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dc.contributor.advisorAndrade Júnior, José Soares de-
dc.contributor.authorNascimento, Francisco Israel Alves do-
dc.date.accessioned2019-11-08T20:05:02Z-
dc.date.available2019-11-08T20:05:02Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/47603-
dc.description.abstractA study of the non-equilibrium phase transition from the majority voter model is presented. A hyperbolic distribution was implemented as the noise of the system in order to create low and high disorder regimes. In this way, we analise the effects of different levels of disorder over systems defined by multiple states, changing the range of interactions. With this in mind, our parameter space is defined by of the number of states S, the number of neighbors Nv and the parameter β that controls the disorder level on the noise distribution. We concentrate the analysis on systems described by S = 2, 3 and 4. Monte Carlo simulations and finite-size scaling theory were used to compute the dependence of the magnetization (The control parameter), the susceptibility and the Binder’s cumulant on the parameter space of the model. We show that for each value of S, the model describes a like order-disorder continuum phase transition where the critical exponents are the same as the ones the correspondent equilibrium models.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectSistemas complexospt_BR
dc.subjectTransições de não equilı́briopt_BR
dc.subjectModelo do votante majoritáriopt_BR
dc.subjectMúltiplos estadospt_BR
dc.titleO modelo do votante majoritário em regimes de baixa e alta desordempt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.co-advisorSampaio Filho, Cesar Ivan Nunes-
dc.description.abstract-ptbrO presente trabalho tem como proposta estudar transições de fase de não equilı́brio a partir do modelo do votante majoritário com o implemento de ruı́do descrito por uma distribuição hiperbólica, incorporando assim regimes de baixa e alta desordem. Neste cenário, analisaremos os efeitos dos diferentes nı́veis de desordem sobre sistemas definidos por múltiplos estados e variando o alcance das interações. Desta forma, nosso espaço de parâmetros é definido em termos do número S de estados, pelo número Nv de vizinhos e pelo parâmetro β que controla o nı́vel de desordem da distribuição de ruı́dos. Nossa análise concentrou-se em sistemas descritos por S = 2, 3 e 4. A partir de simulações de Monte Carlo e da teoria de escala de sistemas de tamanho finito analisamos a dependência da magnetização (parâmetro de ordem), da suscetibilidade e do cumulante de Binder sobre o espaço de parâmetros do modelo. Para cada valor de S considerado, o modelo descreve uma transição de fase contı́nua, do tipo ordem-desordem, com os expoentes crı́ticos sendo os mesmos dos respectivos modelos de equilı́brio.pt_BR
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