled particles in entropic ratchet systems.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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