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dc.contributor.advisorSilva, Luciano Rodrigues dapt_BR
dc.contributor.authorMacedo Filho, Antonio dept_BR
dc.date.accessioned2014-12-17T15:14:53Z-
dc.date.available2012-02-23pt_BR
dc.date.available2014-12-17T15:14:53Z-
dc.date.issued2011-02-17pt_BR
dc.identifier.citationMACEDO FILHO, Antonio de. Conexão entre as redes complexas e estatística de Kaniadakis e busca eficiente das propriedades críticas do processo epidêmico difusivo 1D. 2011. 165 f. Tese (Doutorado em Física da Matéria Condensada; Astrofísica e Cosmologia; Física da Ionosfera) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2011.por
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/16576-
dc.description.abstractIn this work we study a connection between a non-Gaussian statistics, the Kaniadakis statistics, and Complex Networks. We show that the degree distribution P(k)of a scale free-network, can be calculated using a maximization of information entropy in the context of non-gaussian statistics. As an example, a numerical analysis based on the preferential attachment growth model is discussed, as well as a numerical behavior of the Kaniadakis and Tsallis degree distribution is compared. We also analyze the diffusive epidemic process (DEP) on a regular lattice one-dimensional. The model is composed of A (healthy) and B (sick) species that independently diffusive on lattice with diffusion rates DA and DB for which the probabilistic dynamical rule A + B &#8594; 2B and B &#8594; A. This model belongs to the category of non-equilibrium systems with an absorbing state and a phase transition between active an inactive states. We investigate the critical behavior of the DEP using an auto-adaptive algorithm to find critical points: the method of automatic searching for critical points (MASCP). We compare our results with the literature and we find that the MASCP successfully finds the critical exponents 1/&#1141; and 1/z&#1141; in all the cases DA =DB, DA <DB and DA >DB. The simulations show that the DEP has the same critical exponents as are expected from field-theoretical arguments. Moreover, we find that, contrary to a renormalization group prediction, the system does not show a discontinuous phase transition in the regime o DA >DB.eng
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superiorpt_BR
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal do Rio Grande do Nortepor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectRedes complexaspor
dc.subjectEstatísticas não gaussianaspor
dc.subjectEpdemiaspor
dc.subjectDifusãopor
dc.subjectComplex networkseng
dc.subjectnot Gaussian statisticseng
dc.subjectEpdemiaseng
dc.subjectDiffusioneng
dc.titleConexão entre as redes complexas e estatística de Kaniadakis e busca eficiente das propriedades críticas do processo epidêmico difusivo 1Dpor
dc.typedoctoralThesispor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.initialsUFRNpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Físicapor
dc.contributor.authorIDpor
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/5432651695056904por
dc.contributor.advisorIDpor
dc.contributor.advisorLatteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4783310Y1por
dc.contributor.referees1Albuquerque, Eudenilson Lins dept_BR
dc.contributor.referees1IDpor
dc.contributor.referees1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4783172H5por
dc.contributor.referees2Silva Júnior, Raimundopt_BR
dc.contributor.referees2IDpor
dc.contributor.referees2Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4790590E2por
dc.contributor.referees3Mendes, Rênio dos Santospt_BR
dc.contributor.referees3IDpor
dc.contributor.referees3Latteshttp://lattes.cnpq.br/1048662778515772por
dc.contributor.referees4Moreira, André Autopt_BR
dc.contributor.referees4IDpor
dc.contributor.referees4Latteshttp://lattes.cnpq.br/4417117445512655por
dc.description.resumoNeste trabalho, estudamos a conexão entre uma estatística não Gaussiana, a estatística de Kaniadakis, e as redes complexas. Nós mostramos que a distribuição de conectividades P(k), de uma rede livre de escala, pode ser determinada usando a maximização da entropia de informação no contexto de estatísticas não Gaussianas. Como exemplo, discutimos uma análise numérica baseada no modelo de crescimento com ligação preferencial e comparamos o comportamento numérico da distribuição de conectividade entre as estatísticas de Kaniadakis e a de Tsallis. Analisamos, ainda, o processo de propagação de epidemia em uma rede regular unidimensional. O sistema que compõe o modelo é composto de espécies A (sadios) e espécies B (doentes) que se difundem, independentemente na rede, com taxas DA e DB e seguem a regra dinâmica probabilística A+B &#8594; 2B e B &#8594; A. Este modelo, pertence à categoria de sistemas de não equilíbrio com um estado absorvente e uma transição de fase entre os estados ativo-inativo do sistema. Investigamos o comportamento crítico, usando um algoritmo auto-adaptativo para encontrar pontos críticos: o método de busca automática para pontos críticos (MBA). Comparamos nossos resultados com os correspondentes da literatura científica e encontramos que o MBA determina, com sucesso, os expoentes críticos 1/&#1141; e 1/z&#1141; em todos os casos DA = DB, DA < DB e DA > DB. As simulações mostraram que o processo epidêmico difusivo tem os mesmos expoentes críticos encontrados no contexto da Teoria de Campo. Além disso, encontramos que, ao contrário das predições de Grupo de Renormalização, o sistema não mostra uma transição de fase descontínua para o regime DA > DBpor
dc.publisher.departmentFísica da Matéria Condensada; Astrofísica e Cosmologia; Física da Ionosferapor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::FISICApor
Appears in Collections:PPGFIS - Doutorado em Física

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