Дисертації з теми "Active Brownian Particles"
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Bechinger, Clemens. "Active Brownian motion of asymmetric particles." Universitätsbibliothek Leipzig, 2015. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:15-qucosa-179545.
Повний текст джерелаBechinger, Clemens. "Active Brownian motion of asymmetric particles." Diffusion fundamentals 20 (2013) 16, S. 1, 2013. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A13540.
Повний текст джерелаSiebert, Jonathan Tammo [Verfasser]. "Computer simulations of active Brownian particles / Jonathan Tammo Siebert." Mainz : Universitätsbibliothek Mainz, 2018. http://d-nb.info/1173827951/34.
Повний текст джерелаWittkowski, Raphael [Verfasser]. "Brownian dynamics of active and passive anisotropic colloidal particles / Raphael Wittkowski." Aachen : Shaker, 2012. http://d-nb.info/1066197733/34.
Повний текст джерелаBäuerle, Tobias Doyle [Verfasser]. "Collective phenomena in active Brownian particles with feedback controlled interaction rules / Tobias Doyle Bäuerle." Konstanz : KOPS Universität Konstanz, 2020. http://d-nb.info/1221524798/34.
Повний текст джерелаKrinninger, Philip [Verfasser], and Matthias [Akademischer Betreuer] Schmidt. "Effective Equilibrium, Power Functional, and Interface Structure for Phase-Separating Active Brownian Particles / Philip Krinninger ; Betreuer: Matthias Schmidt." Bayreuth : Universität Bayreuth, 2019. http://d-nb.info/1177143070/34.
Повний текст джерелаWittkowski, Raphael [Verfasser], Hartmut [Akademischer Betreuer] Löwen, Helmut [Akademischer Betreuer] Brand, and Holger [Akademischer Betreuer] Stark. "Brownian dynamics of active and passive anisotropic colloidal particles / Raphael Wittkowski. Gutachter: Helmut Brand ; Holger Stark. Betreuer: Hartmut Löwen." Düsseldorf : Universitäts- und Landesbibliothek der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, 2012. http://d-nb.info/1024161064/34.
Повний текст джерелаNötel, Jörg. "Active Brownian Particles with alpha Stable Noise in the Angular Dynamics: Non Gaussian Displacements, Adiabatic Eliminations, and Local Searchers." Doctoral thesis, Humboldt-Universität zu Berlin, 2019. http://dx.doi.org/10.18452/19681.
Повний текст джерелаActive Brownian particles described by Langevin equations are used to model the behavior of simple biological organisms or artificial objects that are able to perform self propulsion. In this thesis we discuss active particles with constant speed. In the first part, we consider angular driving by white Levy-stable noise and we discuss the mean squared displacement and diffusion coefficients. We derive an overdamped description for those particles that is valid at time scales larger the relaxation time. In order to provide an experimentally accessible property that distinguishes between the considered noise types, we derive an analytical expression for the kurtosis. Afterwards, we consider an Ornstein-Uhlenbeck process driven by Cauchy noise in the angular dynamics of the particle. While, we find normal diffusion with the diffusion coefficient identical to the white noise case we observe a Non-Gaussian displacement at time scales that can be considerable larger than the relaxation time and the time scale provided by the Ornstein-Uhlenbeck process. In order to provide a limit for the time needed for the transition to a Gaussian displacement, we approximate the kurtosis. Afterwards, we lay the foundation for a stochastic model for local search. Local search is concerned with the neighborhood of a given spot called home. We consider an active particle with constant speed and alpha-stable noise in the dynamics of the direction of motion. The deterministic motion will be discussed before considering the noise to be present. An analytical result for the steady state spatial density will be given. We will find an optimal noise strength for the local search and only a weak dependence on the considered noise types. Several extensions to the introduced model will then be considered. One extension includes a distance dependent coupling towards the home and thus the model becomes more general. Another extension concerned with an erroneous understanding by the particle of the direction of the home leads to the result that the return probability to the home depends on the noise type. Finally we consider a group of searchers.
Locatelli, Emanuele. "Dynamical and collective properties of active and passive particles in Single File." Doctoral thesis, Università degli studi di Padova, 2014. http://hdl.handle.net/11577/3423763.
Повний текст джерелаIl moto di particelle in mezzi irregolari, complessi o affollati è un fenomeno comune, dalla scala microscopica a quella macroscopica. Lo si può incontrare tanto in situazioni comuni, come il traffico, quanto in meccanismi biologici, come la riproduzione e la crescita delle cellule, e in importanti processi chimici e tecnologici, come la catalisi di idrocarburi. In molti casi, il trasporto in mezzi confinati o affollati è guidato da elementi 'attivi', cioè unità che consumano energia per sostenere il loro stato di moto. Fra i diversi sistemi soggetti a confinamento, particolare rilevanza è rivestita dalla diffusione di sfere impenetrabili in un canale così stretto da non permettere il passaggio di più di una particella alla volta, conosciuto come diffusione in Single File. La diffusione in Single File è il meccanismo responsabile del trasporto di ioni attraverso la membrana cellulare, della diffusione in materiali micro e nanoporosi ed è stata osservata in molti altri sistemi naturali ed artificiali. Scopo di questa tesi è lo studio su scala mesoscopica di particelle passive (diffusive) o attive (auto-propellenti) in condizioni di Single File, con particolare attenzione all'effetto dell'attività sulla dinamica e sulle proprietà delle particelle nel caso siano presenti condizioni al contorno assorbenti. Gran parte del lavoro è stato svolto nello sviluppo di risultati analitici e numerici nel contesto dei Processi Stocastici. Inoltre, mediante tecniche di manipolazione ottica di singola particella in canali microfluidici, abbiamo ottenuto una eccellente confronto fra dati sperimentali e numerici per il processo di svuotamento di un sistema di particelle in condizioni di Single File. In questa tesi, dopo una breve introduzione ai processi diffusivi fortemente confinati, passeremo in rassegna i lavori più rilevanti della letteratura teorica e sperimentale sulla Single File Diffusion, con particolare attenzione ad un formalismo matematico, il Reflection Principle Method, che sarà applicato in maniera estensiva nel corso della tesi. Studieremo poi le proprietà di un sistema di particelle diffusive in Single File in presenza di condizioni al contorno assorbenti, concentrandoci sulla survival probability, cioè la probabilità di trovare una particella fra gli estremi del sistema al tempo t. Mostreremo come, in condizioni di Single File, abbiamo ottenuto una soluzione analitica per il processo di svuotamento, cioè calcoleremo la probabilità che caratterizza la progressiva diminuzione del numero di particelle in presenza di condizioni al contorno assorbenti, e per la survival probability di una particella 'marcata' all'interno della Single File sia in presenza che in assenza di una forza esterna costante. Caratterizzeremo gli andamenti dei tempi caratteristici di sopravvivenza, chiamati Tempi Medi di Primo Passaggio, in funzione della taglia del canale e del numero iniziale di particelle. Indagheremo inoltre numericamente il caso in cui solo la particella centrale del sistema in Single File subisce l'effetto delle condizioni al contorno assorbenti. Osserviamo un decadimento esponenziale della survival probability, come accade nell'usuale moto Browniano, anche in presenza di estremo confinamento. Introdurremo l'attività nella Single File attraverso un modello di particelle Self-Propelled, di cui descriveremo le proprietà in dettaglio. In particolare in questo modello le particelle possono essere o runners o tumblers, a seconda che la loro traiettoria sia dominata da lunghi tratti rettilinei o da cambi di direzione. In condizioni di Single File, i runners tendono a formare aggregati dinamici: questi cluster vengono continuamente formati e distrutti dalle fluttuazioni casuali della forza propulsiva. Per i tumblers, le probabilità di sopravvivenza sono ben descritte dalla teoria analitica sviluppata per le particelle passive. Per contro, la formazione di cluster dinamici accresce i comportamenti anomali nei tempi caratteristici di sopravvivenza dei runners e ne induce una notevole capacità di opporsi all'azione di un campo esterno.
Nötel, Jörg [Verfasser], L. [Gutachter] Schimansky-Geier, H. [Gutachter] Engel, and E. E. N. [Gutachter] Macau. "Active Brownian Particles with alpha Stable Noise in the Angular Dynamics: Non Gaussian Displacements, Adiabatic Eliminations, and Local Searchers / Jörg Nötel ; Gutachter: L. Schimansky-Geier, H. Engel, E. E. N. Macau." Berlin : Humboldt-Universitaet zu Berlin, 2019. http://d-nb.info/1175995150/34.
Повний текст джерелаReichert, Julian [Verfasser], and Hartmut [Gutachter] Löwen. "Transport Coefficients in Dense Active Brownian Particle Systems / Julian Reichert ; Gutachter: Hartmut Löwen." Düsseldorf : Universitäts- und Landesbibliothek der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, 2021. http://d-nb.info/1227038607/34.
Повний текст джерелаRupprecht, Jean-Francois. "Optimisation de processus de recherche par des marcheurs aleatoires symetriques, avec biais ou actifs." Thesis, Paris 6, 2014. http://www.theses.fr/2014PA066488/document.
Повний текст джерелаRandom search processes can model nuclear reactions or animal foraging. In this thesis, we identify optimal search strategies which minimize the mean first passage time (MFPT) to a target for various processes. First, for symmetric and biased Brownian particles, we compute the distribution of exit times through an opening within the boundary of angular sectors, annuli and rectangles. We conclude on the optimizability of the MFPT in terms of geometric parameters. Second, for walks that switch between volume and surface diffusions, we determine the mean exit time through an opening inside the bounding surface. Under analytical criteria, an optimal desorption rate minimizes the MFPT. We justify that this optimality is a general property through a study of the roles of the geometry, of the adsorption properties and of a bias in the bulk random walk. Third, for active walks composed of straight runs interrupted by reorientations in a random direction, we obtain the expression of the optimal reorientation rate which minimizes the MFPT to a centered spherical target within a spherical confinement, in two and three dimensions. In a last chapter, we model the motion of eukaryotic cells by active Brownian walks. We explain an experimental observation: the persistence time is exponentially coupled with the speed of the cell. We also obtain a phase diagram for each type of trajectories. This model is a first step to quantify the search efficiency of immune cells in terms of a minimal number of biological parameters
Brangbour, Coraline. "Force générée par la polymérisation de filaments d'actine." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2008. http://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-00005102.
Повний текст джерелаSteffenoni, Stefano. "Active Brownian Dynamics." 2018. https://ul.qucosa.de/id/qucosa%3A34369.
Повний текст джерелаFilipe, Raquel Maria Vicente. "Coupled Wiener processes: from single to collective dynamics of active particles." Master's thesis, 2017. http://hdl.handle.net/10451/31828.
Повний текст джерелаAtualmente é possível observar um crescente desenvolvimento da tecnologia e, nomeadamente, de robots. Cientistas e engenheiros estão a trabalhar com escalas cada vez mais pequenas, como a micro e a nano-escala. A sociedade pode beneficiar destes desenvolvimentos de diversos modos, como por exemplo, na área da Saúde. Pensemos então na possibilidade de construir micro-robots que são capazes de levar substâncias específicas, como medicamentos, a partes do corpo humano em necessidade. Esta tarefa parece f´acil se pensarmos nos mais recentes desenvolvimentos de robots à escala humana, mas o desafio está no facto de que os micro-robots sofrem muitas colisões provenientes do meio em que estão, devido a flutuações térmicas. Tendo este facto em conta, a descrição matemática destas partículas usando teorias da Mecânica torna-se um desafio. Para estudar o movimento dessas partículas, baseamo-nos no movimento de partículas criadas pela Natureza, como por exemplo, um espermatozóide. O seu movimento não é apenas aleatório pois é claro que existe uma direção preferencial de velocidade, à qual chamamos velocidade de deriva. Este termo de velocidade de deriva diz-nos se a partícula é ativa ou não, sendo então uma partícula Browniana passiva. Para descrever as equaçõees de movimento desta partícula, utiliza-se o conceito de processo de Wiener que também é denominado por movimento Browniano. Reduz-se então um problema de vários corpos a um problema de um corpo e para isso é necessário incluir conceitos de Cálculo Estocástico, cujo fator principal é o processo de Wiener, e o resultado será uma equação diferencial estocástica como equação de movimento da partícula em estudo. Apesar disso, note-se que não é possível aplicar esta redução a todos os sistemas, pois é necessário preencher os requisitos apropriados, por exemplo esta redução é aplicada quando há interesse em estudar as propriedades globais do sistema e/ou o comportamento mecânico em vez da estrutura molecular e/ou interações químicas ou quando se pretende fazer um estudo simples dos resultados das simulações e do comportamento do sistema. Com esta redução obtêm-se cálculos computacionalmente mais económicos e, além disso, é possível simular sistemas maiores, assim como maiores escalas de tempo, o que permite usar um incremento de tempo maior. Contudo, é importante garantir que os modelos simplificados são capazes de reproduzir as propriedades físicas relevantes. Utilizando esta equação diferencial estocástica, é possível realizar simulações e explorar várias possibilidades tais como diferentes valores da velocidade de deriva, diferentes tempos totais de simulação, diferentes viscosidades do fluído, introduzir obstáculos (como por exemplo uma parede) e diferentes potenciais de interação entre as partículas. Para integrar numericamente as equações de movimento, implementou-se o método de Euler-Maruyama. Este método baseia-se no tão conhecido método de Euler que é utilizado para resolver equações diferenciais ordinárias numericamente. Considerou-se um sistema de duas dimensões e partículas de forma circular. Foram feitas simulações com partículas Brownianas passivas a partículas ativas considerando condições periódicas de fronteira de onde se concluiu que as partículas Brownianas passivas possuem um comportamento puramente difusivo ao longo do tempo, ou seja o deslocamento quadrático médio varia linearmente com o tempo, enquanto que as partículas ativas possuem um comportamento balístico, ou seja o deslocamento quadrático médio varia quadraticamente com o tempo, para tempos menores do que o inverso do coeficiente de difusão rotacional e comportamento difusivo para tempos maiores do que este. Nas simulações seguintes considerou-se a presença de uma caixa quadrada no sistema e partículas com a mesma posição inicial. Estas simulações foram realizadas para proceder ao estudo da função densidade de probabilidade. Aqui, para além de termos estudado o impacto de se considerar diferentes valores da velocidade de deriva e diferentes tempos totais de simulação, também se considerou o impacto de um fluido diferente. Observou-se que, no caso das partículas Brownianas passivas, a função densidade de probabilidade convergiu de uma distribuição normal para uma distribuição uniforme ao longo do tempo. No caso das partículas ativas, observou-se que a função densidade de probabilidade aumentou nas regiões próximas das paredes e que diminui nas restantes regiões. Para um tempo fixo e variando a velocidade de deriva das partículas ativas, observou-se o mesmo. Foi possível concluir que, com a presença de paredes, as partículas ativas acumulam-se perto destas e a velocidade deste processo depende do tempo total de simulação e/ou da velocidade de deriva. Este resultado era esperado pois é sabido da teoria que quando uma partícula ativa interage com uma parede, existe uma assimetria entre o movimento de chegada e o de partida da parede. Quando a partícula se aproxima da parede irá ficar próxima da parede até que a orientação da sua velocidade se altere para uma orientação oposta à parede e aí a partícula irá nadar para longe da parede. Esta assimetria faz com que exista uma tendência de acumulação de partículas ativas próximo das paredes. O estudo da acumulação de partículas ativas nas paredes é importante em aplicações, por exemplo no caso em que se supõe que um micro-robot leva uma dada substância a partes específicas do corpo humano, estes robots podem ter tendência a acumular próximos de superfícies no corpo o que pode resultar em elevadas concentrações da substância em questão em locais desejáveis ou não podendo haver, portanto, efeitos secundários indesejáveis. Ao variar o coeficiente de difusão translacional, observaram-se várias dependências entre o coeficiente de difusão translacional e a velocidade de deriva e também entre o coeficiente de difusão translacional e o tempo total de simulação. Nas simulações com partículas Brownianas passivas observou-se que, fixando o tempo de simulação, ao aumentar o coeficiente de difusão translacional a curva da função densidade de probabilidade era mais larga. Ao longo do tempo, para qualquer coeficiente de difusão translacional estudado, observou-se que a função densidade de probabilidade tornou-se mais larga. No caso com partículas ativas e com variação do coeficiente de difusão translacional, foram observadas as mesmas diferenças de comportamento em relação às partículas Brownianas passivas aquando a introdução das paredes: ao aumentar a velocidade de deriva nos quatro casos de diferente coeficiente de difusão translacional observou-se que o processo de acumulação de partículas próxima da parede era mais rápido. Para um valor de velocidade de deriva fixado, observou-se que a função densidade de probabilidade aumenta próximo das paredes ao longo do tempo nos quatro casos de diferente coeficiente de difusão translacional considerados. Por fim, consideraram-se interações entre partículas de modo a melhor entender o movimento colectivo de partículas, para isso estudou-se o caso com um potencial puramente repulsivo e com um potencial repulsivo e atrativo (potencial de Lennard-Jones). O primeiro caso estudado foi com duas partículas tangentes uma à outra no início das simulações. No caso com partículas Brownianas passivas, observou-se que, com qualquer dos potenciais considerados, as partículas repelem-se e afastam-se uma da outra. O mesmo acontece com partículas ativas apesar de que após um certo tempo a distância entre elas fica aproximadamente estável. De seguida, ainda considerando os potenciais, estudou-se um sistema com muitas partículas para se estudar a função densidade de probabilidade para diferentes valores da velocidade de deriva e do tempo total de simulação. Aqui observou-se o mesmo comportamento do que no caso em que as simulações realizadas sem se considerar potencial referido anteriormente: a função densidade de probabilidade no caso de partículas Brownianas passivas converge para uma distribuição uniforme e no caso com partículas ativas, a função densidade de probabilidade atinge valores mais elevados próxima das paredes ao longo do tempo e este processo, mais uma vez, ocorre de modo mais rápido quando se consideram valores da velocidade de deriva mais elevados. No entanto, foram observadas algumas diferenças entre ambos os potenciais: as partículas Brownianas passivas, ao considerar o potencial puramente repulsivo, necessitam de mais tempo até que se distribuam uniformemente pelo espaço e, portanto, exige-se mais tempo até que a função densidade de probabilidade convirja para uma distribuição uniforme; as partículas ativas acumulam-se mais depressa junto das paredes quando se considera o potencial puramente repulsivo do que o potencial de Lennard-Jones. Existem questões interessantes e importantes em termos de aplicações a serem estudadas no futuro. Por exemplo, se se considerar a existência de obstáculos no fluido será um caso interessante de se estudar o comportamento das partículas ativas e a sua acumulação, por exemplo, para diferentes geometrias do obstáculo. Outra questão interessante será o movimento ativo quiral no qual as partículas ativas nadam em trajetórias circulares. A existência de mais conhecimento científico nestes tópicos irá permitir um maior controle sobre partículas ativas, em particular, partículas ativas criadas pelo Homem tais como os micro- e nano-robots mencionados atrás.
Our goal is to study the singular and collective dynamics of active particles and compare them with passive Brownian particle dynamics. We introduce the Wiener process (also known as Brownian motion) and stochastic differential equations after which we present the numerical method used here: the Euler-Maruyama method. The concepts of both passive Brownian particles and active particles are explained and we introduce the concept of drift velocity. We then study the influence of a wall in these dynamics, calculating the probability density function when we consider different conditions such as different total simulation times, different values of drift velocity and different fluids. The existence of two distinct potentials is also considered: one that is purely repulsive and the Lennard-Jones potential, which is attractive and repulsive. Again, we calculate the probability density function in a system with several particles and study cases with different total simulation times and differing values of drift velocity. We consider a two-dimensional system for our conclusions and circular shaped particles. When comparing the motion of a singular particle, we can conclude that passive Brownian particles show a purely diffusive behavior, i.e. the mean square displacement is linear over time, and active particles show a diffusive behavior for longer times, i.e. times longer than the inverse of the rotational diffusion coefficient, whereas for shorter times, i.e. times shorter than the inverse of the rotational diffusion coefficient, they show a ballistic behavior, i.e. the mean square displacement shows a quadratic dependence of time. If we assume the existence of a wall in our system, we notice that the probability density function increases near the walls when fixing the value of drift velocity, while it converges to zero in the remaining regions. Physically, this means that there is an accumulation of particles near the wall since they stay there hitting the wall until their velocity direction changes. We also conclude that for passive Brownian particles, there is a convergence of the probability density function from a normal to a uniform distribution. However, when we consider active particles, the probability density function increases near the wall and it converges to zero in the remaining regions over time. We conclude that this occurs more rapidly as the value of drift velocity increases. When comparing different fluids, i.e. fluids with distinct values of translational diffusion coefficient (and so distinct values of rotational diffusion coefficient), we conclude that, for passive Brownian particles, the curve of distribution representing the probability density function becomes wider when the translational diffusion coefficient is larger when keeping the time fixed while, if we vary the time, this curve will be wider over time. For active particles, we concluded that the probability density function increases near the walls over time for a smaller translational diffusion coefficient. For a fixed time of simulation, the larger the value of drift velocity is, the higher the probability density function will be near the walls, which also increases when the translational diffusion coefficient is lowered. If we assume a repulsive potential between two passive Brownian particles tangent to each other, we conclude that they move away from each other. When we consider two active particles, they move away until they are outside the interaction range of the repulsive potential and then the distance between them stays approximately stable. If we consider several particles, again, we see that, for passive Brownian particles, there is a convergence of the probability density function to a uniform distribution. When considering active particles, the probability density function increases near the wall over time and it converges to zero in the remaining regions. When increasing the value of drift velocity this occurs faster than if we were considering a smaller value of drift velocity. When considering the Lennard-Jones potential between two particles tangent to each other, the conclusions are the same as for the repulsive potential. In our work we observed that when the depth of the potential well converges to zero, there is a weaker attraction between the particles, which leads to a non-aggregation state. In the opposite case, in which the depth of the potential well is much larger than one, the aggregation between the particles is very strong. This last result does not depend on the value of the drift velocity. When considering several particles, we conclude the same for the probability density function as in the repulsive potential case. For passive Brownian particles, the process of converging to a uniform distribution is slower when considering the purely repulsive potential than the Lennard-Jones potential. For active particles, the process of accumulation of particles near the wall is faster when the repulsive potential is considered than with the Lennard-Jones potential.
CARMONA, SOSA Viridiana. "3D microstructures for active and soft matter studies." Doctoral thesis, 2021. http://hdl.handle.net/11573/1563050.
Повний текст джерелаAdhyapak, Tapan Chandra. "Mesophases Of Active Matter : Translational Order, Critical Rheology And Electrostatics." Thesis, 2012. http://etd.iisc.ernet.in/handle/2005/2519.
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