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Título: Caminhantes aleatórios com perfil de memória binomial
Autor(es): Gomes, Rebecca de Moura Diniz
Palavras-chave: Caminhadas aleatórias;Memória binomial;Não-markovianos;Expoente de Hurst;Superdifusão;Log-periodicidade
Data do documento: 27-Mai-2016
Citação: GOMES, Rebecca de Moura Diniz. Caminhantes aleatórios com perfil de memória binomial. 2016. 80f. Dissertação (Mestrado Em Física) - Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2016.
Resumo: Great has been the interest in anomalous diffusion because they are present in several areas of knowledge. The introduction of a memory profile in random walk environment give them a non-Markovian stochastic dynamics, whose temporal correlations may create superdiffusion, persistence and log-periodicity. We present an overview of memory profile literature and introduce our model. The binomial memory model can select different memory loss regions, from the old to the recent one. Thus, we investigate the impact of memory loss location on superdiffusive behavior of a random walker and unify some literature results. We verify that old memory generates higher superdiffusion measured by the Hurst coefficient, while recent memory tends to decrease superdiffusion, causing more walkers to undergo normal diffusion. We also investigate the short initial memory region, with zero tending standard deviation. We observe log-periodicity for some walkers suggesting different regions of log-periodic behavior, including those considered as normal diffusion. A particularity of the binomial model is an extremely symmetric result to Hxr diagram.
metadata.dc.description.resumo: Grande tem sido o interesse nas difusões anômalas, pois se apresentam nas mais diversas áreas do conhecimento. A introdução de perfil de memória no caminhante aleatório torna-o numa dinâmica estocástica não-markoviana, cujas correlações criam superdifusão, persistencia e log-periodicidade. Apresentamos uma revisão da literatura sobre os perfis de memória e introduzimos nosso modelo. O modelo de memória binomial pode selecionar diferentes regiões de perda de memória, desde a inicial até a recente. Dessa forma, investigamos o impacto da posição da perda de memória no comportamento superdifusivo do caminhante aleatório e unificamos muitos dos resultados da literatura. Obtivemos que memórias iniciais geram maior superdifusão medidas pelo coeficiente de Hurst, enquanto que memórias recentes tendem a diminuir a superdifusão, tornando mais caminhantes adeptos da difusão normal. Também investigamos o regime de memória curta inicial, com largura tendendo a zero. Observamos log-periodicidade para alguns caminhantes sugerindo regimes diferentes de comportamento log-periodico, incluindo aqueles considerados de difusão normal. Uma particularidade do modelo binomial são os resutados extremamente simétricos para o diagrama Hxr.
URI: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/21499
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