Самоходные частицы - Self-propelled particles

Самоходные частицы (SPP), также называемый самодвижущиеся частицы, - термины, используемые физиками для описания автономные агенты, которые преобразуют энергию окружающей среды в направленное или постоянное движение. Природные системы, которые вдохновили на изучение и создание этих частиц, включают идущих, плавающих или летающих животных. Другие биологические системы включают бактерии, клетки, водоросли и другие микроорганизмы. Как правило, самоходные частицы часто относятся к искусственным системам, таким как роботы, или специально разработанным частицам, таким как плавающие. Коллоиды Януса, наномоторы и ходячие зерна. В случае направленного движения, которое приводится в движение химическим градиентом, это называется хемотаксис, наблюдаемые в биологических системах, например определение кворума бактерий и обнаружение феромонов муравьев, а также в синтетических системах, например биметаллические наностержни и хемотаксис молекул фермента.

Обзор

Самодвижущиеся частицы взаимодействуют друг с другом, что может привести к возникновению коллективного поведения. Такое коллективное поведение имитирует самоорганизацию, наблюдаемую при стайке птиц, скоплении насекомых, формировании стад овец и т. Д.

Чтобы понять повсеместность таких явлений, физики разработали ряд моделей самодвижущихся частиц. Эти модели предсказывают, что самоходные частицы обладают определенными свойствами на уровне группы, независимо от типа животных (или искусственных частиц) в рое.[1] В теоретической физике стало проблемой найти минимальные статистические модели, отражающие такое поведение.[2][3][4]

Примеры

Биологические системы

Большинство животных можно рассматривать как SPP: они находят энергию в своей пище и демонстрируют различные стратегии передвижения, от полета до ползания. Наиболее яркими примерами коллективного поведения в этих системах являются косяки рыб, стада птиц, стада овец, скопления людей. В меньшем масштабе клетки и бактерии также можно рассматривать как SPP. Эти биологические системы могут двигаться сами по себе благодаря присутствию хемоаттрактантов. В еще меньшем масштабе молекулярные моторы преобразовать энергию АТФ в направленное движение. Недавняя работа показала, что молекулы ферментов также продвигаются сами.[5] Кроме того, было показано, что они предпочтительно будут перемещаться в область более высокой концентрации субстрата,[6] явление, которое было развито в методику очистки для выделения живых ферментов.[7] Кроме того, микрочастицы могут становиться самодвижущимися, если они функционализированы ферментами. Каталитические реакции ферментов направляют частицы на основе соответствующих градиентов субстрата.[8]

Искусственные системы

Пример SPP: наностержень из золота и платины, который самодвигается в перекиси водорода за счет самоэлектрофоретических сил.

Существует различие между влажными и сухими системами. В первом случае частицы «плавают» в окружающей жидкости; во втором случае частицы «ходят» по подложке.

Активные коллоидные частицы, дублированные наномоторы, являются прототипом мокрого SPP. Частицы Януса представляют собой коллоидные частицы с двумя разными сторонами, имеющими разные физические или химические свойства. Этот нарушение симметрии позволяет, правильно настроив среду (обычно окружающее решение), для движения частицы Януса. Например, две стороны частицы Януса могут вызывать локальный градиент температуры, электрического поля или концентрации химических веществ. Это вызывает движение частицы Януса по градиенту, соответственно, через термофорез, электрофорез или же диффузиофорез. Поскольку частицы Януса потребляют энергию из окружающей среды (катализ химических реакций, поглощение света и т. Д.), Возникающее в результате движение представляет собой необратимый процесс, и частицы находятся вне равновесия.

  • Первым примером искусственной SPP в нано- или микронном масштабе был биметаллический наностержень из золота и платины, разработанный Сен и Маллук.[9] В растворе перекиси водорода этот «наномотор» будет проявлять каталитическую окислительно-восстановительную реакцию, вызывая тем самым поток жидкости вдоль поверхности посредством самодиффузиофореза. В аналогичной системе использовался медно-платиновый стержень в растворе брома.[10]
  • Другой Janus SPP был разработан путем покрытия половины полистирольного шарика платиной. Они использовались для управления движением каталитических двигателей, когда они находились близко к твердой поверхности. Эти системы могли перемещать активные коллоиды, используя геометрические ограничения.[11]
  • Другой пример Janus SPP - это металлоорганический двигатель, использующий микросферы из золота и кремния.[12] Катализатор Грабба был привязан к кремнеземной половине частицы и в растворе мономера запускал каталитическую полимеризацию. Результирующий градиент концентрации по поверхности заставит двигатель раствориться.
  • Другим примером искусственной SPP являются микрочастицы платинового вращателя, вращение которых регулируется в зависимости от их формы и симметрии.[13]
  • Несколько других примеров описаны в наномотор конкретная страница.

Шагающие зерна являются типичной реализацией сухого SPP: зерна представляют собой миллиметровые диски, сидящие на вертикально вибрирующей пластине, которая служит источником энергии и импульса. Диски имеют два разных контакта («ножки») с пластиной, твердую игольчатую ножку спереди и большую мягкую резиновую ножку сзади. При встряхивании диски движутся в предпочтительном направлении, определяемом полярной (голова-хвост) симметрией контактов. Это вместе с вибрационным шумом приводит к постоянному случайному блужданию.[14]

Типичное коллективное поведение

Типичный коллективное движение обычно включает формирование самособирающихся структур, таких как кластеры и организованные сборки.

Выдающееся и наиболее впечатляющее эмерджентное крупномасштабное поведение, наблюдаемое в сборках SPP, направлено коллективное движение. В этом случае все частицы движутся в одном направлении. Кроме того, могут возникать пространственные структуры, такие как полосы, вихри, звездочки, движущиеся кластеры.

Другой класс крупномасштабного поведения, который нет Подразумеваемое направленное движение - это либо спонтанное образование кластеров, либо разделение на газообразную и жидкую фазы, что является неожиданным явлением, когда SPP имеют чисто отталкивающее взаимодействие. Это разделение фаз было названо разделением фаз, вызванным подвижностью (MIPS).

Примеры моделирования

Моделирование SPP было введено в 1995 г. Тамаш Вичек и другие.[15] как частный случай Boids модель, представленная в 1986 г. Рейнольдс.[16] В этом случае SPP представляют собой точечные частицы, которые движутся с постоянной скоростью. и принять (при каждом увеличении времени) среднее направление движения других частиц в их локальной окрестности с точностью до некоторого дополнительного шума.[17][18]

Внешнее видео
значок видео Интерактивное моделирование модели SPP[19]
- нужна Java

Моделирование демонстрирует, что подходящее «правило ближайшего соседа» в конечном итоге приводит к скоплению всех частиц вместе или движению в одном направлении. Это появляется, даже если нет централизованной координации, и даже если соседи для каждой частицы постоянно меняются с течением времени (см. Интерактивное моделирование в поле справа).[15]

С тех пор был предложен ряд моделей, начиная от простой так называемой активной броуновской частицы до высокоразвитых и специализированных моделей, направленных на описание конкретных систем и ситуаций. Среди важных ингредиентов в этих моделях можно перечислить

  • Самодвижение: при отсутствии взаимодействия скорость SPP сходится к заданному постоянному значению
  • Взаимодействие с телами: частицы можно рассматривать как точки (без взаимодействия с телами), как в модели Вичека. В качестве альтернативы можно включить потенциал взаимодействия, притягивающий или отталкивающий. Этот потенциал может быть изотропным или не описывать сферические или удлиненные частицы.
  • Ориентация тела: для частиц с фиксированной осью можно включить дополнительные степени свободы для описания ориентации тела. Связь оси этого тела со скоростью - дополнительная опция.
  • Выравнивание правил взаимодействия: в духе модели Вичека соседние частицы выравнивают свои скорости. Другая возможность состоит в том, что они совмещают свои ориентации.

Можно также включить действенные воздействия окружения; например, номинальная скорость SPP может быть установлена ​​в зависимости от местной плотности, чтобы учесть эффекты скученности.

Некоторые приложения к реальным системам

Нимфа саранчи
Внешнее видео
значок видео Марширующая саранча - ускорился в 6 раз.
Когда плотность саранчи достигает критической точки, они неуклонно идут вместе, не меняя направления.

Марширующая саранча

Молодой пустынная саранча одинокие и бескрылые нимфы. Если еды не хватает, они могут собраться вместе и начать оккупировать соседние районы, набирая больше саранчи. Со временем они могут превратиться в марширующую армию, простирающуюся на многие километры.[20] Это может быть прелюдией к появлению огромных стаи летающей взрослой саранчи, опустошающей растительность в континентальном масштабе.[21]

Одним из ключевых предсказаний модели SPP является то, что как плотность населения Если группа увеличивается, происходит резкий переход от отдельных людей, движущихся относительно беспорядочно и независимо друг от друга внутри группы, к группе, движущейся как единое целое.[22] Таким образом, в случае с молодой пустынной саранчой должна возникнуть точка запуска, которая превратит неорганизованную и рассредоточенную саранчу в скоординированную марширующую армию. При достижении критической плотности популяции насекомые должны начать стабильно маршировать вместе в одном направлении.

В 2006 году группа исследователей изучила, насколько эта модель работает в лаборатории. Саранчу поместили на круглую арену, и ее перемещение отслеживалось с помощью компьютерного программного обеспечения. При низкой плотности, ниже 18 особей на квадратный метр, саранча беспорядочно передвигается. При промежуточной плотности они начинают выстраиваться в линию и маршировать вместе, прерываясь резкими, но скоординированными изменениями направления. Однако, когда плотность достигла критического значения около 74 саранчовых / м2, саранча перестала делать быстрые и спонтанные изменения направления, а вместо этого неуклонно маршировала в одном и том же направлении в течение полных восьми часов эксперимента (см. видео слева). Это подтвердило поведение, предсказанное моделями SPP.[1]

В поле, согласно Продовольственная и сельскохозяйственная организация Объединенных Наций, средняя плотность походных отрядов - 50 саранчовых / м2 (50 миллионов саранчовых / км2), с типичным диапазоном от 20 до 120 саранчовых / м2.[21]:29 Результаты исследований, обсужденные выше, демонстрируют динамическую нестабильность, которая присутствует при более низкой плотности саранчи, типичной для поля, когда марширующие группы случайным образом меняют направление без каких-либо внешних возмущений. Понимание этого явления, вместе с переходом к полностью скоординированному маршу с более высокой плотностью, необходимо для борьбы с роем пустынной саранчи.[1]

Посадки птиц

Стаи птиц могут резко изменить свое направление в унисон, а затем так же внезапно принять единодушное групповое решение о высадке.[23]

Часто наблюдают, как роящиеся животные, такие как муравьи, пчелы, рыбы и птицы, внезапно переходят из одного состояния в другое. Например, птицы резко переходят из состояния полета в состояние приземления. Или рыба переключается с стайки в одном направлении на стайку в другом направлении. Такие переключения состояний могут происходить с поразительной скоростью и синхронностью, как если бы все члены группы приняли единодушное решение в один и тот же момент. Подобные явления давно озадачивали исследователей.[24]

В 2010 году Бхаттачарья и Вичек использовали модель SPP для анализа того, что здесь происходит. В качестве парадигмы они рассматривали, как летающие птицы приходят к коллективному решению совершить внезапное и синхронизированное изменение положения на суше. У птиц, таких как скворцы на изображении справа, нет лидера, принимающего решения, но стадо точно знает, как приземлиться единым способом. Необходимость приземления группы перевешивает отклонения намерений отдельных птиц. Модель частиц обнаружила, что коллективный переход к посадке зависит от возмущений, которые применяются к отдельным птицам, например, от того, где птицы находятся в стае.[23] Это поведение можно сравнить с тем, как песчаные лавины сходят, если они накапливаются, до точки, в которой симметричные и аккуратно размещенные зерна сходят лавино, потому что колебания становятся все более нелинейными.[25]

«Наша главная мотивация заключалась в том, чтобы лучше понять что-то непонятное и необычное в природе, особенно в случаях, связанных с остановкой или запуском коллективного поведенческого паттерна в группе людей или животных ... Мы предлагаем простую модель системы, чья участники имеют тенденцию следовать за другими как в пространстве, так и в своем состоянии ума относительно решения о прекращении деятельности. Это очень общая модель, которая может быть применена к аналогичным ситуациям ».[23] Модель также может быть применена к рой беспилотных дроны, к инициированию желаемого движения в толпе людей или к интерпретации групповых моделей при покупке или продаже акций фондового рынка.[26]

Другие примеры

Модели SPP применялись во многих других областях, таких как стайная рыба,[27] рои роботов,[28] молекулярные моторы,[29] развитие человеческие панические бега[30] и эволюция человека тропы в городских зеленых насаждениях.[31] SPP в Стокса поток, Такие как Частицы Януса, часто моделируются сквирт модель.[32]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ а б c Buhl, J .; Самптер, Д. Дж. Т .; Кузин, Д .; Hale, J. J .; Despland, E .; Miller, E. R .; Симпсон, С. Дж. (2006). «От беспорядка к порядку в походной саранче» (PDF). Наука. 312 (5778): 1402–1406. Bibcode:2006Научный ... 312.1402B. Дои:10.1126 / science.1125142. PMID  16741126. S2CID  359329. Архивировано из оригинал (PDF) на 2011-09-29. Получено 2011-04-07.
  2. ^ Тонер, Дж .; Tu, Y .; Рамасвами, С. (2005). «Гидродинамика и фазы флок» (PDF). Анналы физики. 318 (170): 170–244. Bibcode:2005AnPhy.318..170T. Дои:10.1016 / j.aop.2005.04.011.
  3. ^ Bertin, E .; Дроз, М .; Грегуар, Г. (2009). «Уравнения гидродинамики самодвижущихся частиц: микроскопический вывод и анализ устойчивости». Журнал физики А. 42 (44): 445001. arXiv:0907.4688. Bibcode:2009JPhA ... 42R5001B. Дои:10.1088/1751-8113/42/44/445001. S2CID  17686543.
  4. ^ Li, Y. X .; Lukeman, R .; Эдельштейн-Кешет, Л. (2007). «Минимальные механизмы образования школы в самоходных частицах» (PDF). Physica D: нелинейные явления. 237 (5): 699–720. Bibcode:2008PhyD..237..699L. Дои:10.1016 / j.physd.2007.10.009. Архивировано из оригинал (PDF) на 2011-10-01.
  5. ^ Муддана, Хари С .; Сенгупта, Самудра; Маллук, Томас Э .; Сен, Аюсман; Батлер, Питер Дж. (24 февраля 2010 г.). «Катализ субстрата усиливает диффузию одного фермента». Журнал Американского химического общества. 132 (7): 2110–2111. Дои:10.1021 / ja908773a. ISSN  0002-7863. ЧВК  2832858. PMID  20108965.
  6. ^ Сенгупта, Самудра; Дей, Кришна К .; Муддана, Хари С .; Табуйо, Тристан; Ибеле, Майкл Э .; Батлер, Питер Дж .; Сен, Аюсман (30 января 2013 г.). «Ферментные молекулы как наномоторы». Журнал Американского химического общества. 135 (4): 1406–1414. Дои:10.1021 / ja3091615. ISSN  0002-7863. PMID  23308365.
  7. ^ Дей, Кришна Канти; Дас, Самбита; Пойтон, Мэтью Ф .; Сенгупта, Самудра; Батлер, Питер Дж .; Cremer, Paul S .; Сен, Аюсман (23 декабря 2014 г.). «Хемотаксическое разделение ферментов». САУ Нано. 8 (12): 11941–11949. Дои:10.1021 / nn504418u. ISSN  1936-0851. PMID  25243599.
  8. ^ Дей, Кришна К .; Чжао, Си; Танси, Бенджамин М .; Méndez-Ortiz, Wilfredo J .; Córdova-Figueroa, Ubaldo M .; Голестанян, Рамин; Сен, Аюсман (09.12.2015). «Микромоторы с ферментным катализом». Нано буквы. 15 (12): 8311–8315. Bibcode:2015НаноЛ..15.8311Д. Дои:10.1021 / acs.nanolett.5b03935. ISSN  1530-6984. PMID  26587897.
  9. ^ Пакстон, Уолтер Ф .; Кистлер, Кевин С.; Olmeda, Christine C .; Сен, Аюсман; Сант Анджело, Сара К .; Цао, Яньян; Маллук, Томас Э .; Lammert, Paul E .; Креспи, Винсент Х. (2004-10-01). «Каталитические наномоторы: автономное движение полосатых наностержней». Журнал Американского химического общества. 126 (41): 13424–13431. Дои:10.1021 / ja047697z. ISSN  0002-7863. PMID  15479099.
  10. ^ Лю, Ран; Сен, Аюсман (21 декабря 2011 г.). «Автономный наномотор на основе медно-платиновой сегментированной нанобатареи». Журнал Американского химического общества. 133 (50): 20064–20067. Дои:10.1021 / ja2082735. ISSN  0002-7863. PMID  21961523.
  11. ^ Дас, Самбита; Гарг, Астха; Кэмпбелл, Эндрю I .; Хауз, Джонатан; Сен, Аюсман; Велегол, Даррелл; Голестанян, Рамин; Эббенс, Стивен Дж. (02.12.2015). «Границы могут управлять активными сферами Януса». Nature Communications. 6: 8999. Bibcode:2015 НатКо ... 6.8999D. Дои:10.1038 / ncomms9999. ISSN  2041-1723. ЧВК  4686856. PMID  26627125.
  12. ^ Павлик, Райан А .; Сенгупта, Самудра; Макфадден, Тимоти; Чжан, Хуа; Сен, Аюсман (26 сентября 2011 г.). «Двигатель с приводом от полимеризации». Angewandte Chemie International Edition. 50 (40): 9374–9377. Дои:10.1002 / anie.201103565. ISSN  1521-3773. PMID  21948434.
  13. ^ Брукс, Аллан М .; Тасинкевич, Николай; Сабрина, Сиеда; Велегол, Даррелл; Сен, Аюсман; Бишоп, Кайл Дж. М. (30 января 2019 г.). «Формо-направленное вращение гомогенных микромоторов посредством каталитического самоэлектрофореза». Nature Communications. 10 (1): 495. Bibcode:2019НатКо..10..495Б. Дои:10.1038 / s41467-019-08423-7. ISSN  2041-1723. ЧВК  6353883. PMID  30700714.
  14. ^ Дезень, Жюльен; Даушо, Оливье; Шате, Хьюг (2010). «Коллективное движение вибрирующих полярных дисков». Письма с физическими проверками. 105 (9): 098001. arXiv:1004.1499. Bibcode:2010PhRvL.105i8001D. Дои:10.1103 / PhysRevLett.105.098001. PMID  20868196. S2CID  40192049.
  15. ^ а б Vicsek, T .; Цирок, А .; Ben-Jacob, E .; Коэн, I .; Шочет, О. (1995). «Новый тип фазового перехода в системе самодвижущихся частиц». Письма с физическими проверками. 75 (6): 1226–1229. arXiv:cond-mat / 0611743. Bibcode:1995ПхРвЛ..75.1226В. Дои:10.1103 / PhysRevLett.75.1226. PMID  10060237. S2CID  15918052.
  16. ^ Рейнольдс, C.W. (1987). «Стаи, стада и школы: распределенная модель поведения». Материалы 14-й ежегодной конференции по компьютерной графике и интерактивным техникам - SIGGRAPH '87. Компьютерная графика. 21. С. 25–34. CiteSeerX  10.1.1.103.7187. Дои:10.1145/37401.37406. ISBN  978-0897912273. S2CID  546350.
  17. ^ Czirók, A .; Вичек, Т. (2006). «Коллективное поведение взаимодействующих самодвижущихся частиц». Physica A. 281 (1): 17–29. arXiv:cond-mat / 0611742. Bibcode:2000PhyA..281 ... 17C. Дои:10.1016 / S0378-4371 (00) 00013-3. S2CID  14211016.
  18. ^ Jadbabaie, A .; Lin, J .; Морс, А. (2003). «Координация групп мобильных автономных агентов по правилам ближайшего соседа». IEEE Transactions по автоматическому контролю. 48 (6): 988–1001. CiteSeerX  10.1.1.128.5326. Дои:10.1109 / TAC.2003.812781 – Доказательства сходимости модели SPP.
  19. ^ "Модель самоуправляемой частицы". Интерактивные симуляции. Колорадский университет. 2005. Архивировано с оригинал 14 октября 2012 г.. Получено 10 апреля 2011.
  20. ^ Уваров, Б. П. (1977). Поведение, экология, биогеография, популяционная динамика. Кузнечик и саранча: справочник по общей акридологии. II. Издательство Кембриджского университета.
  21. ^ а б Symmons, P.M .; Крессман, К. (2001). «Рекомендации по пустынной саранче: биология и поведение» (PDF). Рим: ФАО.
  22. ^ Huepe, A .; Алдана, М. (2004). «Перемежаемость и кластеризация в системе самодвижущихся частиц» (PDF). Письма с физическими проверками. 92 (16): 168701 [4 страницы]. Bibcode:2004ПхРвЛ..92п8701Н. Дои:10.1103 / PhysRevLett.92.168701. PMID  15169268.
  23. ^ а б c Bhattacharya, K .; Вичек, Т. (2010). «Коллективное принятие решений сплоченными стаями». Новый журнал физики. 12 (9): 093019. arXiv:1007.4453. Bibcode:2010NJPh ... 12i3019B. Дои:10.1088/1367-2630/12/9/093019. S2CID  32835905.
  24. ^ «Самоходная система частиц улучшает понимание моделей поведения» (Пресс-релиз). Медицинские новости сегодня. 18 сентября 2010 г.
  25. ^ Somfai, E .; Цирок, А .; Вичек, Т. (1994). «Степенное распределение оползней в эксперименте по размыву сыпучей сваи». Журнал физики A: математические и общие. 27 (20): L757 – L763. Bibcode:1994JPhA ... 27L.757S. Дои:10.1088/0305-4470/27/20/001.
  26. ^ "Раскрытие процесса принятия решений по птичьей стае". Гималайские времена. 2010-09-14.
  27. ^ Gautrais, J .; Jost, C .; Тераулаз, Г. (2008). «Ключевые поведенческие факторы в модели самоорганизации косяка рыб» (PDF). 45: 415–428. Архивировано из оригинал (PDF) на 2011-01-12.
  28. ^ Sugawara, K .; Сано, М .; Ватанабэ, Т. (2009). «Природа перехода порядок-беспорядок в модели Вичека для коллективного движения самодвижущихся частиц». Физический обзор E. 80 (5): 050103 [1–4]. Bibcode:2009PhRvE..80e0103B. Дои:10.1103 / PhysRevE.80.050103. PMID  20364937.
  29. ^ Чоудхури, Д. (2006). «Коллективные эффекты во внутриклеточном молекулярном автомобильном транспорте: координация, сотрудничество и конкуренция». Physica A. 372 (1): 84–95. arXiv:физика / 0605053. Bibcode:2006PhyA..372 ... 84C. Дои:10.1016 / j.physa.2006.05.005. S2CID  14822256.
  30. ^ Helbing, D .; Farkas, I .; Вичек, Т. (2000). «Моделирование динамических характеристик побега паники». Природа. 407 (6803): 487–490. arXiv:cond-mat / 0009448. Bibcode:2000Натура 407..487H. Дои:10.1038/35035023. PMID  11028994. S2CID  310346.
  31. ^ Helbing, D .; Keltsch, J .; Мольнар, П. (1997). «Моделирование эволюции систем следов человека». Природа. 388 (6637): 47–50. arXiv:cond-mat / 9805158. Bibcode:1997Натура.388 ... 47H. Дои:10.1038/40353. PMID  9214501. S2CID  4364517.
  32. ^ Бикель, Томас; Маджи, Аргхья; Вюргер, Алоис (2013). «Схема течения в окрестности самодвижущихся горячих частиц Януса». Физический обзор E. 88 (1): 012301. arXiv:1401.7311. Bibcode:2013PhRvE..88a2301B. Дои:10.1103 / PhysRevE.88.012301. ISSN  1539-3755. PMID  23944457. S2CID  36558271.

Дальнейшие ссылки

внешняя ссылка