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最优搜索时间中的相变:随机游走者应如何结合重置和飞行尺度。

Phase transitions in optimal search times: How random walkers should combine resetting and flight scales.

作者信息

Campos Daniel, Méndez Vicenç

机构信息

Grup de Física Estadística, Departament de Física, Universitat Autònoma de Barcelona, 08193 Bellaterra (Barcelona), Spain.

出版信息

Phys Rev E Stat Nonlin Soft Matter Phys. 2015 Dec;92(6):062115. doi: 10.1103/PhysRevE.92.062115. Epub 2015 Dec 9.

DOI:10.1103/PhysRevE.92.062115
PMID:26764640
Abstract

Recent works have explored the properties of Lévy flights with resetting in one-dimensional domains and have reported the existence of phase transitions in the phase space of parameters which minimizes the mean first passage time (MFPT) through the origin [L. Kusmierz et al., Phys. Rev. Lett. 113, 220602 (2014)]. Here, we show how actually an interesting dynamics, including also phase transitions for the minimization of the MFPT, can also be obtained without invoking the use of Lévy statistics but for the simpler case of random walks with exponentially distributed flights of constant speed. We explore this dynamics both in the case of finite and infinite domains, and for different implementations of the resetting mechanism to show that different ways to introduce resetting consistently lead to a quite similar dynamics. The use of exponential flights has the strong advantage that exact solutions can be obtained easily for the MFPT through the origin, so a complete analytical characterization of the system dynamics can be provided. Furthermore, we discuss in detail how the phase transitions observed in random walks with resetting are closely related to several ideas recurrently used in the field of random search theory, in particular, to other mechanisms proposed to understand random search in space as mortal random walks or multiscale random walks. As a whole, we corroborate that one of the essential ingredients behind MFPT minimization lies in the combination of multiple movement scales (regardless of their specific origin).

摘要

最近的研究探讨了一维域中带重置的 Lévy 飞行的性质,并报道了在参数相空间中存在相变,该相变使通过原点的平均首次通过时间(MFPT)最小化[L. Kusmierz 等人,《物理评论快报》113, 220602 (2014)]。在此,我们展示了实际上如何在不引入 Lévy 统计的情况下,而是对于具有恒定速度的指数分布飞行的随机游走这一更简单的情况,也能获得包括使 MFPT 最小化的相变在内的有趣动力学。我们在有限域和无限域的情况下,以及对于重置机制的不同实现方式来探索这种动力学,以表明引入重置的不同方式一致地导致相当相似的动力学。使用指数飞行具有很强的优势,即可以轻松获得通过原点的 MFPT 的精确解,因此可以提供系统动力学的完整解析表征。此外,我们详细讨论了在带重置的随机游走中观察到的相变如何与随机搜索理论领域中反复使用的几个概念密切相关,特别是与为理解空间中的随机搜索而提出的其他机制,如实随机游走或多尺度随机游走。总体而言,我们证实了 MFPT 最小化背后的一个基本要素在于多个运动尺度的组合(无论其具体来源如何)。

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引用本文的文献

1
Random Walks on Networks with Centrality-Based Stochastic Resetting.基于中心性的随机重置网络上的随机游走
Entropy (Basel). 2023 Feb 4;25(2):293. doi: 10.3390/e25020293.