Neste trabalho estudamos o modelo Olami-Feder-Christensen (OFC). Fortes correlações espaciais e temporais dificultam a obtenção de resultados analíticos para este modelo. Assim, nossas investigações foram realizadas através de simulações computacionais. A fim de identificar o regime estacionário de forma eficiente e econômica desenvolvemos algumas estatrégias. Também percebemos que a escolha adequada da configuração inicial pode antecipar ou retardar o início do regime estacionário. Por fim, a criticalidade do modelo foi estudada através de uma abordagem totalmente nova. Em vez de tentarmos identificar o comportamento crítico do sistema por meio da distribuição de avalanches, definimos uma grandeza , que em um processo ramificado simples seria a taxa de ramificação do sistema. Analisando o comportamento dessa variável em um espaço de fases verificamos que o modelo OFC e sua versão aleatória (que de antemão sabemos que só apresenta criticalidade no regime conservativo) tem um comportamento bastante similar. Obtivemos, ao contrário do que se acreditava, fortes evidências de que o modelo OFC apenas exibe criticalidade no regime conservativo. / We have investigated the Olami-Feder-Christensen model. The model presents strong temporal and spatial correlations what makes it very difficult to perform analytical calculations. So our treatment was numerical. We developed strategies to identify the regime with high level of accuracy. We noticed that depending on the initial configurations, the statistical stationary state can be reached faster. Finally we have investigated the criticality of the model through new strategy. Instead of looking for powers laws, we defined a quantity , very similar to the branching ratio in a simple branching process. We were able to show the behavior of the Olami-Feder-Christensen and the random version of this model are similar. We got strong numerical evidences that, in opposition to previous results, the Olami-Fedel-Christensen model is critical only in the conservative regime.

Neste trabalho estudamos o modelo Olami-Feder-Christensen (OFC). Fortes correlações espaciais e temporais dificultam a obtenção de resultados analíticos para este modelo. Assim, nossas investigações foram realizadas através de simulações computacionais. A fim de identificar o regime estacionário de forma eficiente e econômica desenvolvemos algumas estatrégias. Também percebemos que a escolha adequada da configuração inicial pode antecipar ou retardar o início do regime estacionário. Por fim, a criticalidade do modelo foi estudada através de uma abordagem totalmente nova. Em vez de tentarmos identificar o comportamento crítico do sistema por meio da distribuição de avalanches, definimos uma grandeza , que em um processo ramificado simples seria a taxa de ramificação do sistema. Analisando o comportamento dessa variável em um espaço de fases verificamos que o modelo OFC e sua versão aleatória (que de antemão sabemos que só apresenta criticalidade no regime conservativo) tem um comportamento bastante similar. Obtivemos, ao contrário do que se acreditava, fortes evidências de que o modelo OFC apenas exibe criticalidade no regime conservativo. / We have investigated the Olami-Feder-Christensen model. The model presents strong temporal and spatial correlations what makes it very difficult to perform analytical calculations. So our treatment was numerical. We developed strategies to identify the regime with high level of accuracy. We noticed that depending on the initial configurations, the statistical stationary state can be reached faster. Finally we have investigated the criticality of the model through new strategy. Instead of looking for powers laws, we defined a quantity , very similar to the branching ratio in a simple branching process. We were able to show the behavior of the Olami-Feder-Christensen and the random version of this model are similar. We got strong numerical evidences that, in opposition to previous results, the Olami-Fedel-Christensen model is critical only in the conservative regime.

Orientadores: José Antônio Brum, Marcus Aloizio Martinez de Aguiar / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Física Gleb Wataghin / Made available in DSpace on 2018-08-26T08:49:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PinheiroNeto_Joao_M.pdf: 16027257 bytes, checksum: ff0a08fdba027bd6f2bc28198e34d482 (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: Nesta dissertação de mestrado estudamos a dinâmica e estrutura de redes complexas. Começamos com uma revisão da literatura de redes complexas, apresentando as métricas de rede e modelos de conectividade mais comuns. Estudamos então em detalhe a dinâmica do modelo das Random Threshold Networks (RTN). Desenvolvemos uma nova aproximação de campo médio para a dinâmica de RTNs, consideravelmente mais simples que aproximações anteriores. Esta nova aproximação é útil de um ponto de vista prático, pois permite a geração de RTNs onde a atividade média da rede é controlável. Fazemos então uma revisão da literatura de redes adaptativas, apresentando alguns modelos de redes adaptativas com características interessantes. Por fim, desenvolvemos dois modelos de redes adaptativas inspirados pela evolução da estrutura neuronal no cérebro. O primeiro modelo utiliza regras simples e uma evolução baseada na remoção de links para controlar a atividade sobre a rede. A inspiração é a remoção de neurônios e conexões neuronais após a infância. Este modelo também consegue controlar a atividade de grupos individuais dentro de uma mesma rede. Exploramos uma variante deste modelo em um espaço bidimensional, onde conseguimos gerar redes modulares e small-world. O segundo modelo utiliza inputs externos para controlar a evolução da topologia da rede. A inspiração neste caso é o desenvolvimento das conexões neuronais durante a infância, que é influenciado por interações com o ambiente. O modelo gera avalanches finitas de atividade, e é capaz de gerar topologias especificas e modulares utilizando regras simples / Abstract: In this Masters Dissertation we study the structure and dynamics of complex networks. We start with a revision of the literature of complex networks, presenting the most common network metrics and models of network connectivity. We then study in detail the dynamics of the Random Threshold Network (RTN) model. We develop a new mean-field approximation for the RTN dynamics that is considerably more simple than previous results. This new approximation is useful from a practical standpoint, since it allows the generation of RTNs where the average activity of the network is controlled. We then review the literature of Adaptive Networks, explaining some of the adaptive models with interesting characteristics. At last, we develop two models of adaptive networks inspired by the evolution of neuronal structure in the brain. The first model uses simple rules and a link-removing evolution to control the activity on the network. The inspiration is the removal of neurons and neuronal connections after infancy. This model can also control the activity of individual groups within the same network. We explore a variant of this model in a bi-dimensional space, where we are able to generate modular and small-world networks. The second model uses external inputs to control the topological evolution of the network. The inspiration in this case is the development of neuronal connections during the infancy, which is influenced by interactions with the environment. The model generates finite avalanches of activity, and is capable of generating specific and modular topologies using simple rules / Mestrado / Física / Mestre em Física

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

Dans leur célèbre article de 1987, les physiciens Per Bak, Chao Tang et Kurt Wiesenfeld ont montré que certains systèmes complexes, composés d'un nombre important d'éléments en interaction dynamique, évoluent vers un état critique, sans intervention extérieure. Ce phénomène, appelé criticalité auto-organisée, peut être observé empiriquement ou simulé par ordinateur pour de nombreux modèles. Cependant leur analyse mathématique est très ardue. Même des modèles dont la définition est apparemment simple, comme les modèles décrivant la dynamique d'un tas de sable, ne sont pas bien compris mathématiquement. Le but de cette thèse est la construction d'un modèle de criticalité auto-organisée, qui est aussi simple que possible, et qui est accessible à une étude mathématique rigoureuse. Pour cela, nous modifions le modèle d'Ising Curie-Weiss généralisé en introduisant un contrôle automatique du paramètre de température. Pour une classe de distributions symétriques satisfaisant une certaine condition d'intégrabilité, nous montrons que la somme Sn des variables aléatoires du modèle a le comportement typique du modèle d'Ising Curie-Weiss généralisé critique: les fluctuations sont d'ordre n^(3/4) et la loi limite est C exp(- lambda*x^4) dx, où C et lambda sont des constantes strictement positives. Notre étude nous a menés à généraliser ce modèle dans plusieurs directions : cas de la dimension supérieure, fonctions d'interactions plus générales, extension à des auto-interactions menant à des fluctuations d'ordre n^(5/6). Nous étudions aussi des modèles dynamiques dont la distribution invariante est la loi de notre modèle d'Ising Curie-Weiss de criticalité auto-organisée. / In their famous 1987 article, Per Bak, Chao Tang and Kurt Wiesenfeld showed that certain complex systems, composed of a large number of dynamically interacting elements, are naturally attracted by critical points, without any external intervention. This phenomenon, called self-organized criticality, can be observed empirically or simulated on a computer in various models. However the mathematical analysis of these models turns out to be extremely difficult. Even models whose definition seems simple, such as the models describing the dynamics of a sandpile, are not well understood mathematically. The goal of this thesis is to design a model exhibiting self-organized criticality, which is as simple as possible, and which is amenable to a rigorous mathematical analysis. To this end, we modify the generalized Ising Curie-Weiss model by implementing an automatic control of the inverse temperature. For a class of symmetric distributions whose density satisfies some integrability conditions, we prove that the sum Sn of the random variables behaves as in the typical critical generalized Ising Curie-Weiss model: the fluctuations are of order n^(3/4) and the limiting law is C exp(- lambda*x^4) dx where C and lambda are suitable positive constants. Our study led us to generalize this model in several directions: the multidimensional case, more general interacting functions, extension to self-interactions leading to fluctuations with order n^(5/6). We also study dynamic models whose invariant distribution is the law of our Curie-Weiss model of self-organized criticality.

As teorias científicas surgiram da necessidade do homem entender o funcionamento das coisas. Novos métodos e técnicas são então criados com o objetivo não só de melhor compreender, mas também de desenvolver essas próprias teorias. Nesta dissertação, vamos estudar várias dessas técnicas (aqui chamadas de algoritmos) com o objetivo de obter estados fundamentais em sistemas de spin e de revelar suas possíveis propriedades de auto-organização crítica. No segundo capítulo desta dissertação, apresentamos os algoritmos de otimização: simulated annealing, algoritmo genético, otimização extrema (EO) e evolutivo de Bak-Sneppen (BS). No terceiro capítulo apresentamos o conceito de criticalidade auto-organizada (SOC), usando como exemplo o modelo da pilha de areia. Para uma melhor compreensão da importância da criticalidade auto-organizada, apresentamos vários outros exemplos de onde o fenômeno é observado. No quarto capítulo apresentamos o modelo de relógio quiral de p-estados que será nosso sistema de testes. No caso unidimensional, determinamos a matriz de transferência e utilizamos o teorema de Perron-Frobenius para provar a inexistência de transição de fase a temperaturas finitas a temperaturas finitas. Esboçamos os diagramas de fases dos estados fundamentais que obtivemos de maneira analítica e numérica para os casos de p = 2, 3, 4, 5 e 6, no caso numérico fazendo uso do algoritmo de Bak-Sneppen com sorteio (BSS). Apresentamos ainda um breve estudo do número de mínimos locais para o modelo de relógio quiral de p-estados, para os casos de p = 3 e 4. Por último, no quinto capítulo, propomos uma dinâmica Bak-Sneppen com ruído (BSR) como uma nova técnica de otimização para tratar sistemas discretos. O ruído é introduzido diretamente no espaço de configuração de spins. Conseqüentemente, o fitness (adaptabilidade) passa a assumir valores contínuos, num pequeno intervalo em torno do seu valor original (discreto). Os resultados dessa dinâmica indicam a presença de criticalidade auto-organizada, evidenciada pelo decaimento em leis de potências das correlações espacial e temporal. Também estudamos o método EO e obtivemos uma confirmação numérica de que sua dinâmica exibe um comportamento não crítico com alcance espacial infinito e decaimento exponencial das avalanches. Finalmente, para o modelo de relógio quiral, comparamos a eficiência das três dinâmicas (EO, BSS e BSR) no que tange às suas habilidades de encontrar o estado fundamental do sistema. / In order to understand how things work, man has formulated scientific theories. New methods and techniques have been created not only to increase our understanding on the subject but also to develop and even expand those theories. In this thesis, we study several techniques (here called algorithms) designed with the objective to get the ground states of some spin systems and eventually to reveal possible properties of critical self-organization. In the second chapter, we introduce four fundamental optimization algorithms: simulated annealing, genetics algorithms, extremal optimization (EO) and Bak-Sneppen (BS). In the third chapter we present the concept of self-organized criticality (SOC), using as an example the sandpile model. To understand the importance of the self-organized criticality, we show many other situations where the phenomenon can be observed. In the fourth chapter, we introduce the p-states chiral clock model. This will be our test or toy system. For the one-dimensional case, we first determined the corresponding transfer-matrix and then proved the nonexistence of phase transitions by using the Perron-Frobenius theorem. We calculate the ground state phase diagrams both analytically and numerically in the cases of p = 2, 3, 4, 5 and 6. We also present a brief study of the number of local minima for the cases p = 3 and 4 of the chiral clock model. Finally, in the fifth chapter, we propose a Bak-Sneppen dynamics with noise (BSN) as a new technique of optimization to treat discrete systems. The noise is directly introduced into the spin configuration space. Consequently, the fitness now take values in a continuum but small interval around its original value (discrete). The results of this dynamics indicate the presence of self-organized criticality, which becomes evident with the power law scaling of the spacial and temporal correlations. We also study the EO algorithm and found a numerical con_rmation that it does not show a critical behavior since it has an in_nite space range and an exponential decay of the avalanches. At the end, we compare the e_ciency of the three dynamics (EO, BSD and BSN) for the chiral clock model, concerning their abilities to _nd the system\'s ground state.

As teorias científicas surgiram da necessidade do homem entender o funcionamento das coisas. Novos métodos e técnicas são então criados com o objetivo não só de melhor compreender, mas também de desenvolver essas próprias teorias. Nesta dissertação, vamos estudar várias dessas técnicas (aqui chamadas de algoritmos) com o objetivo de obter estados fundamentais em sistemas de spin e de revelar suas possíveis propriedades de auto-organização crítica. No segundo capítulo desta dissertação, apresentamos os algoritmos de otimização: simulated annealing, algoritmo genético, otimização extrema (EO) e evolutivo de Bak-Sneppen (BS). No terceiro capítulo apresentamos o conceito de criticalidade auto-organizada (SOC), usando como exemplo o modelo da pilha de areia. Para uma melhor compreensão da importância da criticalidade auto-organizada, apresentamos vários outros exemplos de onde o fenômeno é observado. No quarto capítulo apresentamos o modelo de relógio quiral de p-estados que será nosso sistema de testes. No caso unidimensional, determinamos a matriz de transferência e utilizamos o teorema de Perron-Frobenius para provar a inexistência de transição de fase a temperaturas finitas a temperaturas finitas. Esboçamos os diagramas de fases dos estados fundamentais que obtivemos de maneira analítica e numérica para os casos de p = 2, 3, 4, 5 e 6, no caso numérico fazendo uso do algoritmo de Bak-Sneppen com sorteio (BSS). Apresentamos ainda um breve estudo do número de mínimos locais para o modelo de relógio quiral de p-estados, para os casos de p = 3 e 4. Por último, no quinto capítulo, propomos uma dinâmica Bak-Sneppen com ruído (BSR) como uma nova técnica de otimização para tratar sistemas discretos. O ruído é introduzido diretamente no espaço de configuração de spins. Conseqüentemente, o fitness (adaptabilidade) passa a assumir valores contínuos, num pequeno intervalo em torno do seu valor original (discreto). Os resultados dessa dinâmica indicam a presença de criticalidade auto-organizada, evidenciada pelo decaimento em leis de potências das correlações espacial e temporal. Também estudamos o método EO e obtivemos uma confirmação numérica de que sua dinâmica exibe um comportamento não crítico com alcance espacial infinito e decaimento exponencial das avalanches. Finalmente, para o modelo de relógio quiral, comparamos a eficiência das três dinâmicas (EO, BSS e BSR) no que tange às suas habilidades de encontrar o estado fundamental do sistema. / In order to understand how things work, man has formulated scientific theories. New methods and techniques have been created not only to increase our understanding on the subject but also to develop and even expand those theories. In this thesis, we study several techniques (here called algorithms) designed with the objective to get the ground states of some spin systems and eventually to reveal possible properties of critical self-organization. In the second chapter, we introduce four fundamental optimization algorithms: simulated annealing, genetics algorithms, extremal optimization (EO) and Bak-Sneppen (BS). In the third chapter we present the concept of self-organized criticality (SOC), using as an example the sandpile model. To understand the importance of the self-organized criticality, we show many other situations where the phenomenon can be observed. In the fourth chapter, we introduce the p-states chiral clock model. This will be our test or toy system. For the one-dimensional case, we first determined the corresponding transfer-matrix and then proved the nonexistence of phase transitions by using the Perron-Frobenius theorem. We calculate the ground state phase diagrams both analytically and numerically in the cases of p = 2, 3, 4, 5 and 6. We also present a brief study of the number of local minima for the cases p = 3 and 4 of the chiral clock model. Finally, in the fifth chapter, we propose a Bak-Sneppen dynamics with noise (BSN) as a new technique of optimization to treat discrete systems. The noise is directly introduced into the spin configuration space. Consequently, the fitness now take values in a continuum but small interval around its original value (discrete). The results of this dynamics indicate the presence of self-organized criticality, which becomes evident with the power law scaling of the spacial and temporal correlations. We also study the EO algorithm and found a numerical con_rmation that it does not show a critical behavior since it has an in_nite space range and an exponential decay of the avalanches. At the end, we compare the e_ciency of the three dynamics (EO, BSD and BSN) for the chiral clock model, concerning their abilities to _nd the system\'s ground state.

[pt] Esta tese busca utilizar os novos conceitos físicos relacionados à física do estado sólido e à mecânica estatística - teoria do caos e geometria fractal - na análise do comportamento de sistemas dinâmicos não-lineares. Mais pormenorizadamente, trata-se de estudar o comportamento de um modelo numérico elasto-plástico com função de escoamento de Mohr-Coulomb, usualmente empregado em simulações de materiais geológicos - cimentados ou não -, quando submetido a carregamentos externos, situação esta geralmente encontrada em problemas afeitos à mecânica dos solos e das rochas (p/ex., estabilidade de taludes e escavações subterrâneas). Mostra-se que tal modelo geomecânico de muitos corpos (many-body) interagentes é conduzido espontaneamente, ao longo de sua evolução temporal, à chamada criticalidade auto-organizada (self- organized criticality - SOC), estado caracterizado por apresentar evolução na fronteira entre ordem e caos, sensibilidade extrema a qualquer pequena perturbação, e desenvolvimento de interações espaço-temporais de longo alcance. Como a evolução de qualquer sistema dinâmico pode ser vista como um fluxo ininterrupto de informações entre suas partes constituintes, avaliou-se, para tal sistema, a entropia de Tsallis, formulação original proposta pelo físico brasileiro Constantino Tsallis, do Centro Brasileiro de Pesquisas Físicas (CBPF), tendo se mostrado adequada à sua descrição. Em especial, determinou-se para tal sistema, pela primeira vez, o valor do índice entrópico, que parametriza a aludida forma entrópica alternativa. Ademais, como é característico de sistemas fora do equilíbrio regidos por uma dinâmica de limiar, mostra-se que tal sistema geomecânico, durante o seu desenvolvimento, teve a sua simetria translacional inicial quebrada, sendo substituída pela simetria por escala, auto-semelhante (i.é., fractal). Em decorrência, o modelo exibe a chamada invariância discreta de escala (discrete scale invariance - DSI), fruto do processo mesmo de ruptura progressiva do material heterogêneo. Especificamente, as simulações numéricas sugeriram que o processo de ruptura progressiva do material elasto-plástico se dá por uma transferência multiplicativa de tensões, em diferentes escalas de observação hierarquicamente dispostas, acarretando o aparecimento de sinais bastante peculiares, caracterizados por desvios oscilatórios sistemáticos do padrão em lei de potência, o que possibilita a previsão de sua ruína, quando ainda em fase preparatória. Assim, esta pesquisa mostrou a eficiência de tal método de previsão, aplicado, pela primeira vez, não somente aos resultados das simulações numéricas do referido modelo geomecânico, como aos ensaios de laboratório em rochas sedimentares, realizados no Centro de Pesquisas da Petrobrás (CENPES). Por fim, é interessante assinalar que o material elasto-plástico investigado neste trabalho teve seu comportamento compartilhado por um modelo matemático bastante simples, fundamentado na função binomial multifractal, reconhecida por descrever processos multiplicativos em diferentes escalas. / [en] This thesis aims at applying new concepts from solid state physics and statistical mechanics - chaos theory and fractal geometry - to the study of nonlinear dynamic systems. More precisely, it deals with a two-dimensional continuum elastoplastic Mohr-Coulomb model, commonly used to simulate pressure-sensitive materials (e.g., soils, rocks and concrete) subjected to stress-strain fields, normally found in general soil or rock mechanics problems (e.g., slope stability and underground excavations). It is shown that such many-body system is spontaneously driven to a state at the edge of chaos, called self- organized criticality (SOC), capable of developing long- range interactions in space and long-range memory in time. A new entropic form proposed by C. Tsallis is presented and shown that it is the suitable theoretical framework to deal with these problems. Furthermore, the index q of the Tsallis entropy, which measures the degree of non- additivity of the system, is calculated, for the first time, for an elastoplastic model. In addition, as is usual in non-equilibrium systems with threshold dynamics, the model changes its symmetry, from translational to fractal (that is, self-similar), leading to what is called discrete scale invariance. It is shown that this special type of scale invariance, characterized by systematic oscillatory deviations from the fundamental power-law behavior, can be used to predict the failure of heterogeneous materials, while the process is still being build-up, i.e., from precursory signals, typical of progressive failure processes. Specifically, this framework was applied, for the first time, not only to the elastoplastic geomechanical model, but to laboratory tests in sedimentary rocks as well. Finally, it is interesting to realize that the above- mentioned behaviors are also displayed by the binomial multifractal function, known to adequately describe multiplicative cascading processes.

This thesis is concerned with the analysis of economic network formation. There are three novel sections to this thesis (Chapters 5, 6 and 8). In the first, the non-cooperative communication network formation model of Bala and Goyal (2000) (BG) is re-assessed under conditions of no inertia. It is found that the Strict Nash circle (or wheel) structure is still the equilibrium outcome for n = 3 under no inertia. However, a counter-example for n = 4 shows that with no inertia infinite cycles are possible, and hence the system does not converge. In fact, cycles are found to quickly dominate outcomes for n > 4 and further numerical simulations of conditions approximating no inertia (probability of updating > 0.8 to 1) indicate that cycles account for a dramatic slowing of convergence times. These results, together with the experimental evidence of Falk and Kosfeld (2003) (FK) motivate the second contribution of this thesis. A novel artificial agent model is constructed that allows for a vast strategy space (including the Best Response) and permits agents to learn from each other as was indicated by the FK results. After calibration, this model replicates many of the FK experimental results and finds that an externality exploiting ratio of benefits and costs (rather than the difference) combined with a simple altruism score is a good proxy for the human objective function. Furthermore, the inequity aversion results of FK are found to arise as an emergent property of the system. The third novel section of this thesis turns to the nature of network formation in a trust-based context. A modified Iterated Prisoners' Dilemma (IPD) model is developed which enables agents to play an additional and costly network forming action. Initially, canonical analytical results are obtained despite this modification under uniform (non-local) interactions. However, as agent network decisions are 'turned on' persistent cooperation is observed. Furthermore, in contrast to the vast majority of non-local, or static network models in the literature, it is found that a-periodic, complex dynamics result for the system in the long-run. Subsequent analysis of this regime indicates that the network dynamics have fingerprints of self-organized criticality (SOC). Whilst evidence for SOC is found in many physical systems, such dynamics have been seldom, if ever, reported in the strategic interaction literature.

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal