Stochastic cycle selection in active flow networks
Stochastic cycle selection in active flow networks
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主动流网络中的随机循环选择
DOI：
10.1073/pnas.1603351113
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发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Dunkel, Jörn
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Woodhouse, Francis G.;Forrow, Aden;Fawcett, Joanna B.;Dunkel, Jörn
活跃的生物流动网络遍布自然界并跨越广泛的尺度，从人类的动脉血管和支气管粘液运输到通过多孔介质的细菌流动或粘菌中的疟原虫穿梭流动。尽管它们无处不在，但人们对这种非平衡网络中控制流量统计的自组织原理知之甚少。在这里，我们连接晶格场论、图论和转移率理论中的概念，以了解拓扑如何在网络上主动驱动的流的通用模型中控制动力学。我们结合理论和数值分析确定了基于对称的规则，从而可以对网络拓扑中复杂流循环的选择统计进行分类和预测。这里开发的概念框架适用于广泛的生物和非生物远离平衡网络，包括主动控制的信息流，并在主动流网络和广义冰型模型之间建立了对应关系。
Active biological flow networks pervade nature and span a wide range of scales, from arterial blood vessels and bronchial mucus transport in humans to bacterial flow through porous media or plasmodial shuttle streaming in slime molds. Despite their ubiquity, little is known about the self-organization principles that govern flow statistics in such nonequilibrium networks. Here we connect concepts from lattice field theory, graph theory, and transition rate theory to understand how topology controls dynamics in a generic model for actively driven flow on a network. Our combined theoretical and numerical analysis identifies symmetry-based rules that make it possible to classify and predict the selection statistics of complex flow cycles from the network topology. The conceptual framework developed here is applicable to a broad class of biological and nonbiological far-from-equilibrium networks, including actively controlled information flows, and establishes a correspondence between active flow networks and generalized ice-type models.
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