Her er en sammenbrud af dens oprindelse:
1. Brownian Motion and Langevin Ligning:
* Fundamentet ligger i observationen af brownisk bevægelse, den tilsyneladende tilfældige bevægelse af partikler suspenderet i en væske.
* Albert Einstein og Marian Smoluchowski forklarede denne bevægelse ved hjælp af statistisk mekanik, der demonstrerede, at den er forårsaget af den kontinuerlige bombardement af partiklerne ved molekylerne i den omgivende væske.
* Paul Langevin Senere formulerede en differentiel ligning (Langevin -ligning) for at modellere bevægelsen af en partikel, der er underlagt både en deterministisk kraft (f.eks. Friktion) og en tilfældig kraft.
2. Tilslutning af Langevin til sandsynlighed:
* Langevin -ligningen beskriver banen for en enkelt partikel. For at forstå den kollektive opførsel af mange partikler er vi nødt til at arbejde med sandsynlighedsfordelinger.
* Andrey Kolmogorov og Adriaan Fokker Uafhængigt udviklede Fokker-Planck-ligningen ved at anvende en sandsynlig tilgang til Langevin-ligningen.
3. Afledning:
* De brugte ideen om en diffusionsligning , der beskriver spredning af et stof på grund af tilfældig bevægelse.
* Ved at overveje drift og diffusionsbetingelser i Langevin -ligningen afledte de en delvis differentiel ligning, der styrer tidsudviklingen af sandsynlighedsdensitetsfunktionen.
4. Nøglebidrag:
* fokker Fokuseret på at udlede ligningen fra en bestemt fysisk model, mens planck arbejdede med dens matematiske rammer.
* Kolmogorov Senere generaliserede ligningen for at beskrive en bredere klasse af stokastiske processer, hvilket førte til navnet Kolmogorov -frem ligning.
I det væsentlige broer Fokker-Planck-ligningen kløften mellem den deterministiske beskrivelse af individuel partikelbevægelse (Langevin-ligningen) og den sandsynlige beskrivelse af den kollektive opførsel af mange partikler (sandsynlighedstæthedsfunktion).
Ansøgninger:
Fokker-Planck-ligningen har fundet udbredte anvendelser inden for forskellige områder, herunder:
* Fysik: Brownisk bevægelse, diffusionsprocesser, plasmafysik
* Kemi: Kemisk kinetik, reaktionsdiffusionssystemer
* biologi: Befolkningsdynamik, genekspression
* Finans: Mulighedspriser modeller, prisfastsættelse af aktiv
Det er et kraftfuldt værktøj til at forstå og forudsige opførsel af systemer, der er underlagt tilfældige udsving.
Sidste artikelEjendommen ved at følge meget hurtigt i en væske?
Næste artikelHvorfor varierer videnskabelige love fra teori?