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物理代写|统计物理代写Statistical Physics of Matter代考|Transverse Dynamics
The effective Hamiltonian can also be expressed as $\mathcal{F}=-\int d s \hat{\lambda}(s) \cdot \boldsymbol{h}(s)$, where the transverse force induced on the segment $s$ is obtained by (11.50):
$$
\lambda(s)=-\frac{\delta \mathcal{F}}{\delta \boldsymbol{h}(s)}=f\left(\frac{\partial^2 \boldsymbol{h}}{\partial s^2}\right)-\kappa\left(\frac{\partial^4 \boldsymbol{h}}{\partial s^4}\right) .
$$
Via the hydrodynamic interaction, this force at a segment $s^{\prime}$ affects the fluid velocity at another segment at $s$ (Fig. 20.4), which is same as the average undulation velocity therein, $\partial \boldsymbol{h}(s, t) / \partial t$, by the boundary condition. Thus we have
$$
\frac{\partial \boldsymbol{h}(s, t)}{\partial t}=\int d s^{\prime} \boldsymbol{\Lambda}\left(s-s^{\prime}\right) \cdot \lambda\left(s^{\prime}, t\right)+\boldsymbol{\xi}{\boldsymbol{h}}(t) . $$ where $\xi_h(t)$ is the appropriate Gaussian white noise. For a nearly straight chain, we restrict the above equation to be linear in $\boldsymbol{h}$, and the Oseen tensor $\boldsymbol{\Lambda}\left(s-s^{\prime}\right)$ can be simplified to: $$ \boldsymbol{\Lambda}\left(s-s^{\prime}\right)=\frac{1}{8 \pi \eta\left|s-s^{\prime}\right|}(I+\widehat{\boldsymbol{x}} \widehat{\boldsymbol{x}}) $$ Because $\lambda$ is vertical to $\hat{\boldsymbol{x}}$, (20.67) is expressed as $$ \begin{aligned} \frac{\partial \boldsymbol{h}(s, t)}{\partial t} & =-\frac{1}{8 \pi \eta} \int d s^{\prime} \frac{1}{\left|s-s^{\prime}\right|} \frac{\delta \mathcal{F}}{\delta \boldsymbol{h}\left(s^{\prime}, t\right)}+\boldsymbol{\xi}{\boldsymbol{h}}(t) \
& =\frac{1}{8 \pi \eta} \int d s^{\prime} \frac{1}{\left|s-s^{\prime}\right|}\left{f\left(\frac{\partial^2 \boldsymbol{h}}{\partial s^{\prime 2}}\right)-\kappa\left(\frac{\partial^4 \boldsymbol{h}}{\partial s^{\prime 4}}\right)\right}+\boldsymbol{\xi}_{\boldsymbol{h}}(t) .
\end{aligned}
$$
To facilitate solving for $\boldsymbol{h}(s, t)$ we apply the one-dimensional Fourier transform $$
\boldsymbol{h}(q, t)=\int_0^L d s e^{-i q \cdot s} \boldsymbol{h}(s, t)
$$
and obtain the equation of motion:
$$
\begin{aligned}
\frac{\partial \boldsymbol{h}(q, t)}{\partial t} & =-\Lambda_h(q)\left{f q^2+\kappa q^4\right} \boldsymbol{h}(q, t)+\xi_{\boldsymbol{h}}(q, t) \
& =-\tau_T(q)^{-1} \boldsymbol{h}(q, t)+\xi_{\boldsymbol{h}}(q, t)
\end{aligned}
$$
where
$$
\tau_T(q)=\frac{1}{\left(\kappa q^4+f q^2\right) \Lambda_h(q)}
$$
物理代写|统计物理代写Statistical Physics of Matter代考|Chain Longitudinal Dynamics
Now we turn our attention to dynamics of the longitudinal length $\mathcal{X}(t)$ by starting with its equilibrium time correlation function $\langle\Delta \mathcal{X}(t) \Delta \mathcal{X}(0)\rangle_0$. To this end, it is more straightforward to use the linear response theory in which the time correlation is directly related by the response $\langle\Delta \mathcal{X}(t)\rangle$ to a small time-dependent tension as was done for the static case in Chap. 11. We consider that the time-dependent tension, $\delta f(t)$, is applied at an chain end additionally beginning from $t=0$.
The mean equilibrium end-to-end distance, $X=\langle\mathcal{X}\rangle$ was given by (11.32) in terms of the transverse undulation. The corresponding quantity at a time $t,\langle\mathcal{X}(t)\rangle$, is given by
$$
\frac{\langle\mathcal{X}(t)\rangle}{L}=1-\frac{1}{2 L^2} \sum_q q^2\langle\boldsymbol{h}(q, t) \cdot \boldsymbol{h}(-q, t)\rangle
$$
Solving the Langevin equation (20.71) for $\boldsymbol{h}(q, t)$ with $f=f_0+\delta f(t)$ to the linear order in $\delta f(t)$, we can obtain
$$
\langle\boldsymbol{h}(q, t) \cdot \boldsymbol{h}(-q, t)\rangle=\langle\boldsymbol{h}(q, t) \cdot \boldsymbol{h}(-q, t)\rangle_0-\int_0^t d t^{\prime} m\left(q, t-t^{\prime}\right) \delta f\left(t^{\prime}\right),
$$
where $$
m\left(q, t-t^{\prime}\right)=\frac{4 k_B T L A_h(q)}{\left(\kappa q^2+f_0\right)} e^{-\frac{t-1}{\tau_L(q)}} .
$$
Here we define the longitudinal relaxation time by
$$
\tau_L(q)=\frac{\tau_T(q)}{2}=\frac{1}{2}\left(\kappa q^4+f_0 q^2\right) \Lambda_h(q) .
$$

统计物理代考
物理代写|统计物理代写Statistical Physics of Matter代考|Transverse Dynamics
有效哈密顿量也可以表示为 $\mathcal{F}=-\int d s \hat{\lambda}(s) \cdot \boldsymbol{h}(s)$ ,其中在该段上引起的横向力 $s$ 由 $(11.50)$ 获得:
$$
\lambda(s)=-\frac{\delta \mathcal{F}}{\delta \boldsymbol{h}(s)}=f\left(\frac{\partial^2 h}{\partial s^2}\right)-\kappa\left(\frac{\partial^4 h}{\partial s^4}\right)
$$
通过流体动力相互作用,这个力在一个部分 $s^{\prime}$ 影响另一段的流体速度 $s$ (图20.4),与其中 的平均起伏速度相同, $\partial \boldsymbol{h}(s, t) / \partial t$, 由边界条件。因此我们有
$$
\frac{\partial \boldsymbol{h}(s, t)}{\partial t}=\int d s^{\prime} \boldsymbol{\Lambda}\left(s-s^{\prime}\right) \cdot \lambda\left(s^{\prime}, t\right)+\boldsymbol{\xi} \boldsymbol{h}(t) .
$$
在哪里 $\xi_h(t)$ 是合适的高斯白噪声。对于几乎直的链条,我们将上述方程式限制为线性 的h和 Oseen 张量 $\boldsymbol{\Lambda}\left(s-s^{\prime}\right)$ 可以简化为:
$$
\boldsymbol{\Lambda}\left(s-s^{\prime}\right)=\frac{1}{8 \pi \eta\left|s-s^{\prime}\right|}(I+\widehat{\boldsymbol{x}} \widehat{\boldsymbol{x}})
$$
因为 $\lambda$ 垂直于 $\hat{\boldsymbol{x}}$, (20.67) 表示为
$\langle$ begin{aligned} $}$ frac{へartial $\backslash$ boldsymbol{h}$}(s, t)} \backslash$ partial t $} \&=-\mid$ frac ${1}{8 \backslash p i \backslash$ leta} $}$ int $d s^{\wedge}{$ prim
为了便于求解 $\boldsymbol{h}(s, t)$ 我们应用一维傅立叶变换
$$
\boldsymbol{h}(q, t)=\int_0^L d s e^{-i q \cdot s} \boldsymbol{h}(s, t)
$$
得到运动方程:
$\backslash$ begin{aligned $} \backslash$ frac $\backslash$ partial $\backslash$ boldsymbol ${h}(q, t)} \backslash$ partial $t} \&=-\backslash$
在哪里
$$
\tau_T(q)=\frac{1}{\left(\kappa q^4+f q^2\right) \Lambda_h(q)}
$$
物理代写|统计物理代写Statistical Physics of Matter代考|Chain Longitudinal Dynamics
现在我们将注意力转向纵向长度的动态 $\mathcal{X}(t)$ 从其平衡时间相关函数开始
$\langle\Delta \mathcal{X}(t) \Delta \mathcal{X}(0)\rangle_0$. 为此,使用时间相关性与响应直接相关的线性响应理论更为直接
$\langle\Delta \mathcal{X}(t)\rangle$ 到一个小的时间相关的张力,就像在第 1 章的静态案例中所做的那样。11. 我 们认为时间依赖性紧张, $\delta f(t)$ ,应用于链端另外从 $t=0$.
平均平衡端到端距离, $X=\langle\mathcal{X}\rangle$ 根据横向起伏由 (11.32) 给出。一次对应的数量 $t,\langle\mathcal{X}(t)\rangle \mathrm{~, ~ 是 ~(谁) ~ 给 的 ~}$
$$
\frac{\langle\mathcal{X}(t)\rangle}{L}=1-\frac{1}{2 L^2} \sum_q q^2\langle\boldsymbol{h}(q, t) \cdot \boldsymbol{h}(-q, t)\rangle
$$
求解 Langevin 方程 (20.71) 为 $\boldsymbol{h}(q, t)$ 和 $f=f_0+\delta f(t)$ 到线性顺序 $\delta f(t)$ ,我们可以得 到
$$
\langle\boldsymbol{h}(q, t) \cdot \boldsymbol{h}(-q, t)\rangle=\langle\boldsymbol{h}(q, t) \cdot \boldsymbol{h}(-q, t)\rangle_0-\int_0^t d t^{\prime} m\left(q, t-t^{\prime}\right) \delta f\left(t^{\prime}\right)
$$
在哪里
$$
m\left(q, t-t^{\prime}\right)=\frac{4 k_B T L A_h(q)}{\left(\kappa q^2+f_0\right)} e^{-\frac{t-1}{\tau_L(q)}}
$$
在这里,我们定义纵向弛豫时间
$$
\tau_L(q)=\frac{\tau_T(q)}{2}=\frac{1}{2}\left(\kappa q^4+f_0 q^2\right) \Lambda_h(q)
$$

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