31、玻璃形成液体中的异常输运与亚扩散限制反应

玻璃形成液体中的异常输运与亚扩散限制反应

1. 玻璃形成液体的弛豫动力学

玻璃形成液体的弛豫动力学极为复杂,在多个时间尺度上呈现出不同特征。理解这一动力学是一个难题,至今尚未完全解决。其背后的单个粒子微观动力学同样复杂,且具有很强的协同性,这种协同性会随着温度降低而增强。

目前,关于协同动力学仍有许多细节未被理解,例如:
- 构型空间中的某个区域为何会呈现“可移动性”?
- 一个“可移动区域”能存在多久?
- “可移动区域”在多大程度上会影响其局部邻域的动力学?

不过,有理由乐观地认为,通过努力,这些问题有望在不久的将来得到解答。此外,近期研究表明,玻璃形成系统的某些弛豫动力学方面可以用连续时间随机行走很好地描述,这让我们期待能用相关方法至少部分地分析和理解玻璃系统中的异常输运现象。

2. 亚扩散过程的基本概念

异常扩散过程在自然界中普遍存在,通常与复杂系统相关,这些系统会在扩散过程中引入空间和/或时间相关性。正常扩散的标志是扩散实体(以下简称“粒子”)的均方位移随时间呈线性渐近依赖关系,即 ⟨r²⟩∼t (t →∞);而异常扩散则表现为非线性时间依赖关系。当粒子的均方位移随时间的增长呈亚线性,即 ⟨r²⟩/t →0 (t →∞)时,该粒子被称为亚扩散粒子(若极限趋于无穷大,则为超扩散)。在本文中,主要关注满足 ⟨r²⟩∼tγ (t →∞)且 0 < γ < 1 的亚扩散过程。

扩散限制反应是一类有趣的扩散过程。在这类过程中,扩散是主要的混合机制,且反应物相互找到对方的时间远长于相遇后发生反应的时间。因此,扩散是决定反应物空间分布和反应速率的关键因素。由于扩散并非特别有效的混

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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