Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2017-01-27T13:40:52Z No. of bitstreams: 1 DanielEcco_TESE.pdf: 15819405 bytes, checksum: 00c65d8e05776036ef4d17fa23f04e68 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2017-01-31T14:21:06Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DanielEcco_TESE.pdf: 15819405 bytes, checksum: 00c65d8e05776036ef4d17fa23f04e68 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-31T14:21:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DanielEcco_TESE.pdf: 15819405 bytes, checksum: 00c65d8e05776036ef4d17fa23f04e68 (MD5) Previous issue date: 2016-07-29 / Atrav?s de estudos sobre percola??o, pode-se determinar se uma rede bidimensional percola, percorrendo apenas parte das fronteiras dos aglomerados, verificando se existem dois s?tios da fronteira conectados em lados opostos da rede, isto ?, sem a necessidade de preencher todos os s?tios que formam os aglomerados. O objeto desta tese ? um algoritmo para tal fim. Diante da velocidade que este algoritmo ter?, percorrendo apenas parte das fronteiras dos aglomerados, vimos que seria poss?vel estudar redes de tamanhos jamais alcan?ados (superiores a um trilh?o de s?tios), com complexidade menor que 1 e um baixo custo computacional em rela??o aos algoritmos j? desenvolvidos sobre o tema percola??o. Passamos, com isso, a querer estudar o comportamento do limiar de percola??o e da dimens?o fractal da fronteira em redes dos mais diversos tamanhos e com uma grande quantidade de simula??es, as quais os resultados permitiram fazer compara??es e confirmar as previs?es feitas atrav?s de leis de escalas j? conhecidas na literatura. / Through studies on percolation, can determine if a percolates dimensional network, covering only part of the borders of the agglomerates by checking if there are two border sites connected on opposite sides of the net, i.e. without the need to fill all the sites form agglomerates. The object of this thesis is an algorithm for this purpose. Given the speed that this algorithm will, covering only part of the borders of the clusters, we saw that it would be possible to study never reached sizes of networks (more than one trillion websites), with less complexity than 1 and a low computational cost compared to the algorithms already developed on the theme percolation. We pass, therefore, to want to study the behavior of percolation threshold and the fractal dimension of the border into networks of different sizes and with a lot of simulations, which results allowed comparisons and confirm the predictions made by laws scales known in the literature.