Sistema de reacción-difusión

Tipo de modelo matemático

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 extiendan sobre 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 la forma general.

${\displaystyle \partial _{t}{\boldsymbol {q}}={\underline {\underline {\boldsymbol {D}}}}\,\nabla ^{2}{\boldsymbol {q}}+{\boldsymbol {R}}({\boldsymbol {q}}),}$

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 franjas, hexágonos o estructuras más complejas como solitones disipativos . Estos patrones han sido denominados " patrones de Turing ". ^[1] Cada función, para la cual se cumple una ecuación diferencial de reacción-difusión, representa de hecho una variable de concentración .

Ecuaciones de reacción-difusión de un componente

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

${\displaystyle \partial _{t}u=D\partial _{x}^{2}u+R(u),}$

También se conoce como ecuación de Kolmogorov-Petrovsky-Piskunov . ^[2] Si el término de reacción desaparece, entonces la ecuación representa un proceso de difusión pura. La ecuación correspondiente es la segunda ley de Fick . La elección R ( u ) = u (1 − u ) produce la ecuación de Fisher que se usó originalmente para describir la expansión de las poblaciones biológicas , ^[3] la ecuación de Newell-Whitehead-Segel con R ( u ) = u (1 − u ² ) para describir la convección de Rayleigh-Bénard , ^{[4] [5] la} ecuación más general de Zeldovich-Frank-Kamenetskii con R ( u ) = u (1 − u )e ^{- β (1- u )} y 0 < β < ∞ ( Número de Zeldovich ) que surge en la teoría de la combustión , ^[6] y su particular caso degenerado con R ( u ) = u ² − u ³ que a veces también se denomina 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.

${\displaystyle \partial _{t}u=-{\frac {\delta {\mathfrak {L}}}{\delta u}}}$

y por lo tanto describe una disminución permanente de la "energía libre" dada por el funcional ${\displaystyle {\mathfrak {L}}}$

${\displaystyle {\mathfrak {L}}=\int _{-\infty }^{\infty }\left[{\tfrac {D}{2}}\left(\partial _{x}u\right)^{2}-V(u)\right]\,{\text{d}}x}$

con un potencial V ( u ) tal que R ( u ) =re V ( tu )/tú​.

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

En sistemas con más de una solución homogénea estacionaria, una solución típica está dada por frentes móviles que conectan los estados homogéneos. Estas soluciones se mueven con velocidad constante sin cambiar su forma y tienen la forma u ( x , t ) = û ( ξ ) con ξ = x − ct , donde c es la velocidad 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 frente-antifrente) son inestables. Para c = 0 , hay una prueba simple para esta afirmación: ^[8] si u ₀ ( x ) es una solución estacionaria y u = u ₀ ( x ) + ũ ( x , t ) es una solución infinitamente perturbada, estabilidad lineal el análisis produce la ecuación

${\displaystyle \partial _{t}{\tilde {u}}=D\partial _{x}^{2}{\tilde {u}}-U(x){\tilde {u}},\qquad U(x)=-R^{\prime }(u){\Big |}_{u=u_{0}(x)}.}$

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

${\displaystyle {\hat {H}}\psi =\lambda \psi ,\qquad {\hat {H}}=-D\partial _{x}^{2}+U(x),}$

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 ordenar de acuerdo con un número creciente de nodos con la magnitud del valor propio real correspondiente 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:

${\displaystyle D\partial _{\xi }^{2}{\hat {u}}(\xi )+c\partial _{\xi }{\hat {u}}(\xi )+R({\hat {u}}(\xi ))=0.}$

Esta ecuación tiene una buena analogía mecánica como el movimiento de una masa D con posición û en el transcurso del "tiempo" ξ bajo la fuerza R con el coeficiente de amortiguación c, lo 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 una serie de afirmaciones de sistemas unidimensionales. Los frentes de onda planos o curvos son estructuras típicas, y surge un nuevo efecto a medida que la velocidad local de un frente curvo depende del radio de curvatura local (esto se puede ver yendo a las coordenadas polares ). Este fenómeno conduce a la llamada inestabilidad impulsada por la curvatura. ^[9]

Ecuaciones de reacción-difusión de dos componentes

Los sistemas de dos componentes permiten una gama mucho mayor de fenómenos posibles que sus homólogos de un solo componente. Una idea importante 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

${\displaystyle {\begin{pmatrix}\partial _{t}u\\\partial _{t}v\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}D_{u}&0\\0&D_{v}\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}\partial _{xx}u\\\partial _{xx}v\end{pmatrix}}+{\begin{pmatrix}F(u,v)\\G(u,v)\end{pmatrix}}}$

una perturbación de onda plana

${\displaystyle {\tilde {\boldsymbol {q}}}_{\boldsymbol {k}}({\boldsymbol {x}},t)={\begin{pmatrix}{\tilde {u}}(t)\\{\tilde {v}}(t)\end{pmatrix}}e^{i{\boldsymbol {k}}\cdot {\boldsymbol {x}}}}$

de la solución homogénea estacionaria satisfará

${\displaystyle {\begin{pmatrix}\partial _{t}{\tilde {u}}_{\boldsymbol {k}}(t)\\\partial _{t}{\tilde {v}}_{\boldsymbol {k}}(t)\end{pmatrix}}=-k^{2}{\begin{pmatrix}D_{u}{\tilde {u}}_{\boldsymbol {k}}(t)\\D_{v}{\tilde {v}}_{\boldsymbol {k}}(t)\end{pmatrix}}+{\boldsymbol {R}}^{\prime }{\begin{pmatrix}{\tilde {u}}_{\boldsymbol {k}}(t)\\{\tilde {v}}_{\boldsymbol {k}}(t)\end{pmatrix}}.}$

La idea de Turing sólo puede realizarse en cuatro clases de equivalencia de sistemas caracterizados por los signos del jacobiano R ′ 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

${\displaystyle {\begin{pmatrix}+&-\\+&-\end{pmatrix}},\quad {\begin{pmatrix}+&+\\-&-\end{pmatrix}},\quad {\begin{pmatrix}-&+\\-&+\end{pmatrix}},\quad {\begin{pmatrix}-&-\\+&+\end{pmatrix}}.}$

Esta clase de sistemas se denomina 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.

${\displaystyle {\begin{aligned}\partial _{t}u&=d_{u}^{2}\,\nabla ^{2}u+f(u)-\sigma v,\\\tau \partial _{t}v&=d_{v}^{2}\,\nabla ^{2}v+u-v\end{aligned}}}$

con f  ( u ) = λu − u ³ − κ que describe cómo viaja un potencial de acción 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 suele dar lugar a patrones de rayas o hexagonales.

• Bifurcación subcrítica de Turing: formación de un patrón hexagonal a partir de condiciones iniciales ruidosas en el sistema de reacción-difusión de dos componentes del tipo Fitzhugh-Nagumo anterior.
• 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 vienen dadas por

${\displaystyle {\begin{aligned}q_{\text{n}}^{H}(k):&{}\quad {\frac {1}{\tau }}+\left(d_{u}^{2}+{\frac {1}{\tau }}d_{v}^{2}\right)k^{2}&=f^{\prime }(u_{h}),\\[6pt]q_{\text{n}}^{T}(k):&{}\quad {\frac {\kappa }{1+d_{v}^{2}k^{2}}}+d_{u}^{2}k^{2}&=f^{\prime }(u_{h}).\end{aligned}}}$

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 impulsos (también conocidos como ondas viajeras periódicas ), ondas espirales y patrones de objetivos. Estos tres tipos de soluciones 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 se encuentran en el sistema de reacción-difusión de dos componentes anterior del tipo Fitzhugh-Nagumo.
• Espiral giratoria.
• Patrón objetivo.
• Pulso localizado estacionario (solitón disipativo).

Ecuaciones de reacción-difusión de tres y 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 de la sangre , ^[15] ondas de fisión ^[16] o sistemas planos de descarga de gas . ^[17]

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 estables en más de una dimensión espacial sin retroalimentación global). ^{[18] En [19]} se ofrece una introducción y una descripción general sistemática de los posibles fenómenos que dependen de las propiedades del sistema subyacente.

Aplicaciones y universalidad

En los últimos tiempos, los sistemas de reacción-difusión han atraído mucho interés como modelo prototipo para la formación de patrones . ^[20] Los patrones antes mencionados (frentes, espirales, objetivos, 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 locales. También se ha argumentado que los procesos de reacción-difusión son una base esencial para los procesos relacionados con la morfogénesis en biología ^{[21] [22]} e incluso pueden estar relacionados con el pelaje de los animales y la pigmentación de la piel. ^{[23] [24]} Otras aplicaciones de las ecuaciones de reacción-difusión incluyen invasiones ecológicas, ^[25] propagación de epidemias, ^[26] crecimiento de tumores, ^{[27] [28] [29]} dinámica de ondas de fisión, ^[30] cicatrización de heridas ^{[ 31]} y alucinaciones visuales. ^[32] Otra razón del interés en los sistemas de reacción-difusión es que, aunque son ecuaciones diferenciales parciales no lineales, a menudo existen posibilidades de un tratamiento analítico. ^{[8] [9] [33] [34] [35] [20]}

experimentos

Hasta ahora se han realizado experimentos bien controlables en sistemas de reacción-difusión química de tres maneras. En primer lugar, se pueden utilizar reactores de gel ^[36] o tubos capilares llenos ^[37] . En segundo lugar, se han investigado los pulsos de temperatura en superficies catalíticas . ^{[38] [39]} En tercer lugar, la propagación de los pulsos nerviosos en funcionamiento se modela utilizando sistemas de reacción-difusión. ^{[11] [40]}

Aparte de estos ejemplos genéricos, se ha demostrado que, en circunstancias apropiadas, los sistemas de transporte eléctrico como plasmas ^[41] o semiconductores ^[42] pueden describirse mediante un enfoque de reacción-difusión. Para estos sistemas se han llevado a cabo varios experimentos sobre formación de patrones.

Tratamientos numéricos

Un sistema de reacción-difusión se puede resolver utilizando métodos de matemáticas numéricas . Existen varios tratamientos numéricos en la literatura de investigación. ^{[43] [20] [44] También para} geometrías complejas se proponen métodos de solución numérica. ^{[45] [46]} Con el mayor grado de detalle, los sistemas de reacción-difusión se describen con herramientas de simulación basadas en partículas como SRSim o ReaDDy ^[47] que emplean, por ejemplo, dinámicas de reacción reversibles de partículas que interactúan. ^[48]

Ver también

• Onda automática
• Reacción controlada por difusión
• Cinética química
• Método del 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

• ecuación de fisher
• Ecuación de Zeldovich-Frank-Kamenetskii
• Modelo FitzHugh-Nagumo
• pintura arrugada

Referencias

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enlaces externos

• Reacción-difusión según el modelo de Gray-Scott: parametrización de Pearson, un mapa visual del espacio de parámetros de la reacción de difusión de Gray-Scott.
• Una tesis sobre patrones de reacción-difusión con una descripción general del campo.
• RD Tool: una aplicación web interactiva para simulación de reacción-difusión