Sistema de reacción-difusión


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Una simulación de dos sustancias químicas virtuales que reaccionan y se difunden en un Torus utilizando el modelo de Gray-Scott

Los sistemas de reacción-difusión son modelos matemáticos que corresponden a varios fenómenos físicos. El más común es el cambio en el espacio y el tiempo de la concentración de una o más sustancias químicas: reacciones químicas locales en las que las sustancias se transforman entre sí, y difusión que hace que las sustancias se esparzan por una superficie en el espacio.

Los sistemas de reacción-difusión se aplican naturalmente en química . Sin embargo, el sistema también puede describir procesos dinámicos de naturaleza no química. Se encuentran ejemplos en biología , geología y física (teoría de la difusión de neutrones) y ecología . Matemáticamente, los sistemas de reacción-difusión toman la forma de ecuaciones diferenciales parciales parabólicas semilineales . Se pueden representar en forma general.

donde q ( x , t ) representa la función vectorial desconocida, D es una matriz diagonal de coeficientes de difusión y R representa todas las reacciones locales. Las soluciones de las ecuaciones de reacción-difusión muestran una amplia gama de comportamientos, incluida la formación de ondas viajeras y fenómenos ondulatorios, así como otros patrones autoorganizados como rayas, hexágonos o estructuras más intrincadas como solitones disipativos . Estos patrones se han denominado " patrones de Turing ". [1]Cada función, para la cual se cumple una ecuación diferencial de difusión de reacción, representa de hecho una variable de concentración .

Ecuaciones de reacción-difusión de un componente

La ecuación de reacción-difusión más simple está en una dimensión espacial en geometría plana,

también se conoce como la ecuación de Kolmogorov-Petrovsky-Piskunov . [2] Si el término de reacción desaparece, entonces la ecuación representa un proceso de difusión puro. La ecuación correspondiente es la segunda ley de Fick . La elección R ( u ) = u (1 - u ) produce la ecuación de Fisher que se utilizó originalmente para describir la propagación de poblaciones biológicas , [3] la ecuación de Newell-Whitehead-Segel con R ( u ) = u (1 - u 2 ) para describirConvección de Rayleigh-Bénard , [4] [5] la ecuación de Zeldovich más general con R ( u ) = u (1 - u ) ( u - α ) y 0 < α <1 que surge en la teoría de la combustión , [6] y su caso particular degenerado con R ( u ) = u 2 - u 3 que a veces también se conoce como la ecuación de Zeldovich. [7]

La dinámica de los sistemas de un componente está sujeta a ciertas restricciones, ya que la ecuación de evolución también se puede escribir en forma variacional.

y por lo tanto describe una disminución permanente de la "energía libre" dada por el funcional

con un potencial V ( u ) tal que R ( u ) = d V ( u ) / d u .

Una solución de frente de onda viajera para la ecuación de Fisher.

En sistemas con más de una solución homogénea estacionaria, una solución típica viene dada por los frentes móviles que conectan los estados homogéneos. Estas soluciones se mueven con rapidez constante sin cambiar su forma y tienen la forma u ( x , t ) = û ( ξ ) con ξ = x - ct , donde c es la rapidez de la onda viajera. Tenga en cuenta que, si bien las ondas viajeras son estructuras genéricamente estables, todas las soluciones estacionarias no monótonas (por ejemplo, dominios localizados compuestos por un par frontal-antifronte) son inestables. Para c = 0 , hay una prueba simple para esta declaración:[8] si u 0 ( x ) es una solución estacionaria y u = u 0 ( x ) + ũ ( x , t ) es una solución infinitesimalmente perturbada, el análisis de estabilidad lineal produce la ecuación

Con ansatz ũ = ψ ( x ) exp (- λt ) llegamos al problema de valores propios

de tipo Schrödinger donde los valores propios negativos dan como resultado la inestabilidad de la solución. Debido a la invariancia traslacional ψ = ∂ x u 0 ( x ) es una función propia neutra con el valor propio λ = 0 , y todas las demás funciones propias se pueden clasificar de acuerdo con un número creciente de nudos con la magnitud del valor propio real correspondiente que aumenta monótonamente con el número de ceros. La función propia ψ = ∂ x u 0 ( x )debe tener al menos un cero, y para una solución estacionaria no monótona, el valor propio correspondiente λ = 0 no puede ser el más bajo, lo que implica inestabilidad.

Para determinar la velocidad c de un frente en movimiento, se puede ir a un sistema de coordenadas en movimiento y buscar soluciones estacionarias:

Esta ecuación tiene un análogo mecánico agradable como el movimiento de una masa D con posición û en el curso del "tiempo" ξ bajo la fuerza R con el coeficiente de amortiguamiento c que permite un acceso bastante ilustrativo a la construcción de diferentes tipos de soluciones. y la determinación de c .

Al pasar de una a más dimensiones espaciales, aún se pueden aplicar varias declaraciones de sistemas unidimensionales. Los frentes de onda planos o curvos son estructuras típicas, y surge un nuevo efecto cuando la velocidad local de un frente curvo se vuelve dependiente del radio de curvatura local (esto se puede ver yendo a las coordenadas polares ). Este fenómeno conduce a la denominada inestabilidad impulsada por la curvatura. [9]

Ecuaciones de reacción-difusión de dos componentes

Los sistemas de dos componentes permiten una gama mucho más amplia de posibles fenómenos que sus homólogos de un componente. Una idea importante que fue propuesta por primera vez por Alan Turing es que un estado que es estable en el sistema local puede volverse inestable en presencia de difusión . [10]

Sin embargo, un análisis de estabilidad lineal muestra que al linealizar el sistema general de dos componentes

una perturbación de onda plana

de la solución homogénea estacionaria satisfará

La idea de Turing solo se puede realizar en cuatro clases de equivalencia de sistemas caracterizados por los signos de la R ' jacobiana de la función de reacción. En particular, si se supone que un vector de onda finito k es el más inestable, el jacobiano debe tener los signos

Esta clase de sistemas recibe el nombre de sistema activador-inhibidor en honor a su primer representante: cerca del estado fundamental, un componente estimula la producción de ambos componentes mientras que el otro inhibe su crecimiento. Su representante más destacado es la ecuación de FitzHugh-Nagumo

con f  ( u ) = λu - u 3 - κ que describe cómo un potencial de acción viaja a través de un nervio. [11] [12] Aquí, d u , d v , τ , σ y λ son constantes positivas.

Cuando un sistema activador-inhibidor sufre un cambio de parámetros, se puede pasar de condiciones en las que un estado fundamental homogéneo es estable a condiciones en las que es linealmente inestable. La bifurcación correspondiente puede ser una bifurcación de Hopf a un estado homogéneo de oscilación global con un número de onda dominante k = 0 o una bifurcación de Turing a un estado de patrón global con un número de onda finito dominante. Este último en dos dimensiones espaciales típicamente conduce a patrones de rayas o hexagonales.

  • Bifurcación de Turing subcrítica: formación de un patrón hexagonal a partir de las ruidosas condiciones iniciales en el sistema de reacción-difusión de dos componentes anterior del tipo Fitzhugh-Nagumo.
  • Condiciones iniciales ruidosas en t  = 0.

  • Estado del sistema en t  = 10.

  • Estado casi convergente en t  = 100.

Para el ejemplo de Fitzhugh-Nagumo, las curvas de estabilidad neutra que marcan el límite de la región linealmente estable para la bifurcación de Turing y Hopf están dadas por

Si la bifurcación es subcrítica, a menudo se pueden observar estructuras localizadas ( solitones disipativos ) en la región histerética donde el patrón coexiste con el estado fundamental. Otras estructuras que se encuentran con frecuencia comprenden trenes de pulsos (también conocidos como ondas viajeras periódicas ), ondas espirales y patrones de objetivos. Estos tres tipos de solución también son características genéricas de ecuaciones de reacción-difusión de dos (o más) componentes en las que la dinámica local tiene un ciclo límite estable [13]

  • Otros patrones encontrados en el sistema de difusión-reacción de dos componentes anterior del tipo Fitzhugh-Nagumo.
  • Espiral giratoria.

  • Patrón de destino.

  • Pulso estacionario localizado (solitón disipativo).

Ecuaciones de reacción-difusión de tres o más componentes

Para una variedad de sistemas, se han propuesto ecuaciones de reacción-difusión con más de dos componentes, por ejemplo, la reacción de Belousov-Zhabotinsky , [14] para la coagulación sanguínea [15] o sistemas de descarga de gas planar . [dieciséis]

Se sabe que los sistemas con más componentes permiten una variedad de fenómenos que no son posibles en sistemas con uno o dos componentes (por ejemplo, pulsos de funcionamiento estable en más de una dimensión espacial sin retroalimentación global). [17] Se ofrece una introducción y una visión general sistemática de los posibles fenómenos que dependen de las propiedades del sistema subyacente. [18]

Aplicaciones y universalidad

En los últimos tiempos, los sistemas de reacción-difusión han atraído mucho interés como modelo prototipo para la formación de patrones . [19] Los patrones antes mencionados (frentes, espirales, blancos, hexágonos, franjas y solitones disipativos) se pueden encontrar en varios tipos de sistemas de reacción-difusión a pesar de grandes discrepancias, por ejemplo, en los términos de reacción local. También se ha argumentado que los procesos de reacción-difusión son una base esencial para los procesos relacionados con la morfogénesis en biología [20] [21] e incluso pueden estar relacionados con el pelaje de los animales y la pigmentación de la piel. [22] [23] Otras aplicaciones de las ecuaciones de reacción-difusión incluyen invasiones ecológicas, [24] propagación de epidemias,[25] crecimiento tumoral [26] [27] [28] y cicatrización de heridas. [29] Otra razón del interés en los sistemas de reacción-difusión es que, aunque son ecuaciones diferenciales parciales no lineales, a menudo hay posibilidades de un tratamiento analítico. [8] [9] [30] [31] [32] [19]

Experimentos

Los experimentos bien controlables en sistemas de reacción-difusión química se han realizado hasta ahora de tres formas. En primer lugar, se pueden utilizar reactores de gel [33] o tubos capilares llenos [34] . En segundo lugar, se han investigado los pulsos de temperatura sobre superficies catalíticas . [35] [36] En tercer lugar, la propagación de los pulsos nerviosos en funcionamiento se modela mediante sistemas de reacción-difusión. [11] [37]

Aparte de estos ejemplos genéricos, ha resultado que, en circunstancias apropiadas, los sistemas de transporte eléctrico como plasmas [38] o semiconductores [39] pueden describirse en un enfoque de reacción-difusión. Para estos sistemas se han llevado a cabo varios experimentos sobre la formación de patrones.

Tratamientos numéricos

Un sistema de reacción-difusión puede resolverse utilizando métodos de matemáticas numéricas . Existen varios tratamientos numéricos en la literatura de investigación. [40] [19] [41] También se proponen métodos de solución numérica para geometrías complejas . [42] [43] Con el mayor grado de detalle, los sistemas de reacción-difusión se describen con herramientas de simulación basadas en partículas como SRSim o ReaDDy [44] que emplean, por ejemplo, dinámicas de reacción de partículas interactivas reversibles. [45]

Ver también

  • Autowave
  • Reacción controlada por difusión
  • Cinética química
  • Método de espacio de fase
  • Reacciones autocatalíticas y creación de pedidos
  • Formación de patrones
  • Patrones en la naturaleza
  • Onda viajera periódica
  • Geometría estocástica
  • MClone
  • La base química de la morfogénesis
  • Patrón de Turing
  • Modelado multiestado de biomoléculas

Ejemplos de

  • Ecuación de Fisher
  • Ecuación de Fisher-Kolmogorov
  • Modelo de FitzHugh-Nagumo
  • Pintura antiarrugas

Referencias

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enlaces externos

  • Reacción-difusión por el modelo de Gray-Scott: parametrización de Pearson un mapa visual del espacio de parámetros de difusión de la reacción de Gray-Scott.
  • Una tesis sobre patrones de reacción-difusión con una descripción general del campo
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