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Sandbox Physics
随机热力学

L4 · 第 8 章

逐图读懂 Gore、Ritort 与 Bustamante 2003 年论文里的有限样本偏差

打开 PNAS 第 100 卷 12564—12569 页(2003),PubMed Central 编号 PMC240657。论文只问一件事:手里只有 N 次拉动时,Jarzynski 估计会错多少。读完三张图,你能从一篇实验论文的耗散功和拉动次数,估出它的自由能大约偏高多少。

论文要回答的问题

作者把 NN 次拉动的 Jarzynski 平均写成一个估计量 ΔF^N\widehat{\Delta F}_N。把实验重复很多遍,估计量的平均值减去真值,就是偏差 B(N)B(N)。偏差是系统误差:多重复几遍实验也消不掉,只有增加每遍的拉动次数才能减小。

最简单的情形是 N=1N=1:估计量就是这一次的功,平均下来等于 ΔF+W‾dis\Delta F+\overline{W}_{\rm dis},偏差正好是平均耗散功。论文用 W‾dis\overline{W}_{\rm dis} 表示平均耗散功,就是前几章的 WdW_d。

ΔF^N=−kBTln⁡ ⁣(1N∑i=1Ne−Wi/kBT),B(N)=⟨ΔF^N⟩−ΔF\widehat{\Delta F}_N=-k_BT\ln\!\left(\frac1N\sum_{i=1}^{N}e^{-W_i/k_BT}\right),\qquad B(N)=\big\langle\widehat{\Delta F}_N\big\rangle-\Delta F
外层尖括号是对许多组、每组 N 次拉动求平均。

来源:J. Gore

图 1:一族高斯分布

横轴是单次拉动的耗散功 W−ΔFW-\Delta F,四条曲线的平均耗散功分别为 0.5、1、2、4 个 kBTk_BT。作者假设功是高斯分布,方差等于 2kBT W‾dis2k_BT\,\overline{W}_{\rm dis},所以平均值越大,曲线越宽。

容易看错的地方是:曲线变宽,往负值那边伸得更远,耗散功为负的拉动反而变少了。比例是 Φ ⁣(−W‾dis/2kBT)\Phi\!\left(-\sqrt{\overline{W}_{\rm dis}/2k_BT}\right),四条曲线依次约为 31%、24%、16%、7.9%。

论文还特别指出,用谐振弹簧拖过水的珠子,不论拖多快,功都是高斯分布。这正是第三章的模型,所以这篇论文的高斯结果可以直接拿到拖动光阱上检验。

来源:J. Gore · O. Mazonka and C. Jarzynski

图 2:耗散 4 个热能单位,每次只拉 20 次

直方图是 100 000 个估计值减去真值的分布,每个估计用 20 次高斯拉动算出。实线是功的分布本身,虚线是乘上 Jarzynski 权重后的分布,峰在 −4 kBT-4\,k_BT,那里的拉动不到 1%。点线标出直方图的平均值:偏差约 1.07 kBT1.07\,k_BT。

读这张图要分开三个量。直方图中心离零多远是偏差;直方图本身的宽度是估计的随机误差;两者平方相加是均方误差,即论文的式 (6)。宽度可以靠多做几遍实验来平均,偏差不行。

我们用自己的高斯抽样器复算:同样 100 000 组、每组 20 次,随机种子 2003,得到偏差 1.064±0.004 kBT1.064\pm0.004\,k_BT,与论文的 1.07 一致。

-12-8-404812耗散功
平均耗散功为 4 kBT4\,k_BT 的高斯分布(实线,即 Gore、Ritort 与 Bustamante 2003 年图 2 的情形),以及乘上 Jarzynski 权重后的曲线(虚线)。加权曲线的峰在 −4 kBT-4\,k_BT,那里的拉动很少出现。课程复算的解析曲线。

来源:J. Gore

完整例题:4 个热能单位时偏差下降得多慢

图 3A 用对数坐标画偏差随 NN 的变化,平均耗散功从 0.5 到 64 个 kBTk_BT,每个圆点平均了 150 000 组。拉动次数少时,圆点接近直线,即幂律 B≈W‾disN−αB\approx\overline{W}_{\rm dis}N^{-\alpha}(论文式 10)。次数很多时,对数可以线性展开,偏差按 1/N1/N 下降(式 11)。

作者让两段在 NC=C(e2W‾dis/kBT−1)N_C=C\big(e^{2\overline{W}_{\rm dis}/k_BT}-1\big) 处相接,取 C=15C=15(式 12)。令两式在此相等,就解出指数 α\alpha。开放全文里的公式是图片,下式是我们按正文描述推出的。

代入 W‾dis=4 kBT\overline{W}_{\rm dis}=4\,k_BT:NC≈44 700N_C\approx44\,700,α≈0.447\alpha\approx0.447,于是 B(20)≈4/200.447≈1.05 kBTB(20)\approx4/20^{0.447}\approx1.05\,k_BT,与图 2 的 1.07 只差 2%。代入 5 kBT5\,k_BT 得 α≈0.39\alpha\approx0.39,与论文说的约 0.4 相符。到 64 kBT64\,k_BT,NCN_C 约为 105710^{57}:实际实验几乎都处在小 NN 的那一段。

B(N)≈kBT(e2W‾dis/kBT−1)2N(N≫NC)B(N)\approx\frac{k_BT\left(e^{2\overline{W}_{\rm dis}/k_BT}-1\right)}{2N}\quad(N\gg N_C)
高斯情形下 e−Wdis/kBTe^{-W_{\rm dis}/k_BT} 的方差等于 e2W‾dis/kBT−1e^{2\overline{W}_{\rm dis}/k_BT}-1,代入对数的线性展开即得。
α=ln⁡ ⁣(2C W‾dis/kBT)ln⁡NC\alpha=\frac{\ln\!\left(2C\,\overline{W}_{\rm dis}/k_BT\right)}{\ln N_C}
由 W‾disNC−α=kBT/2C\overline{W}_{\rm dis}N_C^{-\alpha}=k_BT/2C 取对数得到。耗散越大,α\alpha 越小,偏差降得越慢。

来源:J. Gore

回到拖动光阱:只拉二十次

实验里的“只拉二十次”预设,用 21 μm/s21\,\mu\mathrm{m/s} 拖 100 nm,平均耗散功 3.99 kBT3.99\,k_BT,每个方向 20 次,几乎正好是图 2 的情形。默认记录的正向估计为 3.71 kBT3.71\,k_BT,比真值 2.41 kBT2.41\,k_BT 高 1.30 kBT1.30\,k_BT,与论文的平均偏差同一量级。同样的速度拉 20 000 次,估计回到 2.40 kBT2.40\,k_BT。

读下一篇用非平衡拉动求自由能的论文时,可以依次记下:功的分布是否接近高斯,低功一侧有没有被采样到;平均耗散功是几个热能单位;拉动次数与耗散功的指数相比是多是少;作者是否分开报告了偏差和随机误差;有没有用反向拉动做对照。

实验方面,Blickle 与 Bechinger 2012 年用一颗光阱里的胶体珠做成了随机热机:每个循环的功涨落很大,慢循环效率接近 0.14,最大功率时效率约 0.075。读那篇论文时,同样要问单次循环与平均值各说明了什么。

来源:J. Gore · V. Blickle and C. Bechinger

到实验里试一试

重复图 2 的情形

  1. 选择“只拉二十次”。预测:反复重新抽样,正向 Jarzynski 估计的平均值大约在哪里?(提示:真值加上约 1 kBT1\,k_BT。)
  2. 重新抽样十次,每次记下正向估计,求平均,和你的预测比较。再看交点估计是否也有同样的偏移。
  3. 把拉动次数调到 200,再重复几次,看偏差缩小了多少,用本章的指数公式估算并比较。

练习与解答

  1. 证明 N=1N=1 时偏差等于平均耗散功。

    展开解答

    一次拉动时 ΔF^1=−kBTln⁡e−W/kBT=W\widehat{\Delta F}_1=-k_BT\ln e^{-W/k_BT}=W,平均值为 ⟨W⟩=ΔF+W‾dis\langle W\rangle=\Delta F+\overline{W}_{\rm dis},减去 ΔF\Delta F 即得。

  2. 平均耗散功为 2 kBT2\,k_BT、取 C=15C=15 时,大 NN 段从多少次拉动开始?那时偏差多大?

    展开解答

    NC=15(e4−1)≈804N_C=15(e^4-1)\approx804。此时大 NN 公式给出 B=kBT/2C≈0.033 kBTB=k_BT/2C\approx0.033\,k_BT。几百次拉动就足够,这正是第三章“慢拉”的情形。

  3. 一篇论文用 10 次拉动求自由能,平均功比估计值高 6 kBT6\,k_BT。按图 3 的结论,偏差大约有多大?

    展开解答

    平均功减估计值低估了真实耗散,所以耗散功至少约 6 kBT6\,k_BT。此时 α≈0.35\alpha\approx0.35,B(10)≈6/100.35≈2.7 kBTB(10)\approx6/10^{0.35}\approx2.7\,k_BT。估计可能偏高好几个热能单位,需要更多拉动或反向数据才能下结论。

来源与复算范围

  1. O. Mazonka and C. Jarzynski, Exactly solvable model illustrating far-from-equilibrium predictions, arXiv:cond-mat/9912121v1 (1999)

    1999 年 12 月 7 日 v1。谐振弹簧以恒定速度拖着粘滞液体里的珠子。式 (4)—(7) 给出模型和做功速率,式 (26) 定义有限时间因子,式 (43)—(53) 加入恒定外力,式 (49) 给出自由能变化,式 (51)—(53) 给出功的高斯均值和方差。课程复算了这些结果;文中的数值例子是课程自己的。

  2. J. Gore, F. Ritort and C. Bustamante, Bias and error in estimates of equilibrium free-energy differences from nonequilibrium measurements, PNAS 100, 12564–12569 (2003)

    PubMed Central 开放全文。图 1:平均耗散功为 0.5、1、2、4 个热能单位的高斯分布。图 2:平均耗散功为 4 个单位时,每次用 20 个功值估计,共 10 万次,平均偏差约 1.07 个单位。图 3:偏差随样本数的变化,以及常数 C 取 15 时的衰减指数。课程用自己的抽样复算了图 2 的偏差。

  3. V. Blickle and C. Bechinger, Realization of a micrometre-sized stochastic heat engine, Nature Physics 8, 143–146 (2012)

    一颗 2.94 μm 胶体珠留在光阱里,阱刚度在 281 与 1180 fN/μm 之间循环,激光加热让环境在 22 °C 与 86 °C 之间切换。在 76 °C 的数据里,单个循环的功涨落很大;慢循环的效率趋近 0.14,约为卡诺效率的 0.91 倍;最大功率时效率约 0.075,接近 Curzon–Ahlborn 值 0.081。仅作为实验阅读例子引用。

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