Сравнивайте с английским: нажмите на абзац — оригинал откроется в окне. Кнопка EN под абзацем показывает его прямо в тексте.
Содержание
Введение
Частичное дифференциальное уравнение
Partial differential equation
В статистической механике и теории информации уравнение Фоккера — Планка является частичным дифференциальным уравнением, описывающим эволюцию во времени функции плотности вероятности скорости частицы под воздействием сил сопротивления и случайных сил, как, например, в броуновском движении. Уравнение может быть обобщено и на другие измеряемые величины. Уравнение Фоккера — Планка имеет множество применений в теории информации, теории графов, науке о данных, финансах, экономике и т. д. Оно названо в честь Адриаана Фоккера и Макса Планка, которые описали его в 1914 и 1917 годах. Оно также известно как уравнение Колмогорова, в честь Андрея Колмогорова, который независимо открыл его в 1931 году. Применительно к распределениям координат частиц, оно лучше известно как уравнение Смолуховского (в честь Мариана Смолуховского), и в этом контексте оно эквивалентно уравнению конвекции-диффузии. Применительно к распределениям координат и импульса частиц, оно известно как уравнение Клейна — Крамерса. Случай с нулевой диффузией соответствует уравнению неразрывности. Уравнение Фоккера — Планка выводится из главного уравнения посредством расширения Крамерса — Мояля. Первое непротиворечивое микроскопическое выведение уравнения Фоккера — Планка в единой схеме классической и квантовой механики было выполнено Николаем Боголюбовым и Николаем Крыловым.
In statistical mechanics and information theory, the Fokker–Planck equation is a partial differential equation that describes the time evolution of the probability density function of the velocity of a particle under the influence of drag forces and random forces, as in Brownian motion. The equation can be generalized to other observables as well. The Fokker Planck equation has multiple applications in information theory, graph theory, data science, finance, economics etc. It is named after Adriaan Fokker and Max Planck, who described it in 1914 and 1917. It is also known as the Kolmogorov forward equation, after Andrey Kolmogorov, who independently discovered it in 1931. When applied to particle position distributions, it is better known as the Smoluchowski equation (after Marian Smoluchowski), and in this context it is equivalent to the convection–diffusion equation. When applied to particle position and momentum distributions, it is known as the Klein–Kramers equation. The case with zero diffusion is the continuity equation. The Fokker–Planck equation is obtained from the master equation through Kramers–Moyal expansion. The first consistent microscopic derivation of the Fokker–Planck equation in the single scheme of classical and quantum mechanics was performed by Nikolay Bogoliubov and Nikolay Krylov.
Распределение Болцмана при термодинамическом равновесии
Сверхуглубленное уравнение Лангевена приводит к распределению Больцмана, которое является распределением равновесия. Если предположить, что потенциал возрастает достаточно быстро (то есть, потенциальная яма достаточно глубока, чтобы удержать частицу), то распределение Больцмана будет единственным состоянием равновесия.
The overdamped Langevin equationgives The Boltzmann distribution is an equilibrium distribution, and assuming grows sufficiently rapidly (that is, the potential well is deep enough to confine the particle), the Boltzmann distribution is the unique equilibrium.
Физика плазмы
В физике плазмы функция распределения для вида частиц , , заменяет функцию плотности вероятности. Соответствующее уравнение Больцмана имеет вид:
In plasma physics, the distribution function for a particle species , , takes the place of the probability density function. The corresponding Boltzmann equation is given by
где третий член включает ускорение частиц под действием силы Лоренца, а член Фоккера — Планка в правой части описывает эффекты столкновений частиц. Величины и представляют собой среднее изменение скорости, которое частица типа испытывает в результате столкновений со всеми другими видами частиц за единицу времени. Выражения для этих величин приведены в другом месте. Если столкновения не учитываются, уравнение Больцмана упрощается до уравнения Власова.
where the third term includes the particle acceleration due to the Lorentz force and the Fokker–Planck term at the right hand side represents the effects of particle collisions. The quantities and are the average change in velocity a particle of type experiences due to collisions with all other particle species in unit time. Expressions for these quantities are given elsewhere. If collisions are ignored, the Boltzmann equation reduces to the Vlasov equation.
Расчетные соображения
Брауновское движение описывается уравнением Лангевина, которое можно решить для различных стохастических воздействий, усредняя полученные результаты (канонический ансамбль в молекулярной динамике). Однако, вместо этого вычислительно сложного подхода, можно использовать уравнение Фоккера — Планка и рассмотреть вероятность того, что частица имеет скорость в заданном интервале, если в начальный момент времени (t=0) её скорость равна определенному значению.
Brownian motion follows the Langevin equation, which can be solved for many different stochastic forcings with results being averaged (canonical ensemble in molecular dynamics). However, instead of this computationally intensive approach, one can use the Fokker–Planck equation and consider the probability of the particle having a velocity in the interval when it starts its motion with at time 0.
Пример 1-D линейного потенциала
Брауновская динамика в одном измерении проста.
Brownian dynamics in one dimension is simple.
Симуляция
Симуляция справа была выполнена с использованием моделирования броуновской динамики. Начиная с уравнения Лангевина для системы,
The simulation on the right was completed using a Brownian dynamics simulation. Starting with a Langevin equation for the system,
где – член трения, – флуктуирующая сила, действующая на частицу, а – амплитуда флуктуации. В состоянии равновесия сила трения значительно превышает силу инерции, поэтому уравнение Лангевина принимает вид,
where is the friction term, is a fluctuating force on the particle, and is the amplitude of the fluctuation. At equilibrium the frictional force is much greater than the inertial force, Therefore, the Langevin equation becomes,
Для броуновской динамической симуляции флуктуирующая сила предполагается гауссовской, при этом амплитуда зависит от температуры системы . Переписывая уравнение Лангевина,
For the Brownian dynamic simulation the fluctuation force is assumed to be Gaussian with the amplitude being dependent of the temperature of the system Rewriting the Langevin equation,
где – соотношение Эйнштейна. Интегрирование этого уравнения выполнялось с использованием метода Эйлера — Маруямы для численного приближения траектории броуновской частицы.
where is the Einstein relation. The integration of this equation was done using the Euler–Maruyama method to numerically approximate the path of this Brownian particle.
Решение
Будучи частным дифференциальным уравнением, уравнение Фоккера — Планка может быть решено аналитически только в специальных случаях. Формальная аналогия уравнения Фоккера — Планка с уравнением Шрёдингера позволяет использовать передовые операторные методы, известные из квантовой механики, для его решения в ряде случаев. Кроме того, в случае сильно затухающей динамики, когда уравнение Фоккера — Планка содержит вторые частные производные по всем пространственным переменным, уравнение можно записать в форме уравнения главного типа, которое легко решается численно. Во многих приложениях интересует только стационарное распределение вероятностей, которое можно найти из. Вычисление средних времён первого прохождения и вероятностей расщепления может быть сведено к решению обыкновенного дифференциального уравнения, тесно связанного с уравнением Фоккера — Планка.
Being a partial differential equation, the Fokker–Planck equation can be solved analytically only in special cases. A formal analogy of the Fokker–Planck equation with the Schrödinger equation allows the use of advanced operator techniques known from quantum mechanics for its solution in a number of cases. Furthermore, in the case of overdamped dynamics when the Fokker–Planck equation contains second partial derivatives with respect to all spatial variables, the equation can be written in the form of a master equation that can easily be solved numerically. In many applications, one is only interested in the steady state probability distribution , which can be found from The computation of mean first passage times and splitting probabilities can be reduced to the solution of an ordinary differential equation which is intimately related to the Fokker–Planck equation.
Особые случаи с известным решением и инверсией
В математических финансах, при моделировании улыбки волатильности опционов с использованием локальной волатильности, возникает задача вывода коэффициента диффузии, согласующегося с плотностью вероятности, полученной из рыночных котировок опционов. Таким образом, задача представляет собой обращение уравнения Фоккера — Планка: имея плотность f(x,t) базового актива опциона X, выведенную из опционного рынка, необходимо найти локальную волатильность, согласующуюся с f. Это обратная задача, которая в общем случае была решена Дюпиром (1994, 1997) непараметрическим методом. Бриго и Меркурио (2002, 2003) предлагают параметрическое решение через конкретную локальную волатильность, согласующуюся с решением уравнения Фоккера — Планка, заданным смешанной моделью. Дополнительная информация доступна в работах Fengler (2008), Gatheral (2008) и Musiela и Rutkowski (2008).
In mathematical finance for volatility smile modeling of options via local volatility, one has the problem of deriving a diffusion coefficient consistent with a probability density obtained from market option quotes. The problem is therefore an inversion of the Fokker–Planck equation: Given the density f(x,t) of the option underlying X deduced from the option market, one aims at finding the local volatility consistent with f. This is an inverse problem that has been solved in general by Dupire (1994, 1997) with a non parametric solution. Brigo and Mercurio (2002, 2003) propose a solution in parametric form via a particular local volatility consistent with a solution of the Fokker–Planck equation given by a mixture model. More information is available also in Fengler (2008), Gatheral (2008), and Musiela and Rutkowski (2008).