アクティブモーションは、温熱環境下でのリセットによる目標探索に有効である

Active motion can be beneficial for target search with resetting in a thermal environment.

抄録

確率的リセットは近年、様々な物理的・生物学的システムにおいて効率的な目標探索戦略として浮上してきた。この戦略の効率は、環境ノイズの種類、すなわち熱ノイズか電信ノイズ（能動ノイズ）かに依存する。それぞれのノイズが探索過程に与える影響は個別に調べられてきたが、それらを組み合わせた効果については調べられてこなかった。本研究では、確率的リセットの効果を、熱水槽に浸された自走式ランアンドタンブル粒子という能動的なシステムに対して探索する。特に、粒子の位置は、自走速度の方向を反転させるか否かにかかわらず、一定の割合でリセットされると仮定する。標準的な更新技術を用いて、この能動粒子の固定目標までの平均探索時間を計算し、能動揺らぎと熱揺らぎの相互作用を調べる。その結果、自走速度の大きさと反転率が大きく、環境ノイズの強さが小さい場合、能動探索はブラウン探索を上回ることがわかった。特に、環境中に熱雑音が存在すると、熱雑音がない場合に比べて、ランアンドタンブル粒子の平均初回通過時間を短縮できることがわかった。最後に、リセット中に自走速度の方向を反転させることで、全体的な探索時間を短縮できることを確認した。

Stochastic resetting has recently emerged as an efficient target-searching strategy in various physical and biological systems. The efficiency of this strategy depends on the type of environmental noise, whether it is thermal or telegraphic (active). While the impact of each noise type on a search process has been investigated separately, their combined effects have not been explored. In this work, we explore the effects of stochastic resetting on an active system, namely a self-propelled run-and-tumble particle immersed in a thermal bath. In particular, we assume that the position of the particle is reset at a fixed rate with or without reversing the direction of self-propelled velocity. Using standard renewal techniques, we compute the mean search time of this active particle to a fixed target and investigate the interplay between active and thermal fluctuations. We find that the active search can outperform the Brownian search when the magnitude and flipping rate of self-propelled velocity are large and the strength of environmental noise is small. Notably, we find that the presence of thermal noise in the environment helps reduce the mean first passage time of the run-and-tumble particle compared to the absence of thermal noise. Finally, we observe that reversing the direction of self-propelled velocity while resetting can also reduce the overall search time.