Ingeniero Civil Químico / Los nanocómpositos de polímero/nanotubos de carbono (CNT por sus siglas en inglés) presentan propiedades piezoresistivas, es decir, varían su resistencia eléctrica al ser deformados, por lo que pueden ser utilizados como sensores. Para que un nanocompósito sea conductor, los nanotubos tienen que formar una red interconectada que atraviese el material, fenómeno que se conoce como percolación. La concentración de nanotubos para la cual se forma dicha red, es conocida como la concentración, o punto de percolación. La ocurrencia de percolación depende además de la geometría de los nanotubos, la alineación y la dispersión de estos. En los nanocompósitos conductores, la corriente se transmite a través de los CNT por efecto túnel, el cual depende exponencialmente de la distancia entre los CNT. Al aplicar una deformación, la distancia entre los CNT cambia, y por lo tanto cambia su conductividad. En este trabajo se realizó una simulación computacional que representa el comportamiento de los nanocómpositos de polímero/CNT, considerando distintas concentraciones de nanotubos, con distinta flexibilidad y porcentajes de aglomeración, además de considerar diferentes deformaciones aplicadas al compósito. Para cada caso, se estudió la probabilidad de percolación y resistencia del compósito. La concentración se varió desde un 0.39% a un 3.92% en volumen. La aglomeración se varió entre un 0 y un 100%, considerando así estados dispersos, aglomerados y mixtos. Se consideraron geometrías de nanotubo rígidas y flexibles. Se utilizaron deformaciones de entre un 0 y un 20% Los resultados mostraron la ocurrencia de percolación, acompañada del aumento en la conductividad. Además, al aplicar deformaciones, efectivamente aumenta la resistencia del nanocompósito. Otro resultado importante que la sensibilidad ante deformaciones es mayor en torno al punto de percolación. Todo esto, esta de acuerdo con lo reportado en experimentos y simulaciones anteriores. Se encontró además que en torno a una aglomeración de un 20%, se minimiza la concentración de nanotubos necesaria para que ocurra percolación. Este es el principal resultado de este trabajo, ya que la existencia de una aglomeración óptima ha sido planteada experimentalmente, pero no ha sido reportado en simulaciones anteriores.

Los procesos de percolación son modelos que sirven para describir el flujo de líquidos en medios porosos desordenados. Este trabajo es una introducción a los procesos de percolación independiente sobre grafos planos. Primero desarrollamos la teoría de grafos y de probabilidad involucrada para luego definir los modelos de percolación de enlaces y de sitios (bond y site, respectivamente, por sus nombres en inglés), en los cuales los objetos de interés son las aristas y los vértices del grafo, respectivamente. Después exhibimos las cualidades más básicas de estos modelos y las características cuantitativas usadas en su estudio haciendo hincapié en su comportamiento de "transición de fase": un pequeño cambio de los parámetros del modelo resulta en un cambio abrupto de su comportamiento global. En este caso, esta transición de fase ocurre en una probabilidad crítica que, en general, es dificil de hallar exactamente. La excepción son algunos grafos "simétricos", para los que se cumple una interesante relación entre sus probabilidades críticas y que explicaremos en este trabajo. Finalmente, presentamos algoritmos computacionales para simular los modelos de percolación de enlaces y de sitios. Además, utilizamos estos algoritmos para observar gráficamente el comportamiento de transición de fase y los adaptamos para estimar probabilidades críticas que no han podido hallarse analíticamente. / Tesis

Ingeniero Civil / Un flujo piroclástico es una mezcla densa de partículas y gas que se genera en erupciones volcánicas y cuyo colapso se destaca por tener alcances de decenas de kilómetros a velocidades de decenas de metros por segundo. Un ejemplo de esto fue lo ocurrido el 18 de mayo de 1980 en el monte St. Helen, en donde la actividad volcánica generó un flujo piroclástico que alcanzó velocidades de ~9-13 m/s, cubriendo una distancia de ~6-7 km en un terreno cuya pendiente es < 4°-6°. Estudios experimentales de rompimiento de presa representan estos flujos piroclásticos, en donde una columna de partículas finas, en representación del material piroclástico, colapsa generando un flujo granular que fluye a lo largo de un canal rectangular (Chedeville, 2014). En el fondo del canal, inicialmente liso, se agregó un lecho de esferas de distintos diámetros y se observó que la distancia de asentamiento de las partículas aumentó casi al doble que en el caso con fondo liso. A lo largo de la base del canal con lecho, sensores de presión registraron mayores aumentos de presión de poros al pasar el flujo granular, que es una causante de fluidización. Este aumento de presión se acredita en parte a partículas finas que van percolando en el lecho a medida que ocurre el flujo. Se entiende por fluidización al sostenimiento del peso de una partícula, o de un conjunto de estas, mediante un flujo de aire ascendente. A raíz de esto, el objetivo general se centra en estudiar de forma aislada la percolación de partículas finas sobre un lecho de partículas gruesas, para medir las presiones de poro alcanzadas en el lecho y observar el asentamiento de las partículas finas en función del tiempo. En este caso no se tiene un canal, sino que se inician los ensayos desde una situación estática en donde una columna de partículas finas ya se encuentra sostenida por un lecho, para luego ser inducidas a percolar de forma controlada. En los presentes ensayos, el flujo de aire es generado por la diferencia de presión de aire entre la superficie y la base de la columna de partículas, en donde la presión de aire en la base corresponde a la presión de poros del lecho, producida por la percolación, y la presión en la superficie corresponde a la presión ambiente inicial. Las presiones ambiente iniciales corresponden al 100%, 50% y 5% de la presión atmosférica. Como resultado de los ensayos se logra medir fluidizaciones entre el 6% y 28% de la presión litostática de las partículas finas a presión atmosférica. Se observa que la fluidización parcial no se logra únicamente por percolación, sino también por compactación de la columna de partículas finas. Ambos efectos actúan simultáneamente. Dentro de los tamaños de lechos y de partículas finas utilizadas, columnas de partículas de diámetro medio 75 µm logran mayores fluidizaciones que partículas diámetro medio 150 µm. En los lechos más gruesos, de 2 y 3 mm de diámetro medio, se observó mayor percolación, junto a un mayor grado de fluidización en comparación a ensayos con lecho de esferas de 1 mm. Al colapsar la columna, a presión ambiente se observan una serie de pequeña compactaciones y expansiones antes de quedar estáticas, mientras que a 5% de la presión atmosférica ocurre solo compactación. / Financiado por Proyecto Fondecyt 11130254

En física estadística, uno de los mayores desafíos es calcular la función de partición de un sistema de muchos cuerpos interactuantes. La primera aproximación consiste en reducir el problema de muchos cuerpos al problema de un solo cuerpo, esto se logra al considerar las interacciones que afectan a una partícula como un promedio sobre éstas. Puede ser demostrado que esta aproximación es equivalente a tener un sistema donde cada partícula interactúa con todas las otras con la misma intensidad J, estas interacciones son llamadas interacciones de tipo campo medio, de esta manera la función de partición puede ser fácilmente calculada. Sin embargo, en modelos magnéticos la aproximación de campo medio puede afectar la topología de los diagramas de fase que describen las fronteras que separan las diferentes fases magnéticas que pueden existir. Se ha demostrado que los resultados de la aproximación de campo medio son exactos cuando el sistema se encuentra en infinitas dimensiones. A veces pueden surgir fases o tipos de frontera en la aproximación de campo medio que en un determinado modelo no existen debajo de cierta dimensión llamada dimensión crítica superior. En el presente trabajo la física estadística del modelo de Blume Capel con espín 5/2 es estudiada al introducir una competencia entre interacciones ferromagnéticas J de tipo campo medio con interacciones antiferromagnéticas K de corto alcance en una cadena lineal de N espínes. El objetivo de este trabajo es observar cómo la topología de los diagramas de fase evoluciona a partir del comportamiento magnético en campo medio (correspondiente a altas dimensiones), al introducir interacciones antiferromagnéticas de corto alcance estas crean un conflicto entre ferromagnetismo de altas dimensiones con antiferromagnetismo de bajas dimensiones. Los cálculos se han realizado tomando el límite termodinámico (N → ∞). Para el desarrollo de la presente investigación se estudió el caso particular de S = 5/2 basado en el progreso de trabajos anteriores con S = 1 y S = 3/2 y mediante un procedimiento de minimización de energía libre basado en la construcción de un algoritmo en lenguaje C que busca el valor de la magnetización que minimiza la energía libre con la finalidad de conseguir cada punto relevante del diagrama de fase. Por lo tanto, los diagramas de fase fueron obtenidos al encontrar el parámetro de orden correspondiente al equilibrio en el plano T − D para diferentes valores de K, donde T es la temperatura y D la constante de anisotropía del modelo de Blume Capel. En temperatura nula, el diagrama de fase fue hecho en plano D versus K minimizando la energía del Hamiltoniano. La magnetización es el parámetro de orden ferromagnético, mientras que el parámetro de orden antiferromagnético es una función de las magnetizaciones de las subredes que se forman. Cabe resaltar que el diagrama de fase a temperatura nula es fundamental para entender los diagramas de fase en temperatura finita. En T = 0, el diagrama se divide esencialmente en dos tipos de fases, fases ferromagnéticas para K/J < 0. 25 y fases antiferromagnéticas para K/J > 0. 25, estas últimas solo existen en T = 0, debido a que son producidas por interacciones unidimensionales. Por otro lado, en temperatura finita, a medida que aumenta el valor de K surgen topologías complejas debido al surgimiento de más fronteras que limitan nuevas fases que van apareciendo de regiones pequeñas en el diagrama a temperatura nula. Para K/J > 0. 25 todo orden magnético desaparece en T > 0, existiendo solo la fase paramagnética. Es importante resaltar que toda frontera de segundo orden desaparece para cierto valor de K = K∗ , tal que K∗/J < 0. 25. Por lo tanto, para K∗/J < K/J < 0. 25, todas las fronteras que limitan las fases ferromagnéticas son de primer orden. Se encontró, además, un comportamiento anómalo de la magnetización para ciertas regiones del diagrama de fases, donde la magnetización aumenta con la temperatura. Los resultados de esta tesis contribuyeron parcialmente al artículo publicado en Phys. Lett. A 382, 3325 (2018), que fue un trabajo en colaboración con otro grupo de investigación. / Tesis

La Evolución Schramm-Loewner, o SLE por sus siglas en inglés, es una cadena de conjuntos compactos aleatorios que permite generar cualquier curva aleatoria que posea las propiedades de dominio de Markov y de invarianza bajo transformaciones conformes. Su construcción pasa por la solución de una versión aleatoria de la ecuación determinística de Loewner: ∂tgt(z) = 2/gt(z) − f(t) g0(z) = z donde la función continua f es reemplazada por un proceso estocástico raíz de kB, donde k es una constante positiva y B un movimiento Browniano. Dicha construcción facilita la inclusión de herramientas del cálculo estocástico en el estudio de las curvas que genera la SLE. La presente tesis tiene como objetivo principal brindar una descripción accesible e introductoria de la SLE. Para ello se enuncian y demuestran los teoremas de Loewner que nos permiten establecer biyecciones entre familias de hulls y familias de biholomorfismos adecuadamente normalizados en infinito, así como entre funciones continuas reales de variable real y familias de hulls. Sobre dichas biyecciones se justifica la buena definición de la SLE en tanto familia aleatoria de hulls con ley inducida a través de un movimiento Browniano por intermedio de la ecuación aleatoria de Loewner. Luego se presentan algunas propiedades elementales que la SLE hereda del movimiento Browniano y se demuestra la existencia de la curva que genera la SLE. Finalmente, como una manera de discutir el carácter no trivial de la constante k que aparece delante del movimiento Browniano que da lugar a la SLE, se presenta una demostración de una transición de fase que exhiben las curvas SLE, las cuales pasan de curvas simples a no simples una vez que se pasa de k E (0; 4] a k>4. Palabras clave: ecuación de Loewner hull compacto ujo de Loewner cadena de Loewner movimiento browniano curva aleatoria / The Schramm-Loewner Evolution, or SLE, is a chain of random compact sets that allows us to generate any random curve that satis es conformal invariance as well as the domain Markov property. Its construction goes through the solution of a random version of Loewner's deterministic equation: @tgt(z) = 2 gt(z) 􀀀 f(t) g0(z) = z where the continuous function f is replaced by a stochastic process p kB, where k is a positive constant and B a Brownian motion. This construction enables the inclusion of stochastic calculus tools in the study of the curves generated by the SLE. The main objective of this thesis is to provide an accessible and introductory description of SLE. To do this, Loewner's theorems, which allows us to establish bijections between families of hulls and families of biholomorphisms properly normalized in 1, as well as between real continuous functions of real variable and families of hulls, are enunciated and demonstrated. On these bijections, the good de nition of the SLE is justi ed as a random family of hulls with law induced by a Brownian motion through the Loewner random equation. Then some elementary properties that the SLE inherits from the Brownian movement are presented and the existence of the curve that generates the SLE is demonstrated. Finally, as a way of discussing the non-trivial character of the constant k that appears in front of the Brownian motion that gives rise to the SLE, a demonstration of a phase transition exhibited by the SLE curves is presented, which pass from curves simple to non-simple once you go from k 2 (0:4] to k > 4.

Los procesos de percolación son modelos que sirven para describir el flujo de líquidos en medios porosos desordenados. Este trabajo es una introducción a los procesos de percolación independiente sobre grafos planos. Primero desarrollamos la teoría de grafos y de probabilidad involucrada para luego definir los modelos de percolación de enlaces y de sitios (bond y site, respectivamente, por sus nombres en inglés), en los cuales los objetos de interés son las aristas y los vértices del grafo, respectivamente. Después exhibimos las cualidades más básicas de estos modelos y las características cuantitativas usadas en su estudio haciendo hincapié en su comportamiento de "transición de fase": un pequeño cambio de los parámetros del modelo resulta en un cambio abrupto de su comportamiento global. En este caso, esta transición de fase ocurre en una probabilidad crítica que, en general, es dificil de hallar exactamente. La excepción son algunos grafos "simétricos", para los que se cumple una interesante relación entre sus probabilidades críticas y que explicaremos en este trabajo. Finalmente, presentamos algoritmos computacionales para simular los modelos de percolación de enlaces y de sitios. Además, utilizamos estos algoritmos para observar gráficamente el comportamiento de transición de fase y los adaptamos para estimar probabilidades críticas que no han podido hallarse analíticamente.

Uno de los aspectos más fascinantes del mundo que nos rodea es la gran variedad de escalas a las que tienen lugar los diversos fenómenos. En muchos casos esta diversidad pone de manifiesto la estructura fractal de la Naturaleza y podemos hablar entonces de fenómenos complejos, en los que eventos de diferentes magnitudes no pueden analizarse de manera independiente. Dicha complejidad emerge como un fenómeno cooperativo a escalas microscópicas, que produce un complejo comportamiento macroscópico caracterizado por correlaciones de largo alcance e invarianza de escala. Aparecen así conceptos como leyes de escalado, universalidad y renormalización, pilares fundamentales dentro de la Física Estadística.El abanico de fenómenos complejos es muy amplio, y abarca sistemas de muy diversas disciplinas que van desde la Físicamás ortodoxa hasta la Biología, Sociología, Geología e, incluso, Economía. Esta Tesis se centra en fenómenos complejos extendidos en el espacio. En concreto hemos focalizado nuestra labor en tres grandes temas que constituyen importantes focos de interés dentro de la Mecánica Estadística: Crecimiento de Interfases, Sociofísica y Redes Complejas. / The ubiquity of complexity in Nature provides examples of a huge variety of systems to be analyzed by means of Statistical Mechanics and leads to the interconnection among various scientific disciplines. This Thesis focuses on three highlight topics of spatially extended complex systems: Interface Growth,Sociophysics, and Complex Networks. The document has been partitioned in three separated parts according to those topics.The first part deals with far-from-equilibrium growing interfaces. This subject represents one of the main fields in which fractal geometry has been widely applied, and is nowadays of great interest in Condensed Matter Physics. The Chapter 2 provides a brief and basic introduction to interface growth. We introduce some fractal and scaling concepts, as well as the main universality classes in presence of annealed disorder (EW and KPZ) in terms of both growth equations and discrete models. In Chapter 3 we focus on the elastic interface dynamics in disordered media, i.e., in presence of quenched randomness. This Chapter contains original research based on cellular automata simulations. We carry out a novel study of the dynamics by focusing on the discrete activity patterns that the interface sites describe during therelaxation toward the steady state. We analyze the spatio-temporal correlations of such patterns as the temperature is varied. We observe that, for some range of low temperatures, the out-of-equilibrium relaxation can be understood in the context of creep dynamics.The second part of the Thesis focus on Sociophysics. This discipline attends to the social interactions among individuals -most often mapped onto networks to provide them a topological structure- and has recently attracted much interest in the physics community. Social interactions give rise to adaptive systems that exhibit complex features as self-organization and cooperation. Therefore, Statistical Mechanics provides the necessary tools to analyze the behavior of such groups of agentsin a first level of simplification. The topics that Sociophysics deals with are quite a number, and we particularly focus on processes of opinion formation. The Chapter 4 presents a basic classification of the different opinion formation models present in the literature. In Chapter 5 we provide some analytical and numerical own results to describe the effect that the social temperature- understood as a simplified description of the interplay between an agent, its surroundings, and a collective climate parameter- may exert on such opinion formation processes. The thermal effect can be implemented in different ways. In the first part of the Chapter we work on a simple opinion formation model that, according to some procedural rules, reproduces the Sznajd dynamics. We include the thermal effect by means of some probability that the agents adopt the opposite opinion that the one indicated by such rules. In the second part of the Chapterwe consider a system with three different interacting groups of individuals, where the thermal effect is implemented as certain probability of spontaneous changes of the agents opinion. We exploit the van Kampen's expansion approach to analyze the macroscopic behavior of the different supporter group densities as well as the fluctuations around such macroscopic behavior.The third and last part of the document concerns Complex Networks, which have recently prompted the scientific community to investigate the mechanisms that determine their topology and dynamical properties.The rapid development of networks like the Internet and the World-Wide-Web, which represent today the basic substrate for all sort of communications at planetary level, has given rise to a number of interdisciplinary studies with highly technological applications. We first provide an introduction to complex networks in Chapter 6, where we introduce some basic concepts as scale-free graphs, mixing patterns, clustering coefficient, and small-world effect. In Chapter 7 we deal with traffic processes on networks, and specifically we focus on optimization of the routing protocols that define the connecting paths among all the pair of nodes. Such optimization pursues to avoid the traffic jams that emerge for huge quantities of matter or information flowing inthe graph. We propose an optimization algorithm that, in order to avert jamming, minimizes the number of paths that go through the most visited node (maximal betweenness) while keeping the path length as short as possible, i.e., in the proximities of the length distribution of the initial shortest-path protocol.