Litcius/Paper detail

Generating stochastic trajectories with global dynamical constraints

Benjamin De Bruyne, Satya N. Majumdar, Henri Orland, Grégory Schehr

2021Journal of Statistical Mechanics Theory and Experiment13 citationsDOIOpen Access PDF

Abstract

Abstract We propose a method to exactly generate Brownian paths x c ( t ) that are constrained to return to the origin at some future time t f , with a given fixed area <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline" overflow="scroll"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi>A</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi>f</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mo>∫</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn>0</mml:mn> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi>t</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi>f</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mi mathvariant="normal">d</mml:mi> <mml:mi>t</mml:mi> <mml:mspace width="0.17em"/> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi>x</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi>c</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mrow> <mml:mo stretchy="false">(</mml:mo> <mml:mrow> <mml:mi>t</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false">)</mml:mo> </mml:mrow> </mml:math> under their trajectory. We derive an exact effective Langevin equation with an effective force that accounts for the constraint. In addition, we develop the corresponding approach for discrete-time random walks, with arbitrary jump distributions including Lévy flights, for which we obtain an effective jump distribution that encodes the constraint. Finally, we generalise our method to other types of dynamical constraints such as a fixed occupation time on the positive axis <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline" overflow="scroll"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi>T</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi>f</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mo>∫</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn>0</mml:mn> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi>t</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi>f</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mi mathvariant="normal">d</mml:mi> <mml:mi>t</mml:mi> <mml:mspace width="0.17em"/> <mml:mi mathvariant="normal">Θ</mml:mi> <mml:mfenced close="]" open="["> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi>x</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi>c</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mrow> <mml:mo stretchy="false">(</mml:mo> <mml:mrow> <mml:mi>t</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false">)</mml:mo> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:math> or a fixed generalised quadratic area <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline" overflow="scroll"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="script">A</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi>f</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mo>∫</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn>0</mml:mn> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi>t</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi>f</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mi mathvariant="normal">d</mml:mi> <mml:mi>t</mml:mi> <mml:mspace width="0.17em"/> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi>x</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi>c</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mo stretchy="false">(</mml:mo> <mml:mrow> <mml:mi>t</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false">)</mml:mo> </mml:mrow> </mml:math> .

Topics & Concepts

JumpConstraint (computer-aided design)Brownian motionQuadratic equationMathematicsTrajectoryCombinatoricsDistribution (mathematics)Random walkMathematical analysisDiscrete mathematicsPhysicsGeometryQuantum mechanicsStatisticsDiffusion and Search DynamicsStochastic processes and statistical mechanicsBayesian Methods and Mixture Models
Generating stochastic trajectories with global dynamical constraints | Litcius