Invariância de escala e difusão anômala em sistemas complexos urbanos e biológicos
Ano de defesa: | 2017 |
---|---|
Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
Tipo de documento: | Tese |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Universidade Estadual de Maringá
Brasil Programa de Pós-Graduação em Física UEM Maringá, PR Centro de Ciências Exatas |
Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
|
Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
País: |
Não Informado pela instituição
|
Palavras-chave em Português: | |
Link de acesso: | http://repositorio.uem.br:8080/jspui/handle/1/2633 |
Resumo: | Statistical physics has proved to be fruitful in the study of systems far from traditional physics. Physicists have applied techniques and concepts from statistical mechanics in the study of data from complex systems of the most diverse areas of knowledge. Several studies focus on time series of financial markets, social and biological systems. Many of these approaches use concepts derived from phase transition physics and anomalous diffusion. In this thesis, we apply the concepts of scale invariance and anomalous diffusion in the study of urban and biological complex systems. In Chapter 1, we investigate a metric that takes into account the nonlinearites in the relationship between urban indicators and population size, where we show that this scale-ajusted metric can be used to quantify and predict urban indicators. In Chapter 2, we show that the spatial correlation in the number of per capita homicides decays exponentially and that this correlation is independent of the population dynamics. We also show that this correlation leads to clusters of cities that can be modelled as a percolation-like transition. In Chapter 3, we make a complete characterization of the diffusion patterns of four species of protozoa. We show that the spread of these protozoan is superdiffusive and that there are long-range correlations in the radial velocities. In Chapter 4, we use a similar approach showing that C. Elegans is also characterized by superdiffusion and long-range correlations in the velocities. We further show that the exponents characterizing their dynamics change with ageing and diseases, similar to what was previously found in human physiology. Finally, in Chapter 5, we propose an extension for the comb-model via Langevin-like equations driven by fractional Gaussian noises (long-range correlated). We show that the correlations can affects the diffusive behavior in a non-trivial fashion, resulting in a quite rich diffusive scenario, that can be applied in the context of complex systems such as living cells. |
id |
UEM-10_83d189ca4c4d2188fecd2cb8e238b8bf |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:localhost:1/2633 |
network_acronym_str |
UEM-10 |
network_name_str |
Repositório Institucional da Universidade Estadual de Maringá (RI-UEM) |
repository_id_str |
|
spelling |
Invariância de escala e difusão anômala em sistemas complexos urbanos e biológicosSistemas complexosFísica estatísticaDifusão anômalaSistemas urbanosSistemas biológicosBrasil.Complex systemsStatistical physicsAnomalous diffusionUrban systemSystems biologyBrazil.Ciências Exatas e da TerraFísicaStatistical physics has proved to be fruitful in the study of systems far from traditional physics. Physicists have applied techniques and concepts from statistical mechanics in the study of data from complex systems of the most diverse areas of knowledge. Several studies focus on time series of financial markets, social and biological systems. Many of these approaches use concepts derived from phase transition physics and anomalous diffusion. In this thesis, we apply the concepts of scale invariance and anomalous diffusion in the study of urban and biological complex systems. In Chapter 1, we investigate a metric that takes into account the nonlinearites in the relationship between urban indicators and population size, where we show that this scale-ajusted metric can be used to quantify and predict urban indicators. In Chapter 2, we show that the spatial correlation in the number of per capita homicides decays exponentially and that this correlation is independent of the population dynamics. We also show that this correlation leads to clusters of cities that can be modelled as a percolation-like transition. In Chapter 3, we make a complete characterization of the diffusion patterns of four species of protozoa. We show that the spread of these protozoan is superdiffusive and that there are long-range correlations in the radial velocities. In Chapter 4, we use a similar approach showing that C. Elegans is also characterized by superdiffusion and long-range correlations in the velocities. We further show that the exponents characterizing their dynamics change with ageing and diseases, similar to what was previously found in human physiology. Finally, in Chapter 5, we propose an extension for the comb-model via Langevin-like equations driven by fractional Gaussian noises (long-range correlated). We show that the correlations can affects the diffusive behavior in a non-trivial fashion, resulting in a quite rich diffusive scenario, that can be applied in the context of complex systems such as living cells.A física estatística tem se mostrado frutífera no estudo de sistemas não comuns da física tradicional. Físicos têm aplicado técnicas e conceitos de mecânica estatística no estudo de dados de sistemas complexos das mais diversas áreas do conhecimento. Vários estudos focam em séries temporais de mercados financeiros, sistemas sociais e biológicos. Essas abordagens, frequentemente, usam conceitos provenientes da física de transição de fase e difusão anômala. Nessa tese, aplicamos os conceitos de invariância de escala e difusão anômala no estudo de sistemas complexos urbanos e biológicos. No Capítulo 1, investigamos uma métrica que leva em consideração as não linearidades na relação entre indicadores urbanos e o tamanho populacional para mostrar que essa métrica ajustada à escala pode ser usada para quantificar e prever indicadores urbanos. No Capítulo 2, mostramos que a correlação espacial no número de homicídios per capita decai exponencialmente e que essa correlação é independente da dinâmica populacional. Mostramos também que essas correlações levam a aglomerados de cidades que podem ser modeladas no contexto de transição de fase e percolação. No Capítulo 3, apresentamos uma caracterização completa dos padrões de difusão de quatro espécies de protozoários. Mostramos que as trajetórias desses protozoários têm uma dinâmica superdifusiva e que há correlações de longo alcance nas velocidades radiais. No Capítulo 4, usamos uma abordagem similar para mostrar que a dinâmica dos C. Elegans é superdifusiva e que suas velocidades apresentam correlações de longo alcance. Mostramos também que os expoentes que caracterizam essa dinâmica mudam com envelhecimento e doenças, semelhante ao que foi encontrado anteriormente na fisiologia humana. Finalmente, no Capítulo 5, propomos uma extensão para o modelo de pente via equações de Langevin governadas por ruídos gaussianos fracionários (com correlação de longo alcance). Mostramos que as correlações podem afetar o comportamento difusivo de forma não trivial, resultando em um cenário difusivo bastante rico.131 fUniversidade Estadual de MaringáBrasilPrograma de Pós-Graduação em FísicaUEMMaringá, PRCentro de Ciências ExatasHaroldo Valentin RibeiroJosé Soares de Andrade Júnior - UFCFrancisco Aparecido Rodrigues - USPLuis Carlos Malacarne - UEMRenio dos Santos Mendes - UEMAlves, Luiz Gustavo de Andrade2018-04-11T17:36:18Z2018-04-11T17:36:18Z2017info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesishttp://repositorio.uem.br:8080/jspui/handle/1/2633porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da Universidade Estadual de Maringá (RI-UEM)instname:Universidade Estadual de Maringá (UEM)instacron:UEM2018-04-11T17:36:18Zoai:localhost:1/2633Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.uem.br:8080/oai/requestopendoar:2024-04-23T14:55:42.043723Repositório Institucional da Universidade Estadual de Maringá (RI-UEM) - Universidade Estadual de Maringá (UEM)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Invariância de escala e difusão anômala em sistemas complexos urbanos e biológicos |
title |
Invariância de escala e difusão anômala em sistemas complexos urbanos e biológicos |
spellingShingle |
Invariância de escala e difusão anômala em sistemas complexos urbanos e biológicos Alves, Luiz Gustavo de Andrade Sistemas complexos Física estatística Difusão anômala Sistemas urbanos Sistemas biológicos Brasil. Complex systems Statistical physics Anomalous diffusion Urban system Systems biology Brazil. Ciências Exatas e da Terra Física |
title_short |
Invariância de escala e difusão anômala em sistemas complexos urbanos e biológicos |
title_full |
Invariância de escala e difusão anômala em sistemas complexos urbanos e biológicos |
title_fullStr |
Invariância de escala e difusão anômala em sistemas complexos urbanos e biológicos |
title_full_unstemmed |
Invariância de escala e difusão anômala em sistemas complexos urbanos e biológicos |
title_sort |
Invariância de escala e difusão anômala em sistemas complexos urbanos e biológicos |
author |
Alves, Luiz Gustavo de Andrade |
author_facet |
Alves, Luiz Gustavo de Andrade |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Haroldo Valentin Ribeiro José Soares de Andrade Júnior - UFC Francisco Aparecido Rodrigues - USP Luis Carlos Malacarne - UEM Renio dos Santos Mendes - UEM |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Alves, Luiz Gustavo de Andrade |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Sistemas complexos Física estatística Difusão anômala Sistemas urbanos Sistemas biológicos Brasil. Complex systems Statistical physics Anomalous diffusion Urban system Systems biology Brazil. Ciências Exatas e da Terra Física |
topic |
Sistemas complexos Física estatística Difusão anômala Sistemas urbanos Sistemas biológicos Brasil. Complex systems Statistical physics Anomalous diffusion Urban system Systems biology Brazil. Ciências Exatas e da Terra Física |
description |
Statistical physics has proved to be fruitful in the study of systems far from traditional physics. Physicists have applied techniques and concepts from statistical mechanics in the study of data from complex systems of the most diverse areas of knowledge. Several studies focus on time series of financial markets, social and biological systems. Many of these approaches use concepts derived from phase transition physics and anomalous diffusion. In this thesis, we apply the concepts of scale invariance and anomalous diffusion in the study of urban and biological complex systems. In Chapter 1, we investigate a metric that takes into account the nonlinearites in the relationship between urban indicators and population size, where we show that this scale-ajusted metric can be used to quantify and predict urban indicators. In Chapter 2, we show that the spatial correlation in the number of per capita homicides decays exponentially and that this correlation is independent of the population dynamics. We also show that this correlation leads to clusters of cities that can be modelled as a percolation-like transition. In Chapter 3, we make a complete characterization of the diffusion patterns of four species of protozoa. We show that the spread of these protozoan is superdiffusive and that there are long-range correlations in the radial velocities. In Chapter 4, we use a similar approach showing that C. Elegans is also characterized by superdiffusion and long-range correlations in the velocities. We further show that the exponents characterizing their dynamics change with ageing and diseases, similar to what was previously found in human physiology. Finally, in Chapter 5, we propose an extension for the comb-model via Langevin-like equations driven by fractional Gaussian noises (long-range correlated). We show that the correlations can affects the diffusive behavior in a non-trivial fashion, resulting in a quite rich diffusive scenario, that can be applied in the context of complex systems such as living cells. |
publishDate |
2017 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2017 2018-04-11T17:36:18Z 2018-04-11T17:36:18Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
format |
doctoralThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://repositorio.uem.br:8080/jspui/handle/1/2633 |
url |
http://repositorio.uem.br:8080/jspui/handle/1/2633 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Estadual de Maringá Brasil Programa de Pós-Graduação em Física UEM Maringá, PR Centro de Ciências Exatas |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Estadual de Maringá Brasil Programa de Pós-Graduação em Física UEM Maringá, PR Centro de Ciências Exatas |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da Universidade Estadual de Maringá (RI-UEM) instname:Universidade Estadual de Maringá (UEM) instacron:UEM |
instname_str |
Universidade Estadual de Maringá (UEM) |
instacron_str |
UEM |
institution |
UEM |
reponame_str |
Repositório Institucional da Universidade Estadual de Maringá (RI-UEM) |
collection |
Repositório Institucional da Universidade Estadual de Maringá (RI-UEM) |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da Universidade Estadual de Maringá (RI-UEM) - Universidade Estadual de Maringá (UEM) |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1797150426947125248 |