Resumos Submetidos

Usando simulações por dinâmica molecular estudaremos a mobilidade de um sistema unidimensional de partículas que interagem através de um potencial de duas escalas sujeitas a um campo confinante.

Seismic inversion is an important tool widely used in Geophysical problems to infer the subsurface properties through seismic wave measurements. In particular, it can improve exploration and management success in the petroleum industry, since it estimates the elastic properties from the seismic data, which has a great correlation with many petrophysical properties. The major challenge of seismic inversion method is to integrate all different kinds of data in order to obtain an accurate and high-resolution set of subsurface parameters, also characterizing the uncertainties of the results of the inversion.
In this work, we show how a seismic inversion method based on a Bayesian framework can be applied on post-stack seismic data to estimate the wavelet, the seismic noise level and the subsurface acoustic impedance. We propose a different linearized forward model and discuss in detail how some stochastic quantities are defined in a geophysical interpretation. The forward model and the Gaussian assumption for the likelihood distributions enable to obtain the conditional distributions. The method is divided in two sequential steps: the wavelet and noise level estimation, in which the posterior distribution is obtained via a Monte Carlo method (Gibbs sampling algorithm), and the acoustic inversion, which uses the proposal forward model and the results of the first step. In the second step, the posterior distribution for acoustic impedance is analytically obtained. Therefore, the maximum a posteriori impedance can be calculated, yielding a very fast inversion algorithm.
In the wavelet estimation, the method presents good results without any assumption about the wavelet phase. The estimated wavelet, and the mean value of noise level yield good results when used as fixed quantities in the proposed acoustic inversion method. The methodology appears to be a good choice for acoustic inversion, due to the possibility of integrating prior knowledge, as the low frequency model, seismic correlation function and wavelet characteristics, in the inversion results conditioned to seismic traces. The similarity between the MAP solution and the Constrained Sparse Spike Inversion indicates the feasibility and reliability of the proposed method. The covariance matrices calculations of the multivariate Gaussian distributions are important procedures to incorporate results of the prior knowledge into the inversion, which directly influences its quality.

Saber o quão rápido um sistema físico pode processar informação é uma tarefa extremadamente importante no campo da computação. A resposta a esta pergunta é o foco central do presente estudo, ao investigar o tempo mínimo necessário para que um sistema quântico relativístico mude para um estado ortogonal ao estado inicial.
No presente trabalho analisou-se a dinâmica relativística de um elétron na presença de um campo magnético uniforme de acordo com a equação de Dirac. O estado inicial do sistema foi escolhido como uma superposição de igual peso para dois estados, estando cada um destes associado a um nível de Landau distinto. Ao analisar a rapidez com que o elétron vai da sua posição média inicial para a sua posição média final, verificou-se que no caso relativístico o elétron nunca viajará com rapidez maior que a velocidade da luz. Por outro lado, na descrição não relativística obtida através da equação de Schrödinger, o elétron alcançará uma taxa de deslocamento superior que C para campos magnéticos com intensidade ainda maiores. Portanto, para um tratamento correto do problema do quantum speed limit neste sistema físico é necessário um tratamento relativístico mesmo.

Galáxias post-starburst(PSB) apresentam espectros com fortes linhas de absorção na série de Balmer e linhas de emissão negligenciáveis, indicando uma predominância de populações estelares jovens e nenhum sinal de formação estelar atual.
Combinando dados do Sloan Digital Sky Survey com a síntese espectral do STARLIGHT, selecionamos uma amostra de 403 galáxias post-starburst em uma amostra limitada em volume de 162538 objetos com redshift entre 0.04 e 0.095. Dados do STARLIGHT foram usados para recuperar as histórias de formação estelar(SFH) destas galáxias.
Nossos resultados mostram que galáxias post-starburst têm um desenvolvimento extremamente lento quando comparadas com outras galáxias, suas massas estelares atuais são comparáveis às de galáxias star-forming, porém, enquanto galáxias star-forming formam sua massa de maneira contínua, galáxias post-starburst apresentam uma forte descontinuidade em sua taxa de formação estelar por volta de 3Gyr atrás, formando até 40% de sua massa no período entre 3 bilhões e 50milhões de anos atrás e cessando sua formação estelar em seguida.
A alta quantidade de massa formada nos últimos 3Gyr pode indicar que estas galáxias são remanescentes de fusões com galáxias de massa comparável, o que é verificado em redshifts mais altos, porém, dados do Galaxy Zoo mostram que apenas 14,5% das galáxias PSB em nossa amostra apresentam vestígios de fusões e menos de 1% apresentam fusões evidentes, uma justificativa para este resultado é que o tempo característico para que o espectro de uma galáxia apresente características de post-starburst após uma fusão é maior do que o tempo necessário para o desaparecimento dos vestígios desta fusão, esta hipótese é compatível com a baixa incidência de galáxias espirais em nossa amostra de galáxias PSB.

Utilizamos Teoria de perturbação Optimizada no modelo de Nambu-Jona-Lasinio, para ir alem dos resustados em campo medio para a termodinâmica do modelo e comparar os nossos resultados com os resutados da QCD na rede.

Long-distance interactions may play an important role in many physical phenomena as, for example, in ionic systems, in uncharged particles immersed in a critical fluid, and in the Kondo problem. From a theoretical point of view, one may be interested in the effects on the critical behavior of models in which interactions fall off with distance at different rates. This problem has been extensively studied in the literature and some exact and precise results are available. Much less is known when disorder is present in models with longe-range interactions. Therefore, in this work we address this matter, using a site-disordered Ising model with ferromagnetic interactions decaying with distance $r$ as $\sim 1/r^p$, for 1 e we want to study the $q=3$ Potts model, which presents first-order transitions for some values of $p$, we intend to employ a Monte Carlo algorithm to treat this model. This algorithm allows for an efficient way to simulate models with long-distance interactions (essentially, with the same efficiency as for models with short-range interactions).

In this work we derive a general construction for a phase space flow for the Husimi function of a quantum system. For the case of unitary time evolution the flow equations obtained are continuity-like equations made of a classical term (Liouville Equation) plus quantum corrections. The presence of non-classical terms leads to the existence of new features not observed in classical flows, namely: displacement of stagnation points and momentum inversion. We have also shown that the zeros of the Husimi function are saddle points of the flow, and we have topological evidence that they are always followed by a center of the flow.

Os elementos químicos são transformados no interior estelar, por isso, a taxa com que as estrelas são formadas nas galáxias, dita a maneira como essas evoluem quimicamente. O estudo da evolução química em galáxias, pela paleontologia das galáxias, ou seja, pela decomposição espectral em populações estelares simples, mostrou que há uma forte correlação entre massa estelar (M$_*$) e metalicidade (Z) do gás. A introdução da taxa de formação estlear (SFR) atual nas galáxias, calibrada pela luminosidade de H$_\alpha$, mostrou posteriormente que M$_*$, Z e SFR também estão fortemente correlacionadas. Nesse trabalho introduzimos a SFH - a SFR como função do tempo - à relação M$_*$ -- Z. A SFH é um produto do código de síntese espectral de nosso grupo o {\sc{starlight}}, que pode nos levar ao passado da formação estelar das galáxias. Vamos apresentar os resultados encontrados até aqui em nosso estudo, que pretende elucidar quais fenômenos devem ter maior influência na forma da SFH das galáxias.

Neural synchronization is a phenomenon related to information transmission between brain areas, cognitive
functions, perceptual and motor skills and memory. It is also connected to mental illnesses like epilepsy,
isolated seizures, Alzheimer´s disease, Parkinson´s disease, autism and schizophrenia. This work is related to the critical state of the brain: the order of the synchronization transition.
The Kuramoto model is a paradigm in the study of synchronization phenomena in many areas, including
Physics, Biology and Chemistry. It consists of a network of phase oscillators. An order parameter is defined in order to identify synchronized states. The transition between the
incoherent to synchronized state is continuous for oscillators with well-centered distributed
natural frequencies {w_i}, like in the cases of Lorentzian or the Gaussian
distributions. On the other hand, for a uniform distribution the transition is discontinuous.We aim to study the behavior of the synchronization transition for Kuramoto oscillators with
an all-to-all interaction and distributions from the uniform to one-peaked.
We discretize the Gaussian and Lorentzian distributions as podia with 2m+1 steps.
The result in the two cases are piecewise uniform distributions.
The system presents a continuous phase transition on the interaction parameter for any piecewise uniform distribution
for 100 oscillators. However, for 1000 oscillators,
we find discontinuous transition for distributions with many steps.There is a critical
value of m such that the transition becomes continuous.
We studied the effect of an additive noise term in the interaction parameter on a uniform
distribution of {w_i}. The discontinuous phase transition remains discontinuous
for large values of the noise.

The KTz is a neuron model with the membrane potential described by the discrete time recursion relation x(t+1) = f(u(t)), where f is a sigmoidal function, u(t )= [x(t) – K . y(t) + z(t) + I(t)] / T, I(t) is an external current and z(t) is a slow current. The case f(u) = tanh(u) was extensively studied, being called the KTz model (Kuva et al., 2001). It has many dynamical behaviors of a neuron and excitable systems: excitable fixed point, fast and slow regular spiking, bursts and spikes with plateau, among others. Because the hyperbolic tangent compromises the computational efficiency of the model, we replace it by a logistic function f(u) = u / [1 +|u|], which have a similar asymptotic behavior. Initially, we focus our attention on the KT model, a special case of the KTz, where the external current I(t) and the variable z(t) are set equal to zero. We determine with details the complete phase diagram of the KT logistic model: fixed points, cycles and the co-stability region between fixed points and cycles. This phase diagram is very similar to the original KT model, but is more analytically tractable (Tragtenberg and Yokoi, 1995; Kinouchi and Tragtenberg, 1996). The myriad of dynamical behaviors of the logistic KTz model are also described and compared with the original one. Finally, we make qualitative and quantitative comparisons between the computational efficiency of the hyperbolic tangent model and the logistic model.