非平衡非线性化学动力学 侯中怀

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非平衡态非线性化学—化学振荡

非平衡态非线性化学—化学振荡
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信 阳师范学 院学报 ( 自然科学 版)
第 1 ;卷 第 2期 20 0 2年 4月
J u n [o n a gTe c e sColg o i a fX[ y n a h r l e e
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高温气体动力学中的非平衡问题

高温气体动力学中的非平衡问题

高温气体动力学中的非平衡问题高温气体动力学是一门研究高速流体中物理过程的学科,广泛应用于火箭推进系统、等离子体物理、高超声速飞行器和太空探索等领域。

由于高温气体环境下物质存在强烈的非平衡性,因此非平衡问题是高温气体动力学中的重要研究内容之一。

非平衡性是指系统在短时间内无法达到热力学平衡状态,而仍然存在明显的差异性。

高温气体动力学中的非平衡性主要表现为非平衡化现象、非平衡态、非平衡过程等方面。

非平衡化现象是指在瞬间的热力学变化下,系统内各个参量的变化存在大小和时间上的差异。

例如,在高超声速飞行器的进入大气层过程中,空气与飞行器表面的物质发生强烈的相互作用和转移,从而形成反应物、产物和碰撞复合体等多种化学反应过程。

这些过程存在强烈的非平衡性,难以通过传统的平衡态理论和瞬态强化理论来描述和解释。

非平衡态是指在短时间内系统无法达到热力学平衡状态,而出现的局部平衡状态,这种状态下系统参量的分布具有瞬态非平衡的特点。

例如,在等离子体物理中,等离子体的温度、密度和电子浓度等参数在时间和空间上存在极大的差异性,因此等离子体的整体性质存在强烈的非平衡性。

非平衡过程是指在高温气体动力学中存在的物理和化学过程,这些过程涉及到热力学、动力学、雷诺数效应和化学反应等不同的范畴,具有非常复杂的特点。

例如,在火箭发动机中,高温高压的燃气与壳体内壁发生强烈的相互作用和转移,从而引起起始火焰、湍流脉动和化学反应等非平衡过程,导致火箭发动机的性能受到严重影响。

为了理解非平衡问题,高温气体动力学研究者采用了多种数学模型和计算方法来模拟气体流场的行为和演化。

其中,保守性差分方法、高阶紊流模型、L–S差分格式等方法被广泛应用于天然气输运、等离子体物理和高超声速流动等领域。

此外,国内外很多科研机构和相关企业都在推广分子动力学、拉格朗日展开和高速流动化学反应等方法来研究高温气体动力学中的非平衡问题。

总结来看,非平衡问题是高温气体动力学研究中的一个重要问题。

非平衡态系统和自组装现象的理论研究

非平衡态系统和自组装现象的理论研究

非平衡态系统和自组装现象的理论研究随着科学技术的日益发展,非平衡态系统和自组装现象的理论研究受到越来越多的关注和研究。

这两个理论领域分别涉及到物理学、化学、生物学等多个科学领域,对于了解自然现象的本质具有极高的研究价值。

一、非平衡态系统的基本概念非平衡态系统通常指在外部环境或内部系统参数变化的情况下,系统不再处于平衡态而呈现出具有一定动力学的时间演化过程。

研究非平衡态系统的物理学分支被称为“非平衡统计物理学”(non-equilibrium statistical physics)。

非平衡态系统的研究重点在于探究系统在不同条件下呈现的演化规律。

同时,研究非平衡态系统也可以更好地理解自然界中的一些现象,如在大气、地球与宇宙中的动态过程等等。

二、非平衡态系统的研究方法研究非平衡态系统通常采用的方法包括理论研究、模拟实验、数值计算和实验观测等多种手段。

这其中,理论研究往往能够为实验提供重要的指导。

在理论研究中,研究者常常采用动力学方程、统计物理学、微观模型等多种不同的模型来研究非平衡态系统的行为。

例如,对于约束随机游动模型,我们可以通过分析微球的运动轨迹、分析电场漂移速度与时间之间的线性关系等手段,来揭示体系中颗粒的动力学行为。

三、自组装现象的基本概念自组装现象是指在一定条件下,无需外部干预或只需小干预,物质分子或颗粒可自行进行有序组合,形成具有特定结构和特性的体系。

自组装现象是自然界中广泛存在的一种现象,如蛋白质的自组装、晶体的自组装等。

研究自组装现象可以在实际应用中得到广泛应用,如利用自组装现象来扩大纳米材料的应用范围。

四、自组装现象的研究方法与非平衡态系统的研究方法类似,研究自组装现象常常采用模拟实验、数值计算、理论分析等多种手段。

例如,可以在实验中加入多种不同浓度的化合物,以探索哪些条件可以比较好地促进分子的自组装。

同时,可以通过理论计算,建立自组装的模型,探究自组装行为的规律性。

五、非平衡态系统与自组装现象的联系尽管非平衡态系统和自组装现象在表面上看似乎无明显关系,但实际上二者之间具有密切的关联。

动力学伊辛模型在振荡外场中的成核

动力学伊辛模型在振荡外场中的成核

动力学伊辛模型在振荡外场中的成核
李坤;江慧军;陈含爽;侯中怀
【期刊名称】《化学物理学报》
【年(卷),期】2012(25)4
【摘要】研究了二维的动力学伊辛模型在一个具有偏向的振荡外场中的成核过程,主要关注成核时间与外场振荡周期ω的关系.随着ω的变化,成核时间出现最小值,最小的成核时间对应的平均临界核的大小也是最小的,这表明存在一个最佳的振荡频率,相比较于一个确定的外场,它更有利于成核,同时还研究了外场的初始
相位的影响.
【总页数】5页(P419-422)
【关键词】动力学伊辛模型;振荡外场;成核
【作者】李坤;江慧军;陈含爽;侯中怀
【作者单位】中国科学技术大学合肥微尺度物质科学国家实验室(筹),化学物理系,
合肥230026
【正文语种】中文
【中图分类】O
【相关文献】
1.S=1伊辛模型临界温度的METROPOLIS动力学标度计算 [J], 刘策军;严尚维;宋钢
2.模块网络上伊辛模型成核的最优外场分配 [J], 李庆;周翠琴;陈含爽
3.伊辛模型中的纠缠动力学 [J], 李大创;曹卓良
4.二维伊辛模型的畴壁动力学 [J], 赵晓雨;雷晓蔚
5.分子筛成核与晶体生长动力学研究Ⅰ.非自成核体系中修正的 Lechert 模型 [J], 马跃龙;陈诵英;彭少逸;张慧宁
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非线性气候系统的动力学特征

非线性气候系统的动力学特征

非线性气候系统的动力学特征气候是地球上长期稳定的天气变化模式,受到多种因素的影响。

气候系统是一个复杂的非线性系统,其动力学特征对于我们理解气候变化和预测未来气候非常重要。

本文将讨论非线性气候系统的动力学特征,包括正反馈机制、混沌现象和相变等。

一、正反馈机制正反馈机制是非线性气候系统中的重要特征之一。

当一个因素的变化引起的反应进一步增强原因的变化,就会形成正反馈。

例如,温室气体排放导致地球温度上升,这会导致冰川融化,进而减少地表反射能力,进一步加剧温室效应。

这种正反馈机制的存在导致气候系统对外界变化产生非线性响应。

二、混沌现象气候系统中的混沌现象是指系统的状态在时间上呈现出随机、不可预测的变化。

混沌现象的出现主要是由于非线性气候系统中各种反馈机制的复杂交互作用。

太阳辐射、海洋循环和大气环流等过程之间的相互作用会导致气候系统的混沌行为。

混沌现象的存在使得气候系统的预测变得困难,我们只能通过建立数学模型来研究和理解。

三、相变相变是非线性气候系统中的另一个重要特征。

相变是指气候系统从一个状态到另一个状态的过渡,例如冰川融化、云的形成和降水的发生等。

这些相变过程的发生往往受到正反馈机制和混沌现象的影响,使得其具有非线性特性。

相变的发生不仅受到外界的气候因素的影响,也受到系统内部的自我调节机制的影响。

总结起来,非线性气候系统具有正反馈机制、混沌现象和相变等动力学特征。

这些特征使得气候系统在不同时间尺度上呈现出复杂、难以预测的行为。

我们需要通过建立数学模型、收集数据和进行实验研究,以进一步了解气候系统的动力学特征,为气候变化的预测和适应提供科学依据。

只有深入理解了非线性气候系统的动力学特征,我们才能更好地应对未来的气候变化挑战。

分子动力学中的非平衡态研究

分子动力学中的非平衡态研究

分子动力学中的非平衡态研究分子动力学是一种运用计算机模拟系统的方法,研究分子尺度上的物理运动规律的学科。

通过分子动力学模拟,可以更好地解释和预测分子的行为,有助于发展新型材料和探索新的生物医学领域。

然而,通常情况下分子在非平衡态下的运动规律并不容易研究。

非平衡态通常是指分子系统处于一个不稳定或动态变化的状态,例如外部施加强制、化学反应、热力学不平衡等等,这些不同的场景也会在不同的尺度上展示出不同的行为。

为了更好地研究分子在非平衡态下的运动规律,有学者针对不同场景提出了不同的分子动力学模拟方法。

以下将介绍几种常见的方法。

1. 基于广义热力学的非平衡分子动力学 (NAMD)非平衡分子动力学 (NAMD),是一种基于广义热力学的非平衡分子动力学方法,由 John Eastwood 和 Peter Winn 于 2013 年首次提出并发表,旨在模拟非平衡状态下的分子运动。

该方法在传统分子动力学基础上加入了一些广义热力学理论,可以更准确地模拟能量交换,从而更好地研究分子在非平衡态下的行为。

2. 最大熵方法最大熵方法是另一种常见的非平衡态研究方法,起源于热力学中的最大熵原理。

该方法旨在从分子系统的部分坐标或其他限制条件中推导出整个分子系统的热力学性质,从而更好地描述非平衡态下的分子运动。

最大熵方法可用于模拟混合物、高粘度溶液和生物体系等复杂环境的非平衡态动力学行为。

在遇到高耗散能力或复杂协同机制的情况时,最大熵方法往往比传统方法更加准确。

3. 非平衡态界面动力学 (NIDS)非平衡态界面动力学 (NIDS) 是用于模拟非平衡态界面的分子动力学模拟方法。

在NIDS方法中,模拟系统通常包括两个或更多不同的相,例如气/液界面、液/液界面等等。

该方法可以模拟各种不同类型的非平衡态现象,如张力、相互作用能等,为化学、环境和物理领域中的大量系统提供了一种基本的分子动力学模拟方法。

总之,非平衡态分子动力学是一个快速发展的领域,其应用范围十分广泛。

纳米粒子在亚浓高分子溶液中的扩散: 多粒子碰撞动力学

纳米粒子在亚浓高分子溶液中的扩散: 多粒子碰撞动力学

纳米粒子在亚浓高分子溶液中的扩散:多粒子碰撞动力学李树贤;江慧军;侯中怀【期刊名称】《化学物理学报》【年(卷),期】2016(29)5【摘要】采用混合型介观多粒子碰撞动力学方法研究浸没在亚浓高分子溶液中的纳米粒子的扩散问题。

集中于探究高分子浓度和高分子片段间的长程流体力学效应对于纳米粒子扩散行为的影响。

通过大量的计算机仿真模拟,发现纳米粒子扩散系数D随高分子浓度c变化满足Phillies公式D^exp(-αcδ),其中标度指数δ≈0.97和实验文献中报道结果一致。

增加纳米粒子尺寸时,标度之前因子α单调增加,但标度指数δ基本保持固定。

研究了在没有流体力学相互作用时纳米粒子扩散行为,发现纳米粒子的迁移速率减慢而标度指数也明显不同于实验发现,表明流体力学效应在纳米粒子在亚浓高分子溶液中的扩散问题起到了非常重要的作用.【总页数】9页(P549-556)【关键词】纳米粒子;高分子溶液;多粒子碰撞动力学【作者】李树贤;江慧军;侯中怀【作者单位】中国科学技术大学化学物理系,合肥230026;中国科学技术大学合肥微尺度物质科学国家实验室(筹),合肥230026【正文语种】中文【中图分类】O【相关文献】1.聚电解质溶液中纳米粒子扩散系数的模耦合理论计算 [J], 董运洪;陈谙谱;赵南蓉2.高分子液滴碰撞的耗散粒子动力学模拟 [J], 陈硕;尚智;赵岩;王丹3.微通道中高分子溶液Poiseuille流的耗散粒子动力学模拟* [J], 许少锋; 汪久根4.微通道中高分子溶液Poiseuille流的耗散粒子动力学模拟 [J], 许少锋; 汪久根5.过氧化氢溶液中单和双金属金-银纳米粒子氧化L-亮氨酸的动力学(英文) [J], P.VENKATESAN;J.SANTHANALAKSHMI因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

南京大学物化实验系列BZ振荡反应

南京大学物化实验系列BZ振荡反应

K1 [BrO3-][ H+]。 K2
BrO3- + HBrO2 + H+
K3
2BrO2 + H2O (3) Ce4+ (K4=快速) (4)
(K3 = 1×10 4mol-2.L6.s-1 , 250C ) BrO2 + Ce3+ + H+ 2HBrO2
K5 K4
HBrO2 +
BrO3- + HOBr + H+ (5)
K3 - [BrO3-] = 5×10 6 [BrO3-] K2
K6
Br-的再生可通过下列步骤实现:
4Ce4+ + BrCH(COOH)2 +H2O + HOBr
该体系的总反应是:
2 Br- + 4 Ce3+ + 3CO2 + 6 H+
(6)
2H+ + 2 BrO3- + 3CH2(COOH)2
2 BrCH(COOH)2 + 3CO2 +4 H2O
曾经提出过不少模型来研究化学振荡的反应机理,下面介绍洛特卡(Lotka)-沃尔特 拉(Voltella)的自催化模型。
2X (1) A+X 2Y (2) X+Y E (3) Y
k3 k2
k1
d [ A] =k1[A][X] dt d[ X ] r2=- =k2[X][Y] dt d[E] r3= = k3[Y] dt
r1=-
E。对这一组微分方程求解得: 其净反应是 A
k2[X]-k3ln[X]+ k2[Y]+ k1[A]ln[Y]=常数 这一方程的具体解可用两种方法表示,一种是用[X]和[Y]对 t 作图,如图 1,其浓度随时间 呈周期性变化;另一种是以[X]对[Y],得反应轨迹曲线,如图 2,为一封闭椭圆曲线。反应 轨迹曲线为封闭曲线,则 X 和 Y 的浓度就能沿曲线稳定地周期变化,反应变呈振荡现象。
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第12章非平衡非线性化学动力学侯中怀 hzhlj@中国科学技术大学化学物理系合肥 230026非线性化学动力学的研究对象,是化学体系在远离平衡条件下,由体系中非线性过程的作用,自发形成的宏观尺度上的各种复杂的时空有序结构,包括多重定态,化学振荡,图灵斑图,化学波和化学混沌等[1-3]。

这些现象都是非平衡条件下大量分子的集体行为,因此非线性化学动力学的研究,属于物理化学和非平衡统计物理的交叉领域。

随着20世纪50年代BZ化学反应体系中各类非线性化学现象的实验发现,非线性化学动力学的研究便成为物理化学研究中的一个新的生长点。

20世纪70年代,以普里高津(Prigogine)为首的比利时布鲁塞尔学派提出了著名的“耗散结构”理论[4,5],奠定了非线性化学现象的热力学基础。

过去20年,计算机技术和非线性科学的发展,使得人们能从理论上再现实验上观测到的各种非线性现象,以深入了解非线性化学现象的动力学机制,从而进一步推动非线性化学动力学在实际体系中的应用。

近年来,随着化学研究的对象向生命和纳米等复杂体系的深入,非平衡、非线性和复杂性之间的相互作用,目前是非线性化学动力学研究的一个主要发展方向。

在生命和表面催化等体系中,实验上已发现大量的非线性动力学行为,如细胞体系内的钙振荡及钙波[6],生理时钟振荡[7],单晶表面催化过程中的化学振荡、螺旋波、化学混沌等[8,9]。

研究表明,这些非线性化学动力学行为,对生命体系的功能和催化过程的活性与选择性等,起着非常重要的作用;要深入理解这些作用的机制,必须考虑到实际体系中的各种复杂性因素,包括噪声和无序等随机因素,环境和体系以及体系内部的复杂相互作用等。

本章中,我们将对非线性化学动力学的基本内容和研究进展作一简单概述。

为使内容具有相对完整性,第一节主要介绍非线性化学动力学的基本概念和研究方法。

在第二节和第三节,将重点介绍近年来复杂体系非线性化学动力学的一些研究结果,主要包括环境噪声、空间和拓扑无序、介观反应体系内涨落对非线性化学动力学的调控作用等。

最后,我们进行简单地总结和展望。

§1 非线性化学动力学简介本节中,我们将对非线性化学动力学的基本概念和理论方法进行简单概括。

首先结合表面催化和生命体系的实例,描述几种典型的非线性化学现象,增加感性认识。

在后3小节中,将对非线性化学现象的热力学基础、确定性动力学方法和随机动力学方法进行简介。

§1.1 非线性化学现象1.化学振荡化学振荡是最典型的非线性化学动力学行为,它指的是化学反应物质的浓度随时间呈周期变化的现象。

虽然早在1828年人们就报道了电化学体系中的振荡现象,但直到20世纪70年代,人们一致认为化学振荡现象是违反热力学第二定律的:那时人们的普遍观点是化学反应体系不可能自发形成有序结构。

当然我们现在已经知道,在远离平衡的条件下,化学振荡的自发形成是不违反热力学第二定律的。

随着20世纪50年代Belousov- Zhabotinsky (BZ)振荡反应体系的发现[10,11],化学振荡现象逐步受到了化学和生物学科工作者的重视。

生命及表面催化体系体系中,有丰富的化学振荡行为。

在生命体系中,化学振荡作为信号传递的基本形式,扮演着十分重要的角色。

如钙离子振荡信号既调节着细胞内的生命过程,同时又在细胞间传递信息以控制细胞整体的行为[6];生理时钟振荡的分子机制,是基因表达产物蛋白质浓度的振荡[7];神经网络中信号的传递也是以振荡的形式进行[12]。

在非均相表面催化体系中,反应速率及产物浓度常常表现出振荡,这种振荡与催化活性及选择性都密切相关。

例如,图(1.1a)显示了合成基因振荡网络体系中,基因表达产物蛋白质浓度(用荧光强度来表征)随时间的振荡现象[13];图(1.1b)中给出了10纳米的Pd 金属粒子表面,CO催化氧化产物CO2的浓度随时间的振荡现象[14]。

图1.2:双稳态示意图(a) (b)图1.1:(a)合成基因网络中的蛋白质浓度振荡;(b)纳米粒子表面催化过程中的浓度振荡2. 多重定态多重定态,指的是在恒定的外界条件(如温度、压力、流速等)下,因初始条件的不同,化学体系表现出不同的稳定动力学状态的现象。

最简单的多重定态是双稳态,如图(1.2)所示。

在特定的控制参量范围内()12λλλ<<,体系可能的状态有3种,其中分支1和3是稳定的,是实验上可观测到的状态;而分支2不稳定,不能直接实验观测。

双稳态的最重要效应是跃迁和滞后现象:若初始时体系处于分支1 的稳定态,随着控制参量λ的增大,在经过2λ时体系会突然跃迁到分支3所在的状态;若在此时减小λ,体系并不会立刻回到分支1,而是一直处于分支3的状态,直到λ小于1λ。

值得强调的是,多重定态的存在与化学反应的稳定性、灵敏性和效率密切相关。

视体系所处的状态不同,稳定性也截然不同;在分支1的 2λ附近及分支3 的1λ附件区域,体系对外界扰动十分敏感,微小的刺激可能导致体系状态的突然跃迁,这有可能会导致灾难性的后果,并且滞后现象使得这种后果并不能及时地得到补救;另外体系处于不同的状态时,也可能具有不同的反应活性和功能。

图1.3中给出了生命和表面催化体系中双稳态的实例。

(1.3a)显示了Pt 单晶表面上,场发射针尖小区域内,CO 催化氧化过程中的双稳态现象[15]:随着温度的变化,可以出现高反应活性和低反应活性2种状态。

(1.3b)中给出了一种具有双稳“开关”特性的合成基因网络的示意图[16,17]:在上图中,lacI 基因的表达产物LacI 蛋白抑制tetR 基因的表达,从而后者处于低表达态,荧光强度低;下图中,tetR 基因表达生成TetR 蛋白,后者抑制lacI 基因的表达,从而tetR 基因处于高表达态,荧光强度高。

(a)(b)图1.3:(a)表面催化体系的双稳态;(b)具有双稳开关性质的合成基因网络3.化学波和斑图化学振荡是化学反应体系在远离平衡条件下形成的时间上的有序结构。

若进一步考虑到空间的扩散过程和反应的相互作用,则可产生更多更丰富的时空有序结构[18-21]:化学波和图灵斑图(Turing Pattern)。

顾名思义,前者是反应组分的浓度分布呈现“波动变化”,从而在空间和时间上都出现“结构”;而后者指的是反应组分的浓度不随时间变化,但在空间呈周期变化的现象,是一种空间有序结构。

化学波在化学和生物体系中非常普遍。

特别是在单晶表面催化体系中,德国的Ertl研究组利用PEEM(Photo Emission Electro-Microscopy)技术,从实验上观测到了Pt(110)、(100)等晶面上,高真空条件下CO的浓度分布所形成的各种化学波,包括波前(Wave front)运动、靶环波(Target wave)、脉冲波(Pulse wave)、驻波(Standing wave)、孤波(Soliton wave)、螺旋波(Spiral wave)等等[9,22]。

生命体系中最常见的化学波是钙离子波,它在细胞内和细胞间的通信过程中有重要作用,主要表现为行波、螺旋波等。

图(1.4a)是实验观察到的卵细胞中的钙螺旋波[23]。

图灵斑图的概念早在20世纪50年代就提出来了,但实验上一直没有观测到这种现象,主要原因是由于开放型的(即维持体系处于非平衡状态)反应器不容易设计;并且图灵结构的形成要求体系中2种关键组分的扩散系数相差很大,在溶液中这一点很难实现。

直到90年代初,欧阳颀等人首次设计出了克服上述困难的反应器[21,24]:反应在2片多孔透明玻璃夹住的圆盘状的凝胶介质中进行,一方面阻止了破坏斑图形成的对流运动,同时小分子等反应物可以在介质中只有扩散,从而维持体系处于非平衡。

接着,人们发现一些物质既能达到显色剂的作用,又能改变某些组分的扩散系数,为从实验上实现图灵结构创造了条件。

图(1.4b)是实验上观测到的次氯酸-碘化物-丙二酸反应体系中6角对称性的图灵斑图[24]。

(a) (b)图1.4:(a)卵细胞中钙螺旋波;(b)具有6角对称性的图灵斑图4.化学混沌混沌(Chaos)是确定性系统所产生的内在“随机”行为。

1963年,气象学家Lorenz在数值研究液体热对流的一个3变量的简化模型时发现:虽然描述体系的动力学微分方程是确定性的,但是初始条件的微小差别,却会导致体系的长时间行为发生巨大改变,即表现出对初始条件的极度敏感性。

因此实际上,体系的长时间行为是“不可预测”的,这种“不可预测性”并非源于量子力学的随机性,也不是由外界的噪声所导致,而是动力系统本身的内禀性质。

现在,人们常可以听到对混沌现象的一个形象且略带夸张的描述,“蝴蝶效应”,即台湾海峡一只蝴蝶轻轻扇动翅膀,便有可能导致新奥尔良一场飓风的形成。

混沌概念一经提出,便受到了物理学家和数学家的高度重视。

有人认为,混沌是和相对论和量子力学可以相提并论的20世纪的重要物理新思想:它们都一样冲破了牛顿力学的教规。

相对论指出牛顿力学只适用于远低于光速运动的物体,量子力学指出牛顿力学不适用于微观物体,而混沌理论则指出牛顿力学并不总是能确定性地预知未来。

另外,混沌理论的发展,也为深刻理解统计物理的基石之一,“遍历性假设”,提供了新的思路。

化学混沌[25,26]作为混沌的具体形式之一,通常是指化学反应系统中某些组分的浓度随时间的不规则变化。

当然,要确定观测到的是混沌现象,而不是复杂的振荡或噪声,需要对实验得到的时间序列进行定性甚至定量的刻画。

通常,分析混沌时间序列的常用方法有庞加莱截面,功率谱,自相关函数,李雅普诺夫指数等;还可以对时间序列进行重构,得到相空间的“奇怪吸引子”,这些在一般的非线性动力学参考书中都有详细地阐述[27]。

目前,人们在BZ 反应,电化学反应,表面催化等许多化学体系中都从实验上发现了化学混沌现象[25];在生命体系中,钙信号传导,神经信号传递、大脑运动等过程中也都发现了混沌现象。

如图(1.5a)是Pt 单晶表面CO 催化氧化过程中,实验观测到的由螺旋波破裂引发的时空混沌[28],又称“湍流”现象,图(1.5b)显示了神经元体系中的混沌现象,在外界刺激信号位于箭头所指区域时,神经脉冲的时间间隔t Δ没有任何周期性,信号呈现混沌特征[29]。

(a) (b)图1.5:(a)单晶表面催化过程中的时空混沌;(b)神经元模型中的混沌§1.2 非线性化学现象的热力学基础1969年,普里高津在“理论物理与生物学”的国际会议上提出了“耗散结构”的新概念。

接着,他相继出版了“结构、稳定与涨落的热力学理论[30]”以及“非平衡系统中的自组织[4]”等著作,对耗散结构理论及其在物理、化学和生物学中的应用作了全面地阐述。

实际上,前面描述的几种非线性化学现象都是耗散结构的具体例子。

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