964 resultados para Computations Driven Systems
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In this paper we consider a representative a priori unstable Hamiltonian system with 2+1/2 degrees of freedom, to which we apply the geometric mechanism for diffusion introduced in the paper Delshams et al., Mem.Amer.Math. Soc. 2006, and generalized in Delshams and Huguet, Nonlinearity 2009, and provide explicit, concrete and easily verifiable conditions for the existence of diffusing orbits. The simplification of the hypotheses allows us to perform explicitly the computations along the proof, which contribute to present in an easily understandable way the geometric mechanism of diffusion. In particular, we fully describe the construction of the scattering map and the combination of two types of dynamics on a normally hyperbolic invariant manifold.
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The emergence of omics technologies allowing the global analysis of a given biological or molecular system, rather than the study of its individual components, has revolutionized biomedical research, including cardiovascular medicine research in the past decade. These developments raised the prospect that classical, hypothesis-driven, single gene-based approaches may soon become obsolete. The experience accumulated so far, however, indicates that omic technologies only represent tools similar to those classically used by scientists in the past and nowadays, to make hypothesis and build models, with the main difference that they generate large amounts of unbiased information. Thus, omics and classical hypothesis-driven research are rather complementary approaches with the potential to effectively synergize to boost research in many fields, including cardiovascular medicine. In this article we discuss some general aspects of omics approaches, and review contributions in three areas of vascular biology, thrombosis and haemostasis, atherosclerosis and angiogenesis, in which omics approaches have already been applied (vasculomics).
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The dynamics of homogeneously heated granular gases which fragment due to particle collisions is analyzed. We introduce a kinetic model which accounts for correlations induced at the grain collisions and analyze both the kinetics and relevant distribution functions these systems develop. The work combines analytical and numerical studies based on direct simulation Monte Carlo calculations. A broad family of fragmentation probabilities is considered, and its implications for the system kinetics are discussed. We show that generically these driven materials evolve asymptotically into a dynamical scaling regime. If the fragmentation probability tends to a constant, the grain number diverges at a finite time, leading to a shattering singularity. If the fragmentation probability vanishes, then the number of grains grows monotonously as a power law. We consider different homogeneous thermostats and show that the kinetics of these systems depends weakly on both the grain inelasticity and driving. We observe that fragmentation plays a relevant role in the shape of the velocity distribution of the particles. When the fragmentation is driven by local stochastic events, the longvelocity tail is essentially exponential independently of the heating frequency and the breaking rule. However, for a Lowe-Andersen thermostat, numerical evidence strongly supports the conjecture that the scaled velocity distribution follows a generalized exponential behavior f (c)~exp (−cⁿ), with n ≈1.2, regarding less the fragmentation mechanisms
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Domain growth in a system with nonconserved order parameter is studied. We simulate the usual Ising model for binary alloys with concentration 0.5 on a two-dimensional square lattice by Monte Carlo techniques. Measurements of the energy, jump-acceptance ratio, and order parameters are performed. Dynamics based on the diffusion of a single vacancy in the system gives a growth law faster than the usual Allen-Cahn law. Allowing vacancy jumps to next-nearest-neighbor sites is essential to prevent vacancy trapping in the ordered regions. By measuring local order parameters we show that the vacancy prefers to be in the disordered regions (domain boundaries). This naturally concentrates the atomic jumps in the domain boundaries, accelerating the growth compared with the usual exchange mechanism that causes jumps to be homogeneously distributed on the lattice.
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We investigate the influence of the driving mechanism on the hysteretic response of systems with athermal dynamics. In the framework of local mean-field theory at finite temperature (but neglecting thermally activated processes), we compare the rate-independent hysteresis loops obtained in the random field Ising model when controlling either the external magnetic field H or the extensive magnetization M. Two distinct behaviors are observed, depending on disorder strength. At large disorder, the H-driven and M-driven protocols yield identical hysteresis loops in the thermodynamic limit. At low disorder, when the H-driven magnetization curve is discontinuous (due to the presence of a macroscopic avalanche), the M-driven loop is reentrant while the induced field exhibits strong intermittent fluctuations and is only weakly self-averaging. The relevance of these results to the experimental observations in ferromagnetic materials, shape memory alloys, and other disordered systems is discussed.
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We consider systems described by nonlinear stochastic differential equations with multiplicative noise. We study the relaxation time of the steady-state correlation function as a function of noise parameters. We consider the white- and nonwhite-noise case for a prototype model for which numerical data are available. We discuss the validity of analytical approximation schemes. For the white-noise case we discuss the results of a projector-operator technique. This discussion allows us to give a generalization of the method to the non-white-noise case. Within this generalization, we account for the growth of the relaxation time as a function of the correlation time of the noise. This behavior is traced back to the existence of a non-Markovian term in the equation for the correlation function.
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We study the exact ground state of the two-dimensional random-field Ising model as a function of both the external applied field B and the standard deviation ¿ of the Gaussian random-field distribution. The equilibrium evolution of the magnetization consists in a sequence of discrete jumps. These are very similar to the avalanche behavior found in the out-of-equilibrium version of the same model with local relaxation dynamics. We compare the statistical distributions of magnetization jumps and find that both exhibit power-law behavior for the same value of ¿. The corresponding exponents are compared.
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We extend the mechanism for noise-induced phase transitions proposed by Ibañes et al. [Phys. Rev. Lett. 87, 020601 (2001)] to pattern formation phenomena. In contrast with known mechanisms for pure noise-induced pattern formation, this mechanism is not driven by a short-time instability amplified by collective effects. The phenomenon is analyzed by means of a modulated mean field approximation and numerical simulations.
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Les instabilités engendrées par des gradients de densité interviennent dans une variété d'écoulements. Un exemple est celui de la séquestration géologique du dioxyde de carbone en milieux poreux. Ce gaz est injecté à haute pression dans des aquifères salines et profondes. La différence de densité entre la saumure saturée en CO2 dissous et la saumure environnante induit des courants favorables qui le transportent vers les couches géologiques profondes. Les gradients de densité peuvent aussi être la cause du transport indésirable de matières toxiques, ce qui peut éventuellement conduire à la pollution des sols et des eaux. La gamme d'échelles intervenant dans ce type de phénomènes est très large. Elle s'étend de l'échelle poreuse où les phénomènes de croissance des instabilités s'opèrent, jusqu'à l'échelle des aquifères à laquelle interviennent les phénomènes à temps long. Une reproduction fiable de la physique par la simulation numérique demeure donc un défi en raison du caractère multi-échelles aussi bien au niveau spatial et temporel de ces phénomènes. Il requiert donc le développement d'algorithmes performants et l'utilisation d'outils de calculs modernes. En conjugaison avec les méthodes de résolution itératives, les méthodes multi-échelles permettent de résoudre les grands systèmes d'équations algébriques de manière efficace. Ces méthodes ont été introduites comme méthodes d'upscaling et de downscaling pour la simulation d'écoulements en milieux poreux afin de traiter de fortes hétérogénéités du champ de perméabilité. Le principe repose sur l'utilisation parallèle de deux maillages, le premier est choisi en fonction de la résolution du champ de perméabilité (grille fine), alors que le second (grille grossière) est utilisé pour approximer le problème fin à moindre coût. La qualité de la solution multi-échelles peut être améliorée de manière itérative pour empêcher des erreurs trop importantes si le champ de perméabilité est complexe. Les méthodes adaptatives qui restreignent les procédures de mise à jour aux régions à forts gradients permettent de limiter les coûts de calculs additionnels. Dans le cas d'instabilités induites par des gradients de densité, l'échelle des phénomènes varie au cours du temps. En conséquence, des méthodes multi-échelles adaptatives sont requises pour tenir compte de cette dynamique. L'objectif de cette thèse est de développer des algorithmes multi-échelles adaptatifs et efficaces pour la simulation des instabilités induites par des gradients de densité. Pour cela, nous nous basons sur la méthode des volumes finis multi-échelles (MsFV) qui offre l'avantage de résoudre les phénomènes de transport tout en conservant la masse de manière exacte. Dans la première partie, nous pouvons démontrer que les approximations de la méthode MsFV engendrent des phénomènes de digitation non-physiques dont la suppression requiert des opérations de correction itératives. Les coûts de calculs additionnels de ces opérations peuvent toutefois être compensés par des méthodes adaptatives. Nous proposons aussi l'utilisation de la méthode MsFV comme méthode de downscaling: la grille grossière étant utilisée dans les zones où l'écoulement est relativement homogène alors que la grille plus fine est utilisée pour résoudre les forts gradients. Dans la seconde partie, la méthode multi-échelle est étendue à un nombre arbitraire de niveaux. Nous prouvons que la méthode généralisée est performante pour la résolution de grands systèmes d'équations algébriques. Dans la dernière partie, nous focalisons notre étude sur les échelles qui déterminent l'évolution des instabilités engendrées par des gradients de densité. L'identification de la structure locale ainsi que globale de l'écoulement permet de procéder à un upscaling des instabilités à temps long alors que les structures à petite échelle sont conservées lors du déclenchement de l'instabilité. Les résultats présentés dans ce travail permettent d'étendre les connaissances des méthodes MsFV et offrent des formulations multi-échelles efficaces pour la simulation des instabilités engendrées par des gradients de densité. - Density-driven instabilities in porous media are of interest for a wide range of applications, for instance, for geological sequestration of CO2, during which CO2 is injected at high pressure into deep saline aquifers. Due to the density difference between the C02-saturated brine and the surrounding brine, a downward migration of CO2 into deeper regions, where the risk of leakage is reduced, takes place. Similarly, undesired spontaneous mobilization of potentially hazardous substances that might endanger groundwater quality can be triggered by density differences. Over the last years, these effects have been investigated with the help of numerical groundwater models. Major challenges in simulating density-driven instabilities arise from the different scales of interest involved, i.e., the scale at which instabilities are triggered and the aquifer scale over which long-term processes take place. An accurate numerical reproduction is possible, only if the finest scale is captured. For large aquifers, this leads to problems with a large number of unknowns. Advanced numerical methods are required to efficiently solve these problems with today's available computational resources. Beside efficient iterative solvers, multiscale methods are available to solve large numerical systems. Originally, multiscale methods have been developed as upscaling-downscaling techniques to resolve strong permeability contrasts. In this case, two static grids are used: one is chosen with respect to the resolution of the permeability field (fine grid); the other (coarse grid) is used to approximate the fine-scale problem at low computational costs. The quality of the multiscale solution can be iteratively improved to avoid large errors in case of complex permeability structures. Adaptive formulations, which restrict the iterative update to domains with large gradients, enable limiting the additional computational costs of the iterations. In case of density-driven instabilities, additional spatial scales appear which change with time. Flexible adaptive methods are required to account for these emerging dynamic scales. The objective of this work is to develop an adaptive multiscale formulation for the efficient and accurate simulation of density-driven instabilities. We consider the Multiscale Finite-Volume (MsFV) method, which is well suited for simulations including the solution of transport problems as it guarantees a conservative velocity field. In the first part of this thesis, we investigate the applicability of the standard MsFV method to density- driven flow problems. We demonstrate that approximations in MsFV may trigger unphysical fingers and iterative corrections are necessary. Adaptive formulations (e.g., limiting a refined solution to domains with large concentration gradients where fingers form) can be used to balance the extra costs. We also propose to use the MsFV method as downscaling technique: the coarse discretization is used in areas without significant change in the flow field whereas the problem is refined in the zones of interest. This enables accounting for the dynamic change in scales of density-driven instabilities. In the second part of the thesis the MsFV algorithm, which originally employs one coarse level, is extended to an arbitrary number of coarse levels. We prove that this keeps the MsFV method efficient for problems with a large number of unknowns. In the last part of this thesis, we focus on the scales that control the evolution of density fingers. The identification of local and global flow patterns allows a coarse description at late times while conserving fine-scale details during onset stage. Results presented in this work advance the understanding of the Multiscale Finite-Volume method and offer efficient dynamic multiscale formulations to simulate density-driven instabilities. - Les nappes phréatiques caractérisées par des structures poreuses et des fractures très perméables représentent un intérêt particulier pour les hydrogéologues et ingénieurs environnementaux. Dans ces milieux, une large variété d'écoulements peut être observée. Les plus communs sont le transport de contaminants par les eaux souterraines, le transport réactif ou l'écoulement simultané de plusieurs phases non miscibles, comme le pétrole et l'eau. L'échelle qui caractérise ces écoulements est définie par l'interaction de l'hétérogénéité géologique et des processus physiques. Un fluide au repos dans l'espace interstitiel d'un milieu poreux peut être déstabilisé par des gradients de densité. Ils peuvent être induits par des changements locaux de température ou par dissolution d'un composé chimique. Les instabilités engendrées par des gradients de densité revêtent un intérêt particulier puisque qu'elles peuvent éventuellement compromettre la qualité des eaux. Un exemple frappant est la salinisation de l'eau douce dans les nappes phréatiques par pénétration d'eau salée plus dense dans les régions profondes. Dans le cas des écoulements gouvernés par les gradients de densité, les échelles caractéristiques de l'écoulement s'étendent de l'échelle poreuse où les phénomènes de croissance des instabilités s'opèrent, jusqu'à l'échelle des aquifères sur laquelle interviennent les phénomènes à temps long. Etant donné que les investigations in-situ sont pratiquement impossibles, les modèles numériques sont utilisés pour prédire et évaluer les risques liés aux instabilités engendrées par les gradients de densité. Une description correcte de ces phénomènes repose sur la description de toutes les échelles de l'écoulement dont la gamme peut s'étendre sur huit à dix ordres de grandeur dans le cas de grands aquifères. Il en résulte des problèmes numériques de grande taille qui sont très couteux à résoudre. Des schémas numériques sophistiqués sont donc nécessaires pour effectuer des simulations précises d'instabilités hydro-dynamiques à grande échelle. Dans ce travail, nous présentons différentes méthodes numériques qui permettent de simuler efficacement et avec précision les instabilités dues aux gradients de densité. Ces nouvelles méthodes sont basées sur les volumes finis multi-échelles. L'idée est de projeter le problème original à une échelle plus grande où il est moins coûteux à résoudre puis de relever la solution grossière vers l'échelle de départ. Cette technique est particulièrement adaptée pour résoudre des problèmes où une large gamme d'échelle intervient et évolue de manière spatio-temporelle. Ceci permet de réduire les coûts de calculs en limitant la description détaillée du problème aux régions qui contiennent un front de concentration mobile. Les aboutissements sont illustrés par la simulation de phénomènes tels que l'intrusion d'eau salée ou la séquestration de dioxyde de carbone.
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We consider mean-first-passage times and transition rates in bistable systems driven by white shot noise. We obtain closed analytical expressions, asymptotic approximations, and numerical simulations in two cases of interest: (i) jumps sizes exponentially distributed and (ii) jumps of the same size.
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We consider mean-first-passage times and transition rates in bistable systems driven by dichotomous colored noise. We carry out an asymptotic expansion for short correlation times ¿c of the colored noise and find results that differ from those reported earlier. In particular, to retain corrections to O(¿c) we find that it is necessary to retain up to four derivatives of the potential function. We compare our asymptotic results to existing ones and also to exact ones obtained from numerical integration.
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We study the mean-first-passage-time problem for systems driven by the coin-toss square-wave signal. Exact analytic solutions are obtained for the driftless case. We also obtain approximate solutions for the potential case. The mean-first-passage time exhibits discontinuities and a remarkable nonsmooth oscillatory behavior which, to our knowledge, has not been observed for other kinds of driving noise.
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We present a theoretical study of the recently observed dynamical regimes of paramagnetic colloidal particles externally driven above a regular lattice of magnetic bubbles [P. Tierno, T. H. Johansen, and T. M. Fischer, Phys. Rev. Lett. 99, 038303 (2007)]. An external precessing magnetic field alters the potential generated by the surface of the film in such a way to either drive the particle circularly around one bubble, ballistically through the array, or in triangular orbits on the interstitial regions between the bubbles. In the ballistic regime, we observe different trajectories performed by the particles phase locked with the external driving. Superdiffusive motion, which was experimentally found bridging the localized and delocalized dynamics, emerge only by introducing a certain degree of randomness into the bubbles size distribution.
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We develop several results on hitting probabilities of random fields which highlight the role of the dimension of the parameter space. This yields upper and lower bounds in terms of Hausdorff measure and Bessel-Riesz capacity, respectively. We apply these results to a system of stochastic wave equations in spatial dimension k >- 1 driven by a d-dimensional spatially homogeneous additive Gaussian noise that is white in time and colored in space.