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群集动力学的演化相变 精选

已有 31746 次阅读 2016-11-22 08:12 |系统分类:科研笔记|关键词:学者

最近,Nature Physics以研究亮点(Research Highlight)图文报导了我的好朋友以及合作者张海涛教授课题组最近在自然界群集动力学系统构型相变领域的理论研究成果[1]

 在这篇题为“AggregationPhenomena: Collective Diversity”的研究亮点报导指出,自然界广泛存在着菌落、昆虫群、鱼群、鸟群、兽群等群集动力学系统,而生物群集构型(pattern)疏忽聚散,其复杂演化过程从未停歇,因此群集最终会形成何种稳定构型很难确定。之前的研究者尝试了多种模型(包括Vicsek模型[2]Couzin模型[3]等),试图发现调控群集构型的钥匙,也取得了一些有趣的成果,比如:Couzin发现随着跟随区域由薄到厚,群集行为呈现从聚集(swarming)到涡旋(torus)再到迁徙(migration)的相变[3]。当然,迁徙可以看成是半径无穷大的涡旋。但是,至今还没有系统理论去描述更为细致的构型调控机制,比如:迁徙时个体该如何排布?涡旋的层数、形状等。

 我和海涛2011年就开始研究各种群集模型下可能出现的构型相变问题[4]。在这篇被报导的工作中[5],海涛团队揭示了生物群集构型存在着和水的固液气三态切换非常类似的相变现象。基于Vicsek提出的最小群集模型[2](每个个体只需要感知邻居的位置信息到达协同),揭示出随着个体视野范围增加,群集呈现从气态晶态液态的相变;更有趣的发现是,随着视野进一步扩大,出现了新的涡旋共存装态;而随着个体避障趋势的加强,涡旋态又分裂为实心多层环空心多层环单层环三类子态。更精细的分析发现,单层环会出现类似向日葵的形状,而空心多层环会出现中圈为零星分布,而外圈为菱形分布的构型。这个工作有助于发现调节自然界大量群集构型相变的钥匙,从而开启无人系统(无人机、无人艇、无人车等)群集主动调控的大门,对恐慌人群疏导同样具有重要的借鉴意义。

[1] Trabesinger,A. H. (2016). Aggregation phenomena: Collective diversity. Nature Physics, 12(11), 992-992.

[2] Vicsek,T., Czirók, A., Ben-Jacob, E., Cohen, I., & Shochet, O. (1995). Novel typeof phase transition in a system of self-driven particles. Physical Review Letters, 75(6), 1226.

[3] Couzin,I. D., Krause, J., James, R., Ruxton, G. D., & Franks, N. R. (2002).Collective memory and spatial sorting in animal groups. Journal of theoretical biology, 218(1), 1-11.

[4] Cheng,Z., Zhang, H. T., Chen, M. Z., Zhou, T., & Valeyev, N. V. (2011).Aggregation pattern transitions by slightly varying the attractive/repulsivefunction. PLoS ONE, 6(7), e22123.

[5] Cheng,Z., Chen, Z., Vicsek, T., Chen, D., & Zhang, H. T. (2016). Pattern phasetransitions of  self-propelled particles:gases, crystals, liquids, and mills. New Journal of Physics, 18(10), 103005.

Nature Physics报导链接

http://www.nature.com/nphys/journal/v12/n11/full/nphys3960.html  

Video Online链接

http://iopscience.iop.org/1367-2630/18/10/103005/video/abstract


文献[4]全文下载链接

http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0022123


文献[5]全文下载链接

http://iopscience.iop.org/article/10.1088/1367-2630/18/10/103005/meta




https://m.sciencenet.cn/blog-3075-1016069.html

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