Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2016 |
| Autor(a) principal: |
Gomes, Rebecca de Moura Diniz |
| Orientador(a): |
Araújo, João Medeiros de |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM FÍSICA
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/21499
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Resumo: |
Grande tem sido o interesse nas difusões anômalas, pois se apresentam nas mais diversas áreas do conhecimento. A introdução de perfil de memória no caminhante aleatório torna-o numa dinâmica estocástica não-markoviana, cujas correlações criam superdifusão, persistencia e log-periodicidade. Apresentamos uma revisão da literatura sobre os perfis de memória e introduzimos nosso modelo. O modelo de memória binomial pode selecionar diferentes regiões de perda de memória, desde a inicial até a recente. Dessa forma, investigamos o impacto da posição da perda de memória no comportamento superdifusivo do caminhante aleatório e unificamos muitos dos resultados da literatura. Obtivemos que memórias iniciais geram maior superdifusão medidas pelo coeficiente de Hurst, enquanto que memórias recentes tendem a diminuir a superdifusão, tornando mais caminhantes adeptos da difusão normal. Também investigamos o regime de memória curta inicial, com largura tendendo a zero. Observamos log-periodicidade para alguns caminhantes sugerindo regimes diferentes de comportamento log-periodico, incluindo aqueles considerados de difusão normal. Uma particularidade do modelo binomial são os resutados extremamente simétricos para o diagrama Hxr. |
