Aspectos dinâmicos de redes

Orientadores: Alberto Vazquez Saa, Marcus Aloizio Martinez de Aguiar === Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Física Gleb Wataghin === Made available in DSpace on 2018-08-28T03:40:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pinto_RafaelSoares_D.pdf: 7979471 bytes, checksum: b344e1e...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Pinto, Rafael Soares, 1986-
Other Authors: UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
Format: Others
Language:Multilíngua
Published: [s.n.] 2015
Subjects:
Online Access:PINTO, Rafael Soares. Aspectos dinâmicos de redes. 2015. 92 f. Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Física Gleb Wataghin, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/276937>. Acesso em: 28 ago. 2018.
http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/276937
id ndltd-IBICT-oai-repositorio.unicamp.br-REPOSIP-276937
record_format oai_dc
collection NDLTD
language Multilíngua
format Others
sources NDLTD
topic Sincronização
Redes complexas
Modelo de Kuramoto
Synchronization
Complex networks
Kuramoto Model
spellingShingle Sincronização
Redes complexas
Modelo de Kuramoto
Synchronization
Complex networks
Kuramoto Model
Pinto, Rafael Soares, 1986-
Aspectos dinâmicos de redes
description Orientadores: Alberto Vazquez Saa, Marcus Aloizio Martinez de Aguiar === Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Física Gleb Wataghin === Made available in DSpace on 2018-08-28T03:40:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pinto_RafaelSoares_D.pdf: 7979471 bytes, checksum: b344e1e01031709b8b938dbecb572900 (MD5) Previous issue date: 2015 === Resumo: Sincronização está presente em uma miríade de situações, indo desde vaga-lumes piscando em uníssono na copa das árvores, populações de leveduras ajustando seu metabolismo para um ritmo comum, atividades neurais ocorrendo no cérebro, chegando até as redes de distribuição de energia elétrica, as maiores máquinas construídas pelo homem. Neste trabalho, nós analisamos como se dá o processo de sincronização utilizando o bem conhecido modelo de Kuramoto, estudado incansavelmente nas últimas décadas, quando ele se encontra sobre uma rede complexa, que determina os padrões de interação entre os elementos que compõem a população. A topologia dessas interações determina de maneira crucial a dinâmica do sistema, possibilitando, ou não, a sincronização dos seus elementos. Primeiros, nós analisamos o fenômeno da sincronização explosiva: a correlação de propriedades da rede com a frequência natural dos osciladores altera dramaticamente a natureza da transição de fase do estado não sincronizado para o estado sincronizado. Mostramos que sincronização explosiva ocorre mesmo quando apenas uma pequena fração dos vértices da rede possuem tal correlação, a saber, os vértices mais bem conectados da rede. Além do mais, ajustando o número de vértices onde a correlação é válida, podemos controlar propriedades dessa transição de fase. A seguir estudamos o processo de optimização de topologia para favorecer sincronização. Dado um conjunto de vértices/osciladores com frequências naturais conhecidas e um certo número de links, qual é a melhor topologia, ou seja, o padrão de conexões, que favorece a sincronização? Estudamos esse problema numericamente para o modelo de Kuramoto com inércia, que serve como um modelo simples para analisar as redes de transmissão de energia elétrica, obtendo princípios básicos que devem ser utilizados para o design de tais sistemas. Por fim, ainda no problema de optimização de topologia para favorecer sincronização, obtivemos pela primeira vez de forma analítica as condições para optimização para o modelo de Kuramoto, bem como para uma generalização sua, onde há interações positivas e negativas. Esses resultados analíticos ainda servem para criar algoritmos de optimização mais ecientes que os utilizados atualmente === Abstract: Synchronization is present in a myriad of situations, from the unison ashing of reies in trees, populations of yeast adjusting their metabolism to a common rhythm, neural activities in the brain to the largest machines ever built, the power grids. We analysed how the process of synchronization happens using the well known Kuramoto model, tirelessly studied in the last decades, when it is on top of a complex network, that determines the patterns of interaction between the elements of the population. The topology of this network's determines crucially the possible dynamics of the systems, allowing, or not, the synchronization of its elements. We rst discuss the phenomenon of explosive synchronization, where the correlation between properties of the network and the oscillators changes drastically the nature of the phase transition separating the incoherent state from the synchronized state.We show that explosive synchronization can occur even when a small subset of the vertices are correlated. It is necessary that only the hubs, vertices with highest degrees, show the correlation. Moreover, adjust the fraction of correlated vertices allows us to control properties of the phase transition. Next we study the optimization of the topology to favor synchronization. Given a set of vertices/oscillators with know natural frequencies and a certain number of links, which is the best topology, its pattern of interactions, to favor synchronization? We studied this problem to a generalized Kuramoto model (Kuramoto model with inertia) that is used as a simple tool to model power grids, obtaining in this way simple rules that can be applied to the design of such systems that already helps the synchronization of its elements. In our nal contribution, still in the optimization of the topology problem, we were able, for the first time, to obtain analytically the conditions of optimization for the Kuramoto model, as well as for one of its generalizations, where there can exist positive and negative interactions between the elements. Beyond the signicant fact that the conditions can be know analytically, these results can be used to obtain faster optimization algorithms that the current ones === Doutorado === Física === Doutor em Ciências === 2012/09357-9 === CAPES
author2 UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
author_facet UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
Pinto, Rafael Soares, 1986-
author Pinto, Rafael Soares, 1986-
author_sort Pinto, Rafael Soares, 1986-
title Aspectos dinâmicos de redes
title_short Aspectos dinâmicos de redes
title_full Aspectos dinâmicos de redes
title_fullStr Aspectos dinâmicos de redes
title_full_unstemmed Aspectos dinâmicos de redes
title_sort aspectos dinâmicos de redes
publisher [s.n.]
publishDate 2015
url PINTO, Rafael Soares. Aspectos dinâmicos de redes. 2015. 92 f. Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Física Gleb Wataghin, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/276937>. Acesso em: 28 ago. 2018.
http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/276937
work_keys_str_mv AT pintorafaelsoares1986 aspectosdinamicosderedes
AT pintorafaelsoares1986 dynamicalaspectsofnetworks
_version_ 1718885209940688896
spelling ndltd-IBICT-oai-repositorio.unicamp.br-REPOSIP-2769372019-01-21T21:31:28Z Aspectos dinâmicos de redes Dynamical aspects of networks Pinto, Rafael Soares, 1986- UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS Aguiar, Marcus Aloizio Martinez de, 1960- Saa, Alberto Vazquez, 1966- Mesquita, Rickson Coelho Brum, José Antonio Nascimento, Roberto Vegeneroles Maia, Leonardo Paulo Sincronização Redes complexas Modelo de Kuramoto Synchronization Complex networks Kuramoto Model Orientadores: Alberto Vazquez Saa, Marcus Aloizio Martinez de Aguiar Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Física Gleb Wataghin Made available in DSpace on 2018-08-28T03:40:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pinto_RafaelSoares_D.pdf: 7979471 bytes, checksum: b344e1e01031709b8b938dbecb572900 (MD5) Previous issue date: 2015 Resumo: Sincronização está presente em uma miríade de situações, indo desde vaga-lumes piscando em uníssono na copa das árvores, populações de leveduras ajustando seu metabolismo para um ritmo comum, atividades neurais ocorrendo no cérebro, chegando até as redes de distribuição de energia elétrica, as maiores máquinas construídas pelo homem. Neste trabalho, nós analisamos como se dá o processo de sincronização utilizando o bem conhecido modelo de Kuramoto, estudado incansavelmente nas últimas décadas, quando ele se encontra sobre uma rede complexa, que determina os padrões de interação entre os elementos que compõem a população. A topologia dessas interações determina de maneira crucial a dinâmica do sistema, possibilitando, ou não, a sincronização dos seus elementos. Primeiros, nós analisamos o fenômeno da sincronização explosiva: a correlação de propriedades da rede com a frequência natural dos osciladores altera dramaticamente a natureza da transição de fase do estado não sincronizado para o estado sincronizado. Mostramos que sincronização explosiva ocorre mesmo quando apenas uma pequena fração dos vértices da rede possuem tal correlação, a saber, os vértices mais bem conectados da rede. Além do mais, ajustando o número de vértices onde a correlação é válida, podemos controlar propriedades dessa transição de fase. A seguir estudamos o processo de optimização de topologia para favorecer sincronização. Dado um conjunto de vértices/osciladores com frequências naturais conhecidas e um certo número de links, qual é a melhor topologia, ou seja, o padrão de conexões, que favorece a sincronização? Estudamos esse problema numericamente para o modelo de Kuramoto com inércia, que serve como um modelo simples para analisar as redes de transmissão de energia elétrica, obtendo princípios básicos que devem ser utilizados para o design de tais sistemas. Por fim, ainda no problema de optimização de topologia para favorecer sincronização, obtivemos pela primeira vez de forma analítica as condições para optimização para o modelo de Kuramoto, bem como para uma generalização sua, onde há interações positivas e negativas. Esses resultados analíticos ainda servem para criar algoritmos de optimização mais ecientes que os utilizados atualmente Abstract: Synchronization is present in a myriad of situations, from the unison ashing of reies in trees, populations of yeast adjusting their metabolism to a common rhythm, neural activities in the brain to the largest machines ever built, the power grids. We analysed how the process of synchronization happens using the well known Kuramoto model, tirelessly studied in the last decades, when it is on top of a complex network, that determines the patterns of interaction between the elements of the population. The topology of this network's determines crucially the possible dynamics of the systems, allowing, or not, the synchronization of its elements. We rst discuss the phenomenon of explosive synchronization, where the correlation between properties of the network and the oscillators changes drastically the nature of the phase transition separating the incoherent state from the synchronized state.We show that explosive synchronization can occur even when a small subset of the vertices are correlated. It is necessary that only the hubs, vertices with highest degrees, show the correlation. Moreover, adjust the fraction of correlated vertices allows us to control properties of the phase transition. Next we study the optimization of the topology to favor synchronization. Given a set of vertices/oscillators with know natural frequencies and a certain number of links, which is the best topology, its pattern of interactions, to favor synchronization? We studied this problem to a generalized Kuramoto model (Kuramoto model with inertia) that is used as a simple tool to model power grids, obtaining in this way simple rules that can be applied to the design of such systems that already helps the synchronization of its elements. In our nal contribution, still in the optimization of the topology problem, we were able, for the first time, to obtain analytically the conditions of optimization for the Kuramoto model, as well as for one of its generalizations, where there can exist positive and negative interactions between the elements. Beyond the signicant fact that the conditions can be know analytically, these results can be used to obtain faster optimization algorithms that the current ones Doutorado Física Doutor em Ciências 2012/09357-9 CAPES 2015 2018-08-28T03:40:49Z 2018-08-28T03:40:49Z info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/doctoralThesis PINTO, Rafael Soares. Aspectos dinâmicos de redes. 2015. 92 f. Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Física Gleb Wataghin, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/276937>. Acesso em: 28 ago. 2018. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/276937 Multilíngua info:eu-repo/semantics/openAccess 92 f. : il. application/pdf [s.n.] Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Física Gleb Wataghin Programa de Pós-Graduação em Física reponame:Repositório Institucional da Unicamp instname:Universidade Estadual de Campinas instacron:UNICAMP