近日，广西民族大学分数阶动力系统与不确定性团队在复杂异质介质中的反常输运与非平衡统计物理领域取得重要进展。该研究由加州大学默塞德分校陈阳泉教授指导，广西民族大学何桂添教授、研究生杨子潮，联合四川大学罗懋康教授共同完成，聚焦于记忆驱动梳状介质中的非马尔可夫对流–扩散–反应动力学，相关成果已在统计物理权威期刊《Physical Review E》（Vol. 114, 014151）上发表。该研究首次将几何约束、双重输运记忆与历史依赖反应记忆纳入梳状介质的统一理论框架，揭示了多重记忆竞争与协同作用下的反常扩散新规律。
在复杂异质介质（如多孔地质层、生物组织）中，粒子输运普遍表现出记忆效应与反常扩散现象，然而现有理论往往将几何约束、非马尔可夫输运与反应动力学割裂开来处理。为此，研究团队构建了嵌入广义梳状几何结构的连续时间随机游走（G-CTRW）模型，借助严格的微观平衡与更新理论，推导出宏观偏积分微分方程组（PIDE），成功将纵向对流记忆核、横向扩散记忆核与反应记忆核耦合于同一热力学体系中。
研究的核心发现包括：纵向时间记忆驱动长时间超扩散，而横向记忆则引发亚扩散；反应记忆通过调控自由态与反应态之间的动态交换，在不可逆条件下诱发空间非高斯性的代数增长。此外，遍历性破缺的程度由分支探索与反应解离这两个弛豫过程中的较慢者主导，有效反常指数遵循“串行瓶颈”规则。研究团队依托精确的拉普拉斯–傅里叶分析方法，获得了概率密度函数、边缘分布及各阶统计矩的闭式表达式，系统刻画了非高斯参数与遍历性破缺的标度规律。
数值模拟结果全面验证了理论预言的熵演化、概率分布、矩标度及遍历性破缺行为，并确认模型在马尔可夫极限下能够精确回归经典梳状方程，同时在非马尔可夫条件下满足广义熵增原理。该理论框架为药物在生物组织中的输运、裂隙含水层中的污染物迁移以及细胞内信号转导等问题提供了可直接对接单粒子追踪实验的解析工具，填补了非马尔可夫输运与反应动力学统一描述领域的空白。
未来，团队将继续深耕复杂介质、高阶记忆交互与反常输运的交叉研究，围绕非线性反应动力学与多稳态演化等核心问题展开深入探索。
注：谨此深切缅怀已于2026年4月27日逝世的陈阳泉教授，感谢他对本研究的悉心指导与重要贡献。
（初审：何朝丽 复审：伍小花 终审：刘恒）
