Conexão entre as redes complexas e estatística de Kaniadakis e busca eficiente das propriedades críticas do processo epidêmico difusivo 1D
AUTOR(ES)
Antonio de Macedo Filho
FONTE
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia
DATA DE PUBLICAÇÃO
17/02/2011
RESUMO
Neste 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 → 2B e B → 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/ѵ e 1/zѵ em todos os casos DA = DB, DA
ASSUNTO(S)
fisica redes complexas estatísticas não gaussianas epdemias difusão complex networks not gaussian statistics epdemias diffusion
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