Os Polímeros como Sistemas Complexos

Neste trabalho, através de simulações computacionais, identificamos os fenômenos físicos associados ao crescimento e a dinâmica de polímeros como sistemas complexos exibindo comportamentos não linearidades, caos, criticalidade auto-organizada, entre outros. No primeiro capítulo, iniciamos com uma breve introdução onde descrevemos alguns conceitos básicos importantes ao entendimento do nosso trabalho. O capítulo 2 consiste na descrição do nosso estudo da distribuição de segmentos num polímero ramificado. Baseado em cálculos semelhantes aos usados em cadeias poliméricas lineares, utilizamos o modelo de crescimento para polímeros ramificados (Branched Polymer Growth Model - BPGM) proposto por Lucena et al., e analisamos a distribuição de probabilidade dos monômeros num polímero ramificado em 2 dimensões, até então desconhecida. No capítulo seguinte estudamos a classe de universalidade dos polímeros ramificados gerados pelo BPGM. Utilizando simulações computacionais em 3 dimensões do modelo proposto por Lucena et al., calculamos algumas dimensões críticas (dimensões fractal, mínima e química) para tentar elucidar a questão da classe de universalidade. Ainda neste Capítulo, descrevemos um novo modelo para a simulação de polímeros ramificados que foi por nós desenvolvido de modo a poupar esforço computacional. Em seguida, no capítulo 4 estudamos o comportamento caótico do crescimento de polímeros gerados pelo BPGM. Partimos de polímeros criticamente organizados e utilizamos uma técnica muito semelhante aquela usada em transições de fase em Modelos de Ising para estudar propagação de danos chamada de Distância de Hamming. Vimos que a distância de Hamming para o caso dos polímeros ramificados se comporta como uma lei de potência, indicando um caráter não-extensivo na dinâmica de crescimento. No Capítulo 5 analisamos o movimento molecular de cadeias poliméricas na presença de obstáculos e de gradientes de potenciais. Usamos um modelo generalizado de reptação para estudar a difusão de polímeros lineares em meios desordenados. Investigamos a evolução temporal destas cadeias em redes quadradas e medimos os tempos característicos de transporte t. Finalizamos esta dissertação com um capítulo contendo a conclusão geral denoss o trabalho (Capítulo 6), mais dois apêndices (Apêndices A e B) contendo a fenomenologia básica para alguns conceitos que utilizaremos ao longo desta tese (Fractais e Percolação respectivamente) e um terceiro e ´ultimo apêndice (Apêndice C) contendo uma descrição de um programa de computador para simular o crescimentos de polímeros ramificados em uma rede quadrada

Conexão entre as redes complexas e estatística de Kaniadakis e busca eficiente das propriedades críticas do processo epidêmico difusivo 1D

In 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 → 2B and B → 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/ѵ and 1/zѵ in all the cases DA =DB, 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.