Monte Carlo em redes de Spins aplicado a estruturas percolantes

• Main Author: Resende, Denilson Carvalho
• Other Authors: Dantas, Sócrates de Oliveira
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) 2017
• Subjects: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::FISICA; Relaxação lenta; Magnetismo; Monte Carlo
• Online Access: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/4285

Submitted by Renata Lopes ([e-mail]) on 2017-04-26T15:00:49Z No. of bitstreams: 1 denilsoncarvalhoresende.pdf: 3387280 bytes, checksum: 448f3cd0b914629209e662b07a754c9e (MD5) === Approved for entry into archive by Adriana Oliveira ([e-mail]) on 2017-05-13T12:02:52Z (GMT) No. of bitstreams: 1 denilsoncarvalhoresende.pdf: 3387280 bytes, checksum: 448f3cd0b914629209e662b07a754c9e (MD5) === Made available in DSpace on 2017-05-13T12:02:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 denilsoncarvalhoresende.pdf: 3387280 bytes, checksum: 448f3cd0b914629209e662b07a754c9e (MD5) Previous issue date: 2016-03-10 === CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior === Este trabalho consiste em estudar sistemas magnéticos percolantes bidimensionais e tridimensionais fora do equilíbrio com um parâmetro de ordem conservado - o nosso parâmtro de ordem é a magnetização total. Estes estudos estarão restritos aos processos que ocorrem a intervalos de tempo (por tempo entendemos o número de passos no processo de simulação) próximos ao início da simulação. O comportamento dos sitemas no ínicio da evolução temporal caracteriza ou não os sistemas como possuindo relaxação lenta. O nosso entendimento do que seja percolação relaxação lenta estão descritas no texto da tese. As simulações que estaremos efetuando levam em conta processos estocásticos ou seja, processos tipo Monte Carlo. Através do mapeamento do comportamento da energia total do sistema e/ou outra propriedade estrutural como fronteiras de aglomerados, verificaremos se os sistemas estudados possuem comportamento fractal ou não. Veremos que existe uma relação íntima entre o comportamento fractal e a natureza da distribuição de spins no sistema. Os sistemas magnéticos mensionados acima, são gerados com uma certa probabilidade de distribuição dos spins na rede, associadas às respectivas probabilidades de percolação (pc) já determinadas na literatura ou seja: no caso das redes bidimensionais quadradas temos pc =0,5927 e para as cúbicas simples pc =0,3116. Veremos que ambos os sistemas (bi ou tridimensionais) possuem o comportamento fractal e relaxação lenta, com o caso bidimensional apresentando situações que não podem ser caractarizadas desta forma enquanto os tridimensionais apresentando relaxação somente relaxação lenta. Gostaria de deixar registrado de pronto, que este trabalho é inédito pois não existe relato na literatura, até o momento, do estudo de sistemas tridimensionais da forma que efetuamos. Somasse a este fato, a descrição inovadora de uma metodologia de abordagem de um problema que não possue transição de fase a temperatura finita. === This work is to study two-dimensional and three-dimensional magnetic systems percolating out of balance with an order parameter maintained - our order parameter is the total magnetization. These studies are restricted to the processes that occur at intervals of time (time mean the number of steps in the simulation process) near the start of the simulation. The behavior of sitemas at the beginning of the temporal evolution features or not systems as having slow relaxation. Our understanding of what slow relaxation and percolation are described in the text of the thesis. The simulations that we will be making take into account stochastic processes namely processes like Monte Carlo. Through the total energy of the system’s behavior mapping and / or other structural property as clusters of borders, we check whether the studied systems have fractal behavior or not. We shall see that there is an intimate relationship between the fractal behavior and the nature of the distribution of spins in the system. The magnetic systems mentioned above are generated with a certain probability distribution of the spins in the network, associated with the respective probabilities of percolation (pc) already determined in the literature that is, in the case of square two-dimensional networks have pc = 0.5927 and the simple cubical pc = 0.3116. We will see that both systems (two- or three-dimensional) have fractal behavior and slow relaxation, with the two-dimensional case presenting situations that can not be characterized thereby presenting three-dimensional relaxation while only slow relaxation. I would like to place on record ready, this work is novel because there is no report in the literature to date, the three-dimensional systems to study the way we make. Added up to this fact, the innovative description of a methodological approach to a problem that does not possess phase transition at finite temperature.