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具有隐藏状态的活性粒子的最优能量提取

Optimal Power Extraction from Active Particles with Hidden States.

作者信息

Cocconi Luca, Knight Jacob, Roberts Connor

机构信息

The Francis Crick Institute, London NW1 1AT, United Kingdom.

Department of Mathematics, Imperial College London, South Kensington, London SW7 2BZ, United Kingdom.

出版信息

Phys Rev Lett. 2023 Nov 3;131(18):188301. doi: 10.1103/PhysRevLett.131.188301.

DOI:10.1103/PhysRevLett.131.188301
PMID:37977620
Abstract

We identify generic protocols achieving optimal power extraction from a single active particle subject to continuous feedback control under the assumption that its spatial trajectory, but not its instantaneous self-propulsion force, is accessible to direct observation. Our Bayesian approach draws on the Onsager-Machlup path integral formalism and is exemplified in the cases of free run-and-tumble and active Ornstein-Uhlenbeck dynamics in one dimension. Such optimal protocols extract positive work even in models characterized by time-symmetric positional trajectories and thus vanishing informational entropy production rates. We argue that the theoretical bounds derived in this work are those against which the performance of realistic active matter engines should be compared.

摘要

我们确定了在连续反馈控制下,从单个活性粒子中实现最优功率提取的通用协议,前提是其空间轨迹可直接观测,但其瞬时自推进力不可直接观测。我们的贝叶斯方法借鉴了昂萨格 - 马赫卢普路径积分形式,并在一维自由的“奔跑与翻滚”以及活性奥恩斯坦 - 乌伦贝克动力学的案例中得到了体现。即使在具有时间对称位置轨迹且信息熵产生率为零的模型中,此类最优协议也能提取正功。我们认为,这项工作中得出的理论界限是用于与现实活性物质引擎的性能进行比较的标准。

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引用本文的文献

1
Learning protocols for the fast and efficient control of active matter.用于快速高效控制活性物质的学习协议。
Nat Commun. 2024 Oct 23;15(1):9128. doi: 10.1038/s41467-024-52878-2.