随机共振中罕见事件的前兆
摘要：随机共振中，在一个双井势中周期性受力的布朗粒子在稀有增量间在两个最小值之间跳变，其预测提出了一个主要的理论挑战。在这里，我们使用路径积分方法通过确定粒子的最可能（或“最优”）的空间-时间路径来找到这些转换的先兆。我们使用Langevin和哈密顿动力学描述之间的直接比较原理来表征最优路径，从而使我们能够用稳定周期路径周围的噪音堆积来表达跳跃条件。因此，当系统接近一个罕见事件时，这些波动会接近确定的最小值之一，从而为预测随机转变提供先兆。我们通过数值方法演示了该方法，这使我们能够确定一个状态是在遵循一个稳定周期路径还是将以高概率经历潜在跳跃。表现随机共振行为的各种系统的广泛范围保证了我们的框架的广泛适用性，允许我们从数据中提取先兆波动。
作者：L.T. Giorgini, S.H. Lim, W. Moon, J.S. Wettlaufer
论文ID：1906.10469
分类：Data Analysis, Statistics and Probability
分类简称：physics.data-an
提交时间：2020-04-02