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Bem vindo ao site do Grupo de Sistemas Complexos do Instituto de Física da Universidade Federal Fluminense.
O grupo de Sistemas Complexos do Instituto de Física da UFF já tem tradição como um dos mais importantes em simulações de sistemas estatísticos, no Brasil e no exterior, tendo já formado vários pesquisadores que ocupam posições em várias instituições de pesquisa no país. O caráter interdisciplinar do grupo é um fator de atração de estudantes, tanto do Brasil quanto do exterior, em especial da América do Sul. Já há vários anos que o grupo se reúne semanalmente para apresentação e discussão do andamento de seus vários projetos de pesquisa.
Novidades
Resumo: Eleições, especialmente em países grandes como o Brasil com um eleitorado da ordem de 100 milhões de pessoas, nos fornecem uma grande quantidade de informações a partir de bancos de dados disponíveis na Internet. Estes dados podem nos ajudar a entender como indivíduos interagem e influenciam uns aos outros. Neste seminário analisaremos extensivamente os dados de eleições brasileiras durante o período 1970-2014, que compreende dois regimes distintos: o regime militar e a fase de democracia. Através da distribuição estatística de votos dos candidatos a deputado e senador, faremos uma analise comparativa de diferentes eleições. A distribuição de votos apresenta um regime do tipo livre de escala com um expoente que não é universal, ou seja, ele varia com o tempo, e aparentemente é característico do eleitorado em questão. Iremos discutir também um modelo baseado em um sistema de equações diferenciais não-lineares acopladas com parâmetros estocásticos. Este modelo reproduz bem o comportamento dos dados observados e nos permite relacionar o expoente da distribuição de votos com as redes de interações sociais entre candidatos e eleitores, e entre os eleitores entre si.
Seminários
Resumo: We review the theory and present results of simulations of winding angle distributions for lattice models of collapsing polymers.
Simulations of interacting self-avoiding walks provide strong numerical evidence for a long-standing prediction of universal scaling of winding angle distributions: the winding angle distribution for N-step walks is compatible with the theoretical prediction of a Gaussian with a variance growing asymptotically as C log N, with C assuming distinct universal values above, at, and below the collapse transition.
In contrast, simulations of interacting self-avoiding trails, which allow crossings, provide strong evidence that while the high temperature swollen state of this model has a winding angle distribution that is also Gaussian, this breaks down at the polymer collapse point and at low temperatures. We provide some evidence that the distributions at the collapse point are well modelled by stretched exponentials.
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