Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Física, Programa de Pós-Graduação em Física, 2016. / A partir dos campos eletromagnéticos obtidos dos potenciais de Liénard-Wiechert gerados por uma carga pontual elétrica em movimento, construímos as equações de movimento para duas partículas carregadas. Para construir as equações de movimento usamos a força de Lorentz, dp/dt = q(E + v x B), onde E e B são os campos elétrico e magnético respectivamente e p é o momento relativístico. Fazendo um reescalonamento temporal e espacial obtemos um sistema de equações diferenciais que depende de apenas um parâmetro: a razão das massas. Com a dinâmica do sistema dependendo apenas da razão das massas e das condições iniciais, podemos simular um sistema elétron-pósitron e qualquer outro sistema de duas cargas elétricas pontuais. Para cada sistema podemos analisar à aceleração, velocidade e posição das partículas, à aceleração relativa, velocidade relativa e posição relativa das partículas bem como a do centro de massa e o tempo de decaimento. Analisando as equações do movimento em coordenadas polares deduzimos uma expressão para o tempo de decaimento das partículas, o qual depende do raio inicial e da razão entre as massas. / From the electromagnetic fields obtained from the Liénard-Wiechert potentials generated by an electric point charge in motion, we build the equations of motion for two charged particles. To build the equations of motion we use the Lorentz force, dp/dt = q(E + v x B), where E and B are the electric and magnetic fields respectively and p is the relativistic momentum. Making a temporal and spatial rescaling we obtain a system of differential equations which depends on only one parameter: the ratio of the masses. With the dynamics of the system depending only on the ratio of the masses and the initial conditions, we can simulate an electron-positron system and any other system two point electric charges. For each system we can analyze the acceleration, velocity and position of the particles, the relative acceleration, relative velocity and relative position of the particles as well as the center of mass and the decay time. Analyzing the equations of motion in polar coordinates we deduce an expression for the decay time of the particles, which depends on the initial radius and the ratio of the masses.

O estudo de redes complexas tem alavancado um tremendo interesse em anos recentes. Uma das características salientes de redes complexas é a presença de comunidades, ou grupos de nós densamente conectados. A detecção de comunidades pode não apenas ajudar a entender as estruturas topológicas de redes complexas, mas também pode fornecer novas técnicas para aplicações reais, como mineração de dados. Neste trabalho, propomos um novo modelo para detecção de comunidades em redes complexas, no qual várias partículas caminham na rede e competem umas com as outras para marcar seu próprio território e rejeitar partículas intrusas. O processo atinge o equilíbrio dinâmico quando cada comunidade tem apenas uma partícula. Nossa abordagem não apenas pode obter bons resultados na detecção de comunidades, como também apresenta diversas características interessantes: 1) O processo de competição de partículas é similar a muitos processos naturais e sociais, tais como competição de animais por recursos, exploração territorial por humanos (animais), campanhas eleitorais, etc.. Portanto, o modelo proposto neste trabalho pode ser útil para simular a dinâmica evolutiva de tais processos. 2) Neste modelo, nós introduzimos uma regra para controlar o nível de aleatoriedade do passeio da partícula. Descobrimos que uma pequena porção de aleatoriedade pode aumentar bastante a taxa de detecção de comunidades. Nossa descoberta é análoga ao notável fenômeno chamado ressonância estocástica onde o desempenho de um sistema determinístico não-linear pode ser bastante melhorado através da introdução de um certo nível de ruído. É interessante notar que tal fenômeno é observado em uma situação diferente aos sistemas clássicos de ressonância estocástica. 3) Nossa descoberta indica que a aleatoriedade tem um papel importante em sistemas evolutivos. Ela serve para automaticamente escapar de armadilhas não desejáveis e explorar novos espaços, isto é, ela é um descobridor de novidades. 4) Uma análise quantitativa para processo de competição entre duas particulas e duas comunidades foi conduzida, a qual é um passo de avanço para desenvolvimento de teoria fundamental de aprendizado competitivo / Study of complex networks has triggered tremendous interests in recent years. One of the salient features of complex networks is the presence of communities, or groups of densely connected nodes. Community detection can not only help to understand the topological structure of complex networks, but also provide new techniques for real applications, such as data mining. In this work, a new model for complex network community detection is proposed, in which several particles walk in the network and compete with each other to mark their own territory and reject particle intruders. The process reaches dynamics equilibrium when each community has only one particle. This approach not only can get good community detection results, but also presents several interesting features: 1) The particle competition process is rather similar to many natural and social processes, such as resource competition by animals, territory exploration by humans (animal), election campaigns, etc.. Thus, the model proposed in this work may be useful to simulate dynamical evolution of such processes. 2) In this model, a rule to control the level of randomness of particle walking is introduced. We found a small portion of randomness can largely improve the community detection rate. Such a finding is analogous to a remarkable phenomenon called stochastic resonance (SR) where the performance of a nonlinear deterministic system can be largely enhanced by introducing a certain level of noise. Interestingly, such a SR-type phenomenon is observed in quite a different situation from classical SR systems. 3) Our finding indicates that randomness has an important role in evolutionary systems and in machine learning. It serves to automatically escape some undesirable traps and explore new spaces, i.e., it is a novelty finder. 4) A quantitative analysis for two particle competition in two communities is provided. This is a step toward the development of fundamental theory of competitive learning

O estudo de redes complexas tem alavancado um tremendo interesse em anos recentes. Uma das características salientes de redes complexas é a presença de comunidades, ou grupos de nós densamente conectados. A detecção de comunidades pode não apenas ajudar a entender as estruturas topológicas de redes complexas, mas também pode fornecer novas técnicas para aplicações reais, como mineração de dados. Neste trabalho, propomos um novo modelo para detecção de comunidades em redes complexas, no qual várias partículas caminham na rede e competem umas com as outras para marcar seu próprio território e rejeitar partículas intrusas. O processo atinge o equilíbrio dinâmico quando cada comunidade tem apenas uma partícula. Nossa abordagem não apenas pode obter bons resultados na detecção de comunidades, como também apresenta diversas características interessantes: 1) O processo de competição de partículas é similar a muitos processos naturais e sociais, tais como competição de animais por recursos, exploração territorial por humanos (animais), campanhas eleitorais, etc.. Portanto, o modelo proposto neste trabalho pode ser útil para simular a dinâmica evolutiva de tais processos. 2) Neste modelo, nós introduzimos uma regra para controlar o nível de aleatoriedade do passeio da partícula. Descobrimos que uma pequena porção de aleatoriedade pode aumentar bastante a taxa de detecção de comunidades. Nossa descoberta é análoga ao notável fenômeno chamado ressonância estocástica onde o desempenho de um sistema determinístico não-linear pode ser bastante melhorado através da introdução de um certo nível de ruído. É interessante notar que tal fenômeno é observado em uma situação diferente aos sistemas clássicos de ressonância estocástica. 3) Nossa descoberta indica que a aleatoriedade tem um papel importante em sistemas evolutivos. Ela serve para automaticamente escapar de armadilhas não desejáveis e explorar novos espaços, isto é, ela é um descobridor de novidades. 4) Uma análise quantitativa para processo de competição entre duas particulas e duas comunidades foi conduzida, a qual é um passo de avanço para desenvolvimento de teoria fundamental de aprendizado competitivo / Study of complex networks has triggered tremendous interests in recent years. One of the salient features of complex networks is the presence of communities, or groups of densely connected nodes. Community detection can not only help to understand the topological structure of complex networks, but also provide new techniques for real applications, such as data mining. In this work, a new model for complex network community detection is proposed, in which several particles walk in the network and compete with each other to mark their own territory and reject particle intruders. The process reaches dynamics equilibrium when each community has only one particle. This approach not only can get good community detection results, but also presents several interesting features: 1) The particle competition process is rather similar to many natural and social processes, such as resource competition by animals, territory exploration by humans (animal), election campaigns, etc.. Thus, the model proposed in this work may be useful to simulate dynamical evolution of such processes. 2) In this model, a rule to control the level of randomness of particle walking is introduced. We found a small portion of randomness can largely improve the community detection rate. Such a finding is analogous to a remarkable phenomenon called stochastic resonance (SR) where the performance of a nonlinear deterministic system can be largely enhanced by introducing a certain level of noise. Interestingly, such a SR-type phenomenon is observed in quite a different situation from classical SR systems. 3) Our finding indicates that randomness has an important role in evolutionary systems and in machine learning. It serves to automatically escape some undesirable traps and explore new spaces, i.e., it is a novelty finder. 4) A quantitative analysis for two particle competition in two communities is provided. This is a step toward the development of fundamental theory of competitive learning

CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / O trabalho tem como objetivo contribuir ao entendimento do efeito das caraterísticas superficiais no desgaste abrasivo com e sem efeito corrosivo. Utilizou-se o equipamento de micro-abrasão-corrosão desenvolvido no Laboratório de Tribologia e Materiais (LTM). Foi utilizado nos testes: amostras de aço inoxidável austenítico AISI 304, partículas abrasivas de sílica e velocidade de rotação de 150 rpm. Para a parte corrosiva foi usada solução eletrolítica com 1N de H2SO4. Para a influência da topografia de superfície do corpo de prova o aço AISI 304 foi preparado em lixas de carbeto de silício de granulometria #80 e #4000, e com disposições de lixamento perpendicular e paralelo com respeito ao sentido de rotação da esfera. Esferas de zircônia (Ø 25,4 mm) foram usadas como contra-corpos. Para avaliar a influência da natureza e evolução topográfica da superfície do contra-corpo usaram-se cinco contra-corpos esféricos (Ø 25,4 mm): um cerâmico (nitreto de silício, Si3N4), um metálico (aço AISI 52100) e três polímeros termoplásticos (polipropileno, PP, poliacetal, POM, e poliamida 6,6, PA 6,6); para os testes de micro-abrasão-corrosão foram usados um cerâmico (Si3N4) e um polímero termoplástico (PP). Foi acompanhada a evolução topográfica ao longo dos testes nos contra-corpos por meio de interferometria e perfilometría. O deslizamento das partículas abrasivas foi predominante nas calotas geradas em todos os testes realizados. A topografia de superfície do corpo e contra-corpo mostrou ter relação com a taxa de desgaste na micro-abrasão e micro-abrasão-corrosão. Topografia de superfície com parâmetros de rugosidade maiores apresentam maiores taxas de desgaste, tendo maior sensibilidade na micro-abrasão-corrosão. Atribuiu-se que, com maiores valores dos parâmetros de rugosidade, consegue-se maior efetividade no arraste e participação de partículas abrasivas no contato. / The aim of this work is to contribute to the understanding of the effect of surface characteristics on abrasive wear with and without corrosive effect. The micro-abrasion-corrosion apparatus developed at the Tribology and Materials Laboratory (LTM) was used. The following tests were used: AISI 304 austenitic stainless steel test specimens (body), silica abrasive particles and rotational speed of 150 rpm. For the corrosive analysis, an 1N H2SO4 electrolytic solution was used. For the influence of the surface topography of the specimen, the AISI 304 steel was grinded using silicon carbide (SiC) (#80 and # 4000), and tested with perpendicular and parallel arrangements with respect to the direction of rotation of the sphere. Zirconia balls (Ø 25.4 mm) were used as counter bodies. In order to analyze the influence of the nature and topographic evolution of the counter-body surface, five spherical counter bodies (Ø 25.4 mm) were used in the micro-abrasion tests: one ceramic (silicon nitride, Si3N4), one metal (AISI steel 52100) and three thermoplastic polymers (polypropylene, PP, polyacetal, POM and polyamide 6.6, PA 6.6); For the micro-abrasion-corrosion tests one ceramic (silicon nitride) and one thermoplastic polymer (PP) were used. The topographic evolution of the counter bodies was monitored along the tests through interferometry and profilometry. The grooving of the abrasive particles was predominant in the wear scars generated in all tests performed. The surface topographies of the body and counter-body showed to have relation with the wear rate in the micro-abrasion and micro-abrasion-corrosion tests. Higher roughness parameters induced higher wear rates, and show greater sensitivity in micro-abrasion-corrosion. It was attributed that higher values of the roughness parameters achieved greater effectiveness in the drag and participation of abrasive particles in the contact. / Tese (Doutorado)