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Tese de Livre Docencia
DOI
10.11606/T.43.2011.tde-21072011-093501
Documento
Autor
Nome completo
Tania Tome Martins de Castro
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 1996
Banca examinadora
Salinas, Silvio Roberto de Azevedo (Presidente)
Bisch, Paulo Mascarello
Oliveira, Paulo Murilo Castro de
Theumann, Alba Graciela Rivas de
Wreszinski, Walter Felipe
Título em português
Irreversibilidade: Modelos de Rede com Dinâmicas Estocásticas
Palavras-chave em português
Dinâmica estocástica
Física estatística de não equilíbrio
Modelagem estocástica de sistemas biológicos
Processos irreversíveis
Transições de fase de não equilíbrio
Resumo em português
Nesta resenha analisamos sistemas que se encontram em estados estacionários de não-equilíbrio através de um formalismo mecânico-estatístico que tem como base a construção de modelos de rede que evoluem no tempo de acordo com a dinâmica estocástico irreversível. A nossa análise foi elaborada para modelos que mimetizam processos irreversíveis estudados dentro do escopo da biologia, da química e da física. Dentro desse context0 consideramos vários modelos de gás de rede e aut6matos celulares probabilísticos os quais foram investigados por meio de m6todos analíticos e numéricos apropriados para esses modelos. Entre os métodos incluem-se as aproximações de campo médio dinâmico, as expansões em série temporal, o método de Monte Carlo e as simulações dependentes do tempo. 0s modelos considerados nesta resenha se dividem em duas classes, a saber: aqueles com simetria "up-down" e aqueles com estados estacionários absorventes. A monografia tem na sua essência a análise detalhada das transic6es de fase cinéticas e fenômenos críticos fora do equilíbrio. Acreditamos que a nossa abordagem, fundamentada na elaboração analise de modelos de rede, contribui para a construção de uma teoria geral dos fenômenos críticos fora do equilíbrio, um dos problemas ainda em aberto na Área da médica estatística de não-equilíbrio.
Título em inglês
Irreversibility and stochastic models on lattices
Palavras-chave em inglês
Irreversible systems
Nonequilibrium phase transitions
Nonequilibrium statistical physics
Stochastic dynamics
Stochastic modeling for biological systems
Resumo em inglês
In this report we analyze systems in nonequilibrium stationary states through the use of a statistical mechanics formalism that is founded on the construction of lattice models that evolve in time according to irreversible and stochastic dynamics. Our analysis has been elaborated for models that mimic irreversible processes studied inside the scope of biology, chemistry and physics. In this context we consider several lattice gas models and probabilistic cellular automata which were investigated by means of analytical and numerical methods appropriate for these models. Among the methods we include the dynamical mean field approximation, the time series expansions, the Monte Carlo method, and the time dependent simulations. The models considered in this report are divided into two classes, namely, those with updown symmetry and those with absorbing stationary states. This monography has in its essence the detailed analysis of kinetic phase transitions and non-equilibrium critical phenomena. We believe that our approach, founded on the elaboration and analysis of lattice models, contributes to the construction of a general theory on nonequilibrium critical phenomena, one of the open problems in the area of nonequilibrium statistical mechanics.
 
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745497taniaTOME.pdf (9.58 Mbytes)
Data de Publicação
2011-09-12
 
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