Subdiffusive rocking ratchets in viscoelastic media: transport optimization and thermodynamic efficiency in overdamped regime
本文利用非马尔可夫广义朗之万方程（GLE）方法和相应的多维马尔可夫嵌入动力学，研究了粘弹性介质中受外部零平均力周期性振荡的次扩散过阻尼布朗棘轮。粘弹性变形的介质所造成的运输粒子建模的一组辅助布朗准粒子弹性耦合到运输粒子，其特征在于由一个层次的弛豫时间服从分形标度。最慢的松弛变形，不能立即遵循移动粒子的印记长距离记忆其先前的位置，并导致亚扩散和异常运输在一个足够长的时间尺度。这种反常的行为与正常的扩散和运输相结合的初始时间尺度上的过阻尼运动。由于零平均周期驱动违反了热细致平衡，出现了空间反演对称性破缺的周期棘轮势中的异常缓慢定向输运，并利用驱动频率、振幅和温度进行了优化。这种优化的反常输运可以是低色散的，其特征在于具有大的广义Peclet数。此外，我们表明，过阻尼次扩散棘轮可以承受相当大的负载，做了有益的工作。相应的热力学效率随时间代数地衰减，因为对负载所做的有用功随着时间在传输粒子位置之后呈次线性地缩放，但是由外力泵送的能量随着时间呈线性地缩放。然而，它可以是短暂的可观的高，以及比较正常的扩散过阻尼棘轮足够长的时间和空间尺度上的效率。
2013-09-26 cond-mat.stat-mech
Time-shift invariance determines the functional shape of the current in dissipative rocking ratchets
棘轮是能够通过利用系统的不对称性来校正否则振荡行为的装置。在摇摆棘轮中，非对称性是通过适当选择外力和非线性对称势的调制引起的。在半导体、约瑟夫森结、光晶格或铁磁流体等不同的系统中获得的棘齿电流显示出一组普遍的特征。对这一现象的一个令人满意的解释已经挑战了理论家几十年，到目前为止，我们仍然缺乏一个关于这一现象的一般理论。在这里，我们提供了这样一个理论，探索-通过功能分析-的约束，简单的假设时移不变性的棘轮电流施加其依赖于外部驱动。因为推导是基于这样一个普遍的原则，所以所得到的表达式是有效的，而不管它所应用的物理系统的细节和性质如何，也不管它们是经典的、量子的还是随机的。该理论还解释了在特殊条件下观察到的普遍性偏差，并允许对任何实验或模拟中尚未观察到的现象进行预测。
2014-02-22 cond-mat.stat-mech nlin.PS
Subdiffusive Brownian ratchets rocked by a periodic force
这项工作提出了一个推广的著名的摇摆马尔可夫布朗棘轮领域的反持续非马尔可夫亚扩散粘弹性介质。在具有幂律记忆核$η(t)\propto t^{-α}$（$0<α<1$）的非马尔可夫广义朗之万方程（GLE）描述下，研究了宇称破缺棘轮势中周期性受迫子扩散.结果表明，亚扩散整流电流，定义通过平均位移和亚速度$v_α$，$<δx(t)>\sim v_α t^α/ Γ(1+α)$，出现渐近由于打破的细致平衡对称性的驱动。渐近指数为$α$，与自由子扩散的指数$<δx^2(t)>\propto t^α$相同。然而，根据势垒高度和驱动场强度，到具有一些随时间逐渐衰减的时间依赖性$α_{\rm eff}(t)$的该状态的瞬态$α\leq α_{\rm eff}(t)\leq 1$可能非常慢。与其正常扩散对应物形成鲜明对比的是，在具有频率$Ω\to 0$的绝热驱动的极限中，不存在渐进的异常整流电流，显示出对驱动频率的共振依赖性。然而，异常电流反转发生足够快的驱动，像在正常扩散的情况下。在驱动场的最低阶，这样的整流电流呈现二次响应效应。在微扰区之外，它表现出一个很宽的最大值与驱动场强的关系。此外，异常电流表现出最大值与电位振幅。
2010-03-05 cond-mat.stat-mech
Brownian ratchets and pumps universally simulate many-body active dynamics
Stanford University（斯坦福大学）；University of California Berkeley（加州大学伯克利分校）
本文证明两种简单驱动机制——时间周期哈密顿量耦合冷浴（多体布朗泵）和静态哈密顿量耦合热冷浴（多体布朗棘轮）——能普遍模拟自旋系统中的任意局部主动动力学，并通过概率元胞自动机给出严格证明。
2026-07-02 cond-mat.stat-mech quant-ph
Towards neural reinforcement learning for large deviations in nonequilibrium systems with memory
University College London（伦敦大学学院）
本研究提出了一种神经强化学习方法，用于分析具有记忆的非平衡系统中的大偏差问题，通过引入额外的神经策略处理记忆变量，以提高对非指数性事件间隔分布的动力学建模能力。
2025-06-26 cond-mat.stat-mech
Memory-induced current reversal of Brownian motors
University of Silesia（西里西亚大学）
本文研究了记忆对布朗电机动力学的影响，揭示了记忆诱导的电流反转效应及相空间中的动态局域化现象。
2025-12-08 cond-mat.mes-hall cond-mat.soft cond-mat.stat-mech
Deviations from Perfect Memory in Spin Glass Temperature Cycling Experiments
本文研究了负温循环自旋玻璃实验中对理想记忆的偏离。据了解，AC。在温度升高回到其初始值之后的磁化率被叠加到用于足够大的温度跳变DT（完美记忆）的参考等温曲线。对于较小的DT，与这种完美记忆的偏差具有显著的非单调行为：记忆异常对于小DT是负的，对于中间DT变为正的，然后对于更大的DT消失。我们表明，这种有趣的行为可以复制简单的随机能量陷阱模型。我们讨论了另一种解释的液滴和温度混乱。
2002-05-17 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech
Threshold for everlasting initial memory in equilibration processes
传统观点认为，对于一般的（非临界的）平衡过程，初始记忆应该以指数方式衰减。特别是，时间积分量，如热量，被假定为在足够长的时间限制内失去初始记忆。然而，我们表明，时间积分量的大偏差函数可能会表现出初始记忆效应，即使在无限的时间限制，如果系统最初准备足够远离平衡。以一个布朗粒子动力学为例，我们严格地找到了一个尖锐的有限阈值，超过这个阈值，相应的大偏差函数包含永久的初始记忆。这一现象的物理起源是探索与直观的论点，也从玩具模型分析。
2012-10-08 cond-mat.stat-mech
Giant leaps and long excursions: fluctuation mechanisms in systems with long-range memory
本文分析了具有长程记忆的随机过程中时均量的大偏差，其中t时刻的动态依赖于时均量的q_t值。首先，我们考虑大象随机游走和高斯变量的这个模型，确定两个机制不寻常的波动行为，这不同于马尔可夫的情况下。特别是，内存可以导致大偏差的原则与降低的速度，和非解析率函数。然后，我们解释如何在这两个模型中运行的机制是通用的记忆依赖的动态，并显示其他例子，包括非马尔可夫对称排斥过程。
2020-06-16 cond-mat.stat-mech
Current fluctuations in stochastic systems with long-range memory
提出了一种计算一类具有历史依赖率的随机粒子系统中电流涨落大偏差的方法。长程的时间相关性被认为是改变的速度的大偏差函数在类比与长程的空间相关性在平衡系统。我们给出了一些有启发性的例子，并讨论了Gallavotti-Cohen涨落定理的适用性。
2009-08-07 cond-mat.stat-mech
A framework for the direct evaluation of large deviations in non-Markovian processes
University of Warwick（华威大学）
提出一种框架，用于模拟具有任意长记忆依赖的随机轨迹，并高效评估与时间累积观测相关的大偏差函数，扩展了Giardiná等人（2006）的克隆程序以适用于非马尔可夫系统。
2026-03-31 cond-mat.stat-mech
Fluctuations in interacting particle systems with memory
我们认为，在多粒子系统中的长程时间相关性的影响，特别侧重于波动的典型行为。对于一类特定的记忆依赖，我们讨论修改的大偏差原理描述的概率罕见的电流，并显示如何超扩散行为可以出现。我们说明了一个内存依赖的版本的完全不对称的简单的排斥过程，以及指示连接到其他最近的工作的详细计算的一般框架。
2015-12-23 cond-mat.stat-mech
Active particle in one dimension subjected to resetting with memory
本文研究一维活性粒子在带记忆优先重访重置下的扩散行为，精确推导位置分布与方差，并揭示从短时弹道到大时对数增长及对数时间标度大偏差的交叉机制。
2024-05-06 cond-mat.stat-mech
Nonlocal stationary probability distributions and escape rates for an active Ornstein-Uhlenbeck particle
利用大偏差理论的方法计算了主动奥恩斯坦-乌伦贝克粒子（AOUP）的稳态分布和逃逸率。计算是在一维空间中进行的，对于主动力的小记忆次数和大记忆次数。我们比较我们的结果在文献中获得的有色噪声过程，我们强调其相关领域的活性物质。特别是，我们强调，相反的平衡粒子，这样一个活跃的粒子的不变的措施是一个非本地功能的潜力。这一事实有许多有趣的后果，我们通过两个现象来说明。首先，在不对称屏障存在下，活性粒子倾向于在电势的一侧积累--先前的治疗方法缺少棘轮效应。第二，一个活跃的粒子可以逃离一个深亚稳态，而不会在其底部花费任何时间。
2020-01-28 cond-mat.soft cond-mat.stat-mech
The memory kernel of the self-intermediate scattering function on a MD-simulated glass-forming Ni$_{20}$Zr$_{80}$-system
研究了中间散射函数自部分的记忆核。我们发现，我们的MD模拟的玻璃形成Ni $_{20}$ Zr $_{80}$ -系统的记忆内核的短时行为显示出从MCT预测的多项式形式的偏差。通过高斯近似，我们给出了更详细的描述系统的短时动力学。
2008-07-31 cond-mat.mtrl-sci cond-mat.stat-mech
Level 2.5 large deviations and uncertainty relations for self-interacting jump processes: tilting constructions and the emergence of time-scale separation
University of Nottingham（诺丁汉大学）；Centre for the Mathematics and Theoretical Physics of Quantum Non-Equilibrium Systems, University of Nottingham（诺丁汉大学量子非平衡系统数学与理论物理中心）
本文研究了自相互作用跳跃过程的大偏差原理，通过倾斜构造揭示微观动力学与记忆驱动演化的时间尺度分离，并推导了动能和热力学不确定性关系，扩展了经典马尔可夫界限至非马尔可夫系统。
2026-10-23 cond-mat.stat-mech math.PR
Transient anomalous diffusion in periodic systems: ergodicity, symmetry breaking and velocity relaxation
研究了在周期势场中运动的惯性布朗粒子的远平衡输运。如最近对于SQUID棘轮动力学（Spiechowicz J. & Luczka J. Phys. Rev. E 91，062104（2015））所检测到的，粒子位置与其平均值的均方差可能涉及三个不同的中间扩散机制，尽管是扩展的扩散机制：最初是超扩散，然后是亚扩散，最后是渐近长时间限制中的正常扩散。尽管这些异常是瞬态效应，但它们的寿命可能比设置的特征时间尺度长很多很多个数量级，并且对温度或潜在不对称性等系统参数非常敏感。在本文中，我们揭示了与系统的遍历性，对称性破缺的周期势和超低松弛的粒子速度向其稳定状态的扩散异常的机制。类似的扩散行为序列可以在各种系统中检测到，包括，除其他外，在随机电位的胶体颗粒，玻璃形成液体和粒状气体。
2016-05-20 cond-mat.mes-hall cond-mat.stat-mech cond-mat.supr-con
Large deviations in non-Markovian stochastic epidemics
Racah Institute of Physics, The Hebrew University of Jerusalem（拉卡物理研究所，耶路撒冷希伯来大学）
本文基于连续时间随机游走理论，发展了非马尔可夫性SIR和SIS模型框架，推导了具有有效记忆核的渐近晚期主方程，并分析了SIR模型的最终爆发规模分布和SIS模型的准稳分布及疾病寿命。
2026-04-06 cond-mat.stat-mech q-bio.PE
Large deviations of ergodic counting processes: a statistical mechanics approach
大偏差方法允许在热力学框架中表征遍历计数过程，其中自由能函数确定其波动的渐近非平稳统计特性。在这里，我们通过统计力学方法来研究这种形式主义，即，具有辅助计数过程，其最大化与热力学势相关联的熵函数。我们表明，这个辅助过程的实现后，可以得到一个有条件的测量方案，以原来的，提供是这样一个替代的测量解释的热力学方法。更新计数过程的一般结果，即，其中连续事件之间的时间间隔是独立的并且由唯一的等待时间分布定义。基本的统计力学由相同的等待时间分布控制，由自由能函数测量的指数衰减重新缩放。在这种情况下，尺度不变性，移位封闭，和双折射现象得到解释。当连续事件之间的记忆是由随机等待时间分布引起时，类似的结论适用于非更新过程。
2011-12-12 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph
Inferring long memory using extreme events
许多自然和物理过程显示长记忆和极端事件。在这些系统中，测量的时间序列总是被噪声污染。由于极端事件显示出与平均行为的较大偏差，因此噪声对极端事件的影响不如对典型值的影响大。由于极端事件也携带了全时间序列中的相关信息，因此可以利用它们来推断全时间序列的相关性质。在这项工作中，从一个给定的时间序列，我们构造三个修改的时间序列，只使用极端事件。结果表明，用去趋势波动分析技术获得的指数衡量的原始时间序列和修改后的时间序列中的相关性是相互相关的。因此，相关指数的长记忆时间序列可以推断出它的极端事件单独。这种方法是证明了几个经验的时间序列。
2020-11-22 cond-mat.stat-mech nlin.AO nlin.CG
Local time of a system of Brownian particles on the line with steplike initial condition
本文研究阶梯初始条件下无相互作用 Brown 粒子在原点的局部时间，计算均值、方差及退火与淬火大偏差函数，并用数值模拟验证。
2023-12-08 cond-mat.stat-mech math.PR
