Des fluctuations aléatoires à l’origine d’embouteillages ?
Traffic jams caused by stochastic fluctuations?
Oscar Dufour, David Rodney et Alexandre Nicolas (équipe MMCI), en collaboration avec des collègues de Wuppertal et de Cologne, ont publié un article intitulé "Noise-induced instability of uniform flow in single-file traffic systems" dans la revue PNAS Nexus.
Oscar Dufour, David Rodney and Alexandre Nicolas (MMCI team), in collaboration with colleagues from Wuppertal and Cologne, have published a paper entitled " Noise-induced instability of uniform flow in single-file traffic systems " in the journal PNAS Nexus.
Les embouteillages “fantômes”, qui semblent se former sans raison lorsque la circulation est dense, préoccupent les conducteurs et les ingénieurs du trafic, mais aussi, sous un angle plus fondamental, les chercheurs qui étudient la dynamique non linéaire. Alors que le développement d’ondes en accordéon, à l’origine des “bouchons”, est souvent interprété comme une instabilité linéaire collective de l’écoulement uniforme, les chercheurs se sont penchés sur un mécanisme alternatif. À la base de ce mécanisme : les réactions fluctuantes des conducteurs, modélisées par du bruit statistique. De fait, l’instabilité mise en évidence est stochastique, non perturbative et non locale. Les chercheurs ont montré que ce mécanisme reproduisait fidèlement les observations empiriques de formation d’oscillations dans la circulation à une file. Pour cela, ils se sont appuyés sur une analogie avec un système physique bien connu, le pendule de Kapitza, dont la position d’équilibre en bas peut perdre sa stabilité sous l’effet de vibrations. Cette approche pourrait s’avérer pertinente pour une gamme bien plus étendue de systèmes.
Phantom jams in dense car traffic are a problem of both practical relevance for drivers and traffic managers and fundamental interest for researchers in non-linear dynamics. While jams are often regarded as a linear collective instability, the researchers have explored an alternative mechanism for their emergence. The fluctuating drivers’ responses, modeled by noise, play a key role in this alternative mechanism: the instability is stochastic in essence, nonperturbative, and nonlocal. The researchers have shown that it faithfully mirrors empirical observations of oscillations in single-file traffic and they have rationalised the instability mechanism quantitatively. To do so, they have introduced and built on an analogy with a well-known physical system, the (Kapitza) pendulum, whose bottom equilibrium position may become unstable under vibrations. This approach may be relevant for a broader class of systems.
