非对称势及非高斯噪声对惯性布朗马达反常输运的影响

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1、扉页：独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人或集体已经发表或撰写过的研究成果，对本文的研究做出贡献的集体和个人均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：翅选日论文使用和授权说明本人完全了解云南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文和论文电子版；允许论文被查阅或借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的论文在解密后应遵循此规定)研究生签名：殖蝗导师签名：本人及导师同意将学位论文提交至清华大学

2、“中国学术期刊(光盘版)电子杂志社”进行电子和网络出版，并编入CNKI系列数据库，传播本学位论文的全部或部分内容，同意按《中国优秀博硕士学位论文全文数据库出版章程》规定享受相关权益。研究生签名：物逮导师签名：稻挑日摘要本学位论文分别研究了非对称势中高斯色噪声和对称势中非高斯噪声对反常输运现象的影响。首先，介绍了相关的随机动力学基本知识，特别是产生定向输运的条件及布朗马达的发展，并综述了反常输运的最小化模型、产生的物理机制、分类以及发展现状。相关的反常输运现象主要包括：绝对负迁移率(ANM)、非线性迁移率(NNM)、负微分迁移率(NDM)和多次流反转(MCR)。最后，通过数值模拟广义朗之万

3、方程，得到平均速度随各参量变化的曲线，归纳各参量对反常输运的影响。部分结论如下：利用随机模拟方法研究非对称惯性棘轮中高斯色噪声对负迁移率的影响，分别讨论了噪声诱导正常输运和反常输运两个不同区域。结果显示：适当选取关联时间的值，能够获得一个大范围的稳定的负迁移率值；非零关联时间能够诱导或者消除多次流反转现象；非对称势能够显著促进反常输运；关联时间和非对称势能够诱导正常输运转化为反常输运。利用随机模拟方法研究对称惯性棘轮中非高斯噪声对负迁移率的影响，结果发现：在不同的参数空间里，非高斯噪声参数鼋能够增强或者削弱ANM，诱导NNM和NDM；Nq较大时，反常输运现象转化为正常输运；随着口逐渐增大

4、，平均速度一关联时间特性曲线朝着关联时间较小的方向移动并且其峰值逐渐减小。关键词：非对称势，色噪声，非高斯噪声，反常输运，负迁移率，多次流反转云南大学硕士学位论文Theeffectsofasymmetricperiodicpotentialandnon．GaussiannoiseoninertialBrownianmotorBoYangDepartment0{PhysicsISchoololPhysicsScienceandTechnology。YunnanUniversity}Kunming，Yunnan650091，P．R．ChinaAbstractTheeffectofGaussi

5、ancolorednoiseinanasymmetricperiodicpotentialandnon-Gaussiannoiseinasymmetricperiodicpotentialonanomaloustransportareinvestigatedinthisthesis．First，thefundamentalTheoryofstochasticdynamicsisintroduced，especiallytheconditionofobtainingdirectedtransportandthedevel-opmentofBrownianmotors．Thisthesisa

6、lsosummarizestheminimalmodel，thefunctionalmechanism，theclassificationandcurrentsituationofnegativemobil—ity(NM)．Theanomaloustransportphenomenamainlyincludes：absolutenegativemobility(ANM)，negativenonlinearmobility(NDM)，negativedifferentialmobil—ity(NNM)andmultiplecurrentreversals(MCR)inthisthesis．

7、Theresultscanbeobtainedbynumericalsimulationofgeneralizedlangevinequation，andsomeresultsareasfollows：ThephenomenaofNMandMCRareinvestigatednumericallyinanasym—metricperiodicpotentialwithaGaussiancolorednoiseundertheinfl