Diffusion with stochastic resetting in the presence of a delta killing trap: Drift-controlled survival regimes

扩散 物理 三角洲 理论(学习稳定性) 统计物理学 联轴节(管道) 控制理论(社会学) 噪音(视频) 数学 机械 加速度 稳态(化学) 随机过程 动作(物理)
作者
Alain Mazzolo
出处
期刊:Physical review [American Physical Society]
卷期号:114 (4)
标识
DOI:10.1103/3s1c-k5vg
摘要

We study a one-dimensional diffusive particle subject to stochastic resetting to its initial position, in the presence of an imperfect, localized target that can absorb (kill) the particle, modeled by a delta-function killing rate. The central question is how stochastic resetting competes with drift-induced transience and the target's finite reactivity. Exact Laplace-space expressions are derived for the non-normalized propagator and survival probability, for arbitrary diffusion coefficient $D$, resetting rate $r$, and killing strength $k$, first in the absence of drift and then under a constant drift. The long-time behavior separates into distinct regimes. Without resetting, unbiased diffusion exhibits the recurrent algebraic survival law $S(t)\sim t^{-1/2}$, whereas any nonzero drift renders the motion transient with respect to the target and leaves a nonzero ultimate survival probability. By contrast, any $r>0$ and $k>0$ repeatedly renews encounters with the target and restores eventual absorption, yielding an exponential survival law $S(t)\sim A e^{-θt}$. The decay rate $θ$ is given by the dominant (rightmost) pole of the Laplace transform, and the surviving density converges after normalization to an explicit quasi-stationary profile. The driftless and perfectly absorbing limits recover standard resetting results. These formulas provide a unified description of the crossover between recurrence-controlled, transience-controlled, and renewal-controlled survival.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
今天你显著了吗完成签到 ,获得积分10
刚刚
义气兔子完成签到,获得积分10
刚刚
刚刚
GY完成签到,获得积分10
1秒前
狂野冷雁发布了新的文献求助10
1秒前
香蕉觅云的应助被阔达忆秋采纳,获得10
1秒前
希望天下0贩的0的应助被呼呼采纳,获得10
1秒前
欧米加奥完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
2秒前
13700672038ty完成签到,获得积分10
2秒前
zxx完成签到,获得积分10
3秒前
852的应助被下花雨采纳,获得10
3秒前
3秒前
3秒前
谢鸿宇完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
789456发布了新的文献求助10
4秒前
Bachelo完成签到,获得积分10
4秒前
我是老大的应助被逆游的鱼采纳,获得10
4秒前
4秒前
超级发箍发布了新的文献求助10
4秒前
香蕉觅云的应助被Amierx采纳,获得10
5秒前
宋北山完成签到 ,获得积分10
5秒前
稳妥发布了新的文献求助10
5秒前
坦呐发布了新的文献求助10
5秒前
song完成签到,获得积分10
6秒前
科研通AI6.2的应助被小青龙采纳,获得10
7秒前
极限001的应助被Firsterchao采纳,获得30
7秒前
蓝莓小蛋糕完成签到 ,获得积分10
7秒前
AN关闭了AN的文献求助
7秒前
7秒前
谢鸿宇发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
8秒前
fpy完成签到,获得积分10
9秒前
打打的应助被千峰采纳,获得10
9秒前
9秒前
momo发布了新的文献求助10
10秒前
活力的尔槐完成签到,获得积分10
10秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Les Mantodea De Guyane 2000
Narrative Disclosure and Earnings Performance: Evidence from R&D Disclosures 1050
内視鏡下経鼻経蝶形骨洞手術術後SIADHに対する予防的水制限の安全性と有効性の検討 1000
Positive Psychology 600
Problems and Solutions for Integer and Combinatorial Optimization: Building Skills in Discrete Optimization 600
Organizational Behavior 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8006282
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9457007
关于积分的说明 21164238
捐赠科研通 7578837
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3382295
关于科研通互助平台的介绍 2515005
邀请新用户注册赠送积分活动 2417188