Caminho autoevitante: diferenças entre revisões
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Em [[matemática]], um '''caminho autoevitante''' é uma sequência de movimentos em um [[Retículo (grupo)|retículo]] que não visita o mesmo ponto mais de uma vez. Este é um caso especial da noção de [[Caminho (teoria dos grafos)|caminho]] da [[teoria dos grafos]]. Um '''polígono autoevitante''' é um caminho autoevitante fechado em um retículo. O termo caminho autoevitante foi introduzido pelo químico [[Paul John Flory|Paul Flory]],<ref>{{cite book|author=P. Flory|title=Principles of Polymer Chemistry|year=1953|publisher=Cornell University Press|isbn=9780801401343|pages=672}}</ref> a fim de modelar o comportamento real de entidades de configuração em cadeia, tais como [[Solvente|solventes]] e [[Polímero|polímeros]], cujos volumes físicos proíbem múltiplas ocupações do mesmo ponto espacial. Muito pouco é conhecido rigorosamente a respeito dos caminhos auto-evitantes a partir de uma perspectiva matemática, apesar de que físicos terem provido numerosas conjecturas que são acreditadas serem verdade e fortemente apoiadas por simulações matemáticas, e que existam diversas conjecturas que foram obtidas por meio de simulações computacionais. |
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Em [[física computacional]] um caminho autoevitante é um caminho em cadeia em <math>\text{R}^2</math> ou <math>\text{R}^3</math> com um certo número de nós, tipicamente um passo de tamanho fixo e com uma propriedade imperativa de que ele não cruza a si mesmo ou outro caminho. Um sistema de caminhos autoevitantes satisfaz a chamada condição do volume excluído. Em dimensões mais altas, acredita-se que um caminho autoevitante deve se comportar de modo bastante próximo de um [[passeio aleatório]]. Caminhos autoevitantes e polígonos autoevitantes ocupam um papel central em modelagem [[Topologia (matemática)|topológica]] e [[teoria dos nós]] no comportamento de moléculas em forma de filamentos e loops, como proteínas. Caminhos autoevitantes são fractais.<ref>{{cite journal|author=S. Havlin, D. Ben-Avraham|year=1982|title=New approach to self-avoiding walks as a critical phenomenon|journal=J. Phys. A|volume=15|issue=|pages=321|publisher=|url=http://havlin.biu.ac.il/Publications.php?keyword=New+approach+to+self-avoiding+walks+as+a+critical+phenomenon&year=*&match=all|doi=10.1088/0305-4470/15/6/013}}</ref><ref>{{cite journal|author=S. Havlin, D. Ben-Avraham|year=1982|title=Theoretical and numerical study of fractal dimensionality in self-avoiding walks|journal=Phys. Rev. A|volume=26|issue=3|pages=1728|doi=10.1103/PhysRevA.26.1728|url=http://havlin.biu.ac.il/Publications.php?keyword=Theoretical+and+numerical+study+of+fractal+dimensionality+in+self-avoiding+walks&year=*&match=all|bibcode=1982PhRvA..26.1728H}}</ref> Por exemplo, em <math>d=2</math> a [[dimensão fractal]] é <math>4/3</math>, para <math>d=3</math> é próxima a <math>5/3</math> enquanto para <math>d\geq4</math>, a dimensão fractal é <math>2</math>. A dimensão é chamada dimensão crítica superior quando acima dela o volume excluído é insignificante. Um caminho autoevitante que não satisfaz a condição de volume excluído foi recentemente estudado para modelar superfícies geométricas explícitas resultante da expansão do caminho autoevitante.<ref>{{cite journal|author=A. Bucksch, [[Greg Turk|G. Turk]], J.S. Weitz|title=The Fiber Walk: A Model of Tip-Driven Growth with Lateral Expansion|year=2014| journal=PLOS ONE|volume=9|issue=1|pages=e85585|url=http://www.plosone.org/article/info%3Adoi%2F10.1371%2Fjournal.pone.0085585#s6| doi=10.1371/journal.pone.0085585}}</ref> |
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As propriedades dos caminhos autoevitantes não podem ser calculadas analiticamente, então [[Simulação|simulações]] numéricas são empregadas. O algoritmo de pivô é um método comum para simulações de [[Método de Monte Carlo|Monte Carlo]] via [[Cadeias de Markov]] (MCMC) para medidas uniformes em caminhos autoevitantes de ''n'' passos. O algoritmo de pivô trabalha pegando um caminho autoevitante e aleatoriamente escolhendo um ponto desse caminho, e então aplicando uma operação simétrica (rotações e reflexões) no caminho depois do enésimo passo para criar um novo caminho. Calcular o número de caminhos autoevitantes em cada rede é um problema computacional comum. Não existe nenhuma fórmula conhecida para determinar o número de caminhos autoevitantes, embora existam métodos rigorosos para a aproximação.<ref>{{cite journal |author=Hayes B |title=How to Avoid Yourself |journal=American Scientist |volume=86 |issue=4 |pages= |date=Jul–Aug 1998 |url=http://www.americanscientist.org/issues/pub/how-to-avoid-yourself/ |doi=10.1511/1998.31.3301}}</ref><ref>{{cite journal |author1=Liśkiewicz M |author2=Ogihara M |author3=Toda S |title=The complexity of counting self-avoiding walks in subgraphs of two-dimensional grids and hypercubes |journal=Theoretical Computer Science |volume=304 |issue=1–3 |pages=129–56 |date=July 2003 | doi=10.1016/S0304-3975(03)00080-X |url=http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S030439750300080X}}</ref> Conjectura-se que achar o número de caminhos dessa espécie seja um problema [[NP-difícil]]. Para caminhos autoevitantes, do fim de uma diagonal a outra, com apenas movimentos em posição positiva, existem exatamente <math>{m+n \choose m,n}</math> caminhos para um retículo retangular {{math|''m'' × ''n''}}. |
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==Leitura complementar== |
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==Universalidade== |
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Um dos fenômenos associados com caminhos autoevitantes e modelos estatísticos físicos bidimensionais em geral é a noção de universalidade, isto é, independência de observáveis macroscópicos a partir de detalhes microscópicos, assim como a escolha do retículo. Uma quantidade importante que aparece em conjecturas para leis universais é a constante conectiva, definida como segue: |
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Seja <math>c_n</math> o número de caminhos autoevitantes de ''n'' passos. Uma vez que todo caminho autoevitante de ''(n+m)'' passos pode ser decomposto em um caminho autoevitante de ''n'' passos e um caminho autoevitante de ''m'' passos, segue que {{math|''c''<sub>''n''+''m''</sub> ≤ ''c<sub>n</sub>c<sub>m</sub>''}}. Portanto, a sequência {log(<math>c_n</math>)} é subaditiva e podemos aplicar o lema de Fekete para mostrar que o seguinte limite existe: |
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Sendo {{mvar|μ}} a '''constante conectiva''', uma vez que {{mvar|c<sub>n</sub>}} depende do retículo escolhido para o caminho, assim também é com {{mvar|μ}}. O valor exato para {{mvar|μ}} só é conhecido para o retículo hexagonal, onde é igual a :<ref>{{cite journal|last1=Duminil-Copin|first1=Hugo|last2=Smirnov|first2=Stanislav|author2-link=Stanislav Smirnov|title=The connective constant of the honeycomb lattice equals sqrt(2+sqrt 2)|journal=Annals of Mathematics|date=1 May 2012|volume=175|issue=3|pages=1653–1665|doi=10.4007/annals.2012.175.3.14}}</ref> |
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Para outros retículos, {{mvar|μ}} só foi aproximado numericamente, e não se acredita tratar de acredita de um [[número algébrico]]. Conjectura-se que |
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==Caminhos autoevitantes em redes== |
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Caminhos autoevitantes também têm sido estudados no contexto da [[análise de rede]].<ref>{{cite journal |author= Carlos P. Herrero|year= 2005|title= Self-avoiding walks on scale-free networks|journal= Phys. Rev. E|volume= 71|issue= 3|pages= 1728 |doi=10.1103/PhysRevE.71.016103|url= http://journals.aps.org/pre/abstract/10.1103/PhysRevE.71.016103}}</ref> Nesse contexto, é comum tratar caminhos autoevitantes como um processo dinâmico, de modo que a cada passo temporal um andarilho aleatoriamente salta entre nós vizinhos na rede. A caminhada acaba quando o andarilho atinge um estado sem saída, de modo que não pode mais avançar para nós vizinhos não visitados. Constatou-se recentemente que nas redes [[Modelo Erdős–Rényi|Erdős–Rényi]], a distribuição do comprimento de caminho de tais caminhos autoevitantes com crescimento dinâmico podem ser calculados analiticamente, e segue a distribuição de [[Gompertz distribution|Gompertz]].<ref>Tishby, Biham, Katzav (2016), [http://arxiv.org/pdf/1603.06613v1.pdf The distribution of path lengths of self avoiding walks on Erdős-Rényi networks], [http://arxiv.org/abs/1603.06613 arXiv:1603.06613].</ref> |
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==Limites== |
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Considere a medida uniforme em um caminho autoevitante de n passos em todo o plano. Atualmente é desconhecido se o limite da medida uniforme quando {{math|''n'' → ∞}} induz uma medida em caminhos infinitos. Contudo, [[Harry Kesten]] tem mostrado que assim como uma medida existe para caminhos autoevitantes na metade do plano. Uma questão importante envolvendo caminhos autoevitantes é a existência e invariância conforme do limite de escala, isso é, o limite de tamanho do caminho vai para o infinito, e a malha do retículo vai para zero. Se conjectura que o limite de escala para caminhos autoevitantes seja descrito por uma evolução Schramm–Loewner com parâmetro {{math|''κ'' {{=}} {{sfrac|8|3}}.}} |
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==Referências== |
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== Ligações externas == |
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*[https://oeis.org/A007764 OEIS A007764] : o número de caminhos autoevitantes unindo cantos opostos de um grid ''N'' x ''N'', com ''N'' indo de 0 a 12. Também inclui uma lista estendida até ''N'' = 21. |
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*{{MathWorld|urlname=Self-AvoidingWalk|title=Self-Avoiding Walk}} |
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*[http://polymer.bu.edu/java/java/saw/saw.html Java applet of a 2D self-avoiding walk] |
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*[https://github.com/abucksch/FiberWalk Generic python implementation to simulate SAWs and expanding FiberWalks on a square lattices in n-dimensions.] |
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*[http://www.sas.upenn.edu/~vnanda/software.html Software Norris] para gerar caminhos autoevitantes em um diamante cúbico.{{Processos estocásticos}} |
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Revisão das 19h25min de 16 de janeiro de 2017
Em matemática, um caminho autoevitante é uma sequência de movimentos em um retículo que não visita o mesmo ponto mais de uma vez. Este é um caso especial da noção de caminho da teoria dos grafos. Um polígono autoevitante é um caminho autoevitante fechado em um retículo. O termo caminho autoevitante foi introduzido pelo químico Paul Flory,[1] a fim de modelar o comportamento real de entidades de configuração em cadeia, tais como solventes e polímeros, cujos volumes físicos proíbem múltiplas ocupações do mesmo ponto espacial. Muito pouco é conhecido rigorosamente a respeito dos caminhos auto-evitantes a partir de uma perspectiva matemática, apesar de que físicos terem provido numerosas conjecturas que são acreditadas serem verdade e fortemente apoiadas por simulações matemáticas, e que existam diversas conjecturas que foram obtidas por meio de simulações computacionais.
Em física computacional um caminho autoevitante é um caminho em cadeia em ou com um certo número de nós, tipicamente um passo de tamanho fixo e com uma propriedade imperativa de que ele não cruza a si mesmo ou outro caminho. Um sistema de caminhos autoevitantes satisfaz a chamada condição do volume excluído. Em dimensões mais altas, acredita-se que um caminho autoevitante deve se comportar de modo bastante próximo de um passeio aleatório. Caminhos autoevitantes e polígonos autoevitantes ocupam um papel central em modelagem topológica e teoria dos nós no comportamento de moléculas em forma de filamentos e loops, como proteínas. Caminhos autoevitantes são fractais.[2][3] Por exemplo, em a dimensão fractal é , para é próxima a enquanto para , a dimensão fractal é . A dimensão é chamada dimensão crítica superior quando acima dela o volume excluído é insignificante. Um caminho autoevitante que não satisfaz a condição de volume excluído foi recentemente estudado para modelar superfícies geométricas explícitas resultante da expansão do caminho autoevitante.[4]
As propriedades dos caminhos autoevitantes não podem ser calculadas analiticamente, então simulações numéricas são empregadas. O algoritmo de pivô é um método comum para simulações de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC) para medidas uniformes em caminhos autoevitantes de n passos. O algoritmo de pivô trabalha pegando um caminho autoevitante e aleatoriamente escolhendo um ponto desse caminho, e então aplicando uma operação simétrica (rotações e reflexões) no caminho depois do enésimo passo para criar um novo caminho. Calcular o número de caminhos autoevitantes em cada rede é um problema computacional comum. Não existe nenhuma fórmula conhecida para determinar o número de caminhos autoevitantes, embora existam métodos rigorosos para a aproximação.[5][6] Conjectura-se que achar o número de caminhos dessa espécie seja um problema NP-difícil. Para caminhos autoevitantes, do fim de uma diagonal a outra, com apenas movimentos em posição positiva, existem exatamente caminhos para um retículo retangular m × n.
Universalidade
Um dos fenômenos associados com caminhos autoevitantes e modelos estatísticos físicos bidimensionais em geral é a noção de universalidade, isto é, independência de observáveis macroscópicos a partir de detalhes microscópicos, assim como a escolha do retículo. Uma quantidade importante que aparece em conjecturas para leis universais é a constante conectiva, definida como segue:
Seja o número de caminhos autoevitantes de n passos. Uma vez que todo caminho autoevitante de (n+m) passos pode ser decomposto em um caminho autoevitante de n passos e um caminho autoevitante de m passos, segue que cn+m ≤ cncm. Portanto, a sequência {log()} é subaditiva e podemos aplicar o lema de Fekete para mostrar que o seguinte limite existe:
Sendo μ a constante conectiva, uma vez que cn depende do retículo escolhido para o caminho, assim também é com μ. O valor exato para μ só é conhecido para o retículo hexagonal, onde é igual a :[7]
Para outros retículos, μ só foi aproximado numericamente, e não se acredita tratar de acredita de um número algébrico. Conjectura-se que
quando n → ∞, onde μ depende do retículo, mas a correção da lei de potência não; em outras palavras, acredita-se que essa lei seja universal.
Caminhos autoevitantes em redes
Caminhos autoevitantes também têm sido estudados no contexto da análise de rede.[8] Nesse contexto, é comum tratar caminhos autoevitantes como um processo dinâmico, de modo que a cada passo temporal um andarilho aleatoriamente salta entre nós vizinhos na rede. A caminhada acaba quando o andarilho atinge um estado sem saída, de modo que não pode mais avançar para nós vizinhos não visitados. Constatou-se recentemente que nas redes Erdős–Rényi, a distribuição do comprimento de caminho de tais caminhos autoevitantes com crescimento dinâmico podem ser calculados analiticamente, e segue a distribuição de Gompertz.[9]
Limites
Considere a medida uniforme em um caminho autoevitante de n passos em todo o plano. Atualmente é desconhecido se o limite da medida uniforme quando n → ∞ induz uma medida em caminhos infinitos. Contudo, Harry Kesten tem mostrado que assim como uma medida existe para caminhos autoevitantes na metade do plano. Uma questão importante envolvendo caminhos autoevitantes é a existência e invariância conforme do limite de escala, isso é, o limite de tamanho do caminho vai para o infinito, e a malha do retículo vai para zero. Se conjectura que o limite de escala para caminhos autoevitantes seja descrito por uma evolução Schramm–Loewner com parâmetro κ = 83.
Referências
- ↑ P. Flory (1953). Principles of Polymer Chemistry. [S.l.]: Cornell University Press. 672 páginas. ISBN 9780801401343
- ↑ S. Havlin, D. Ben-Avraham (1982). «New approach to self-avoiding walks as a critical phenomenon». J. Phys. A. 15. 321 páginas. doi:10.1088/0305-4470/15/6/013
- ↑ S. Havlin, D. Ben-Avraham (1982). «Theoretical and numerical study of fractal dimensionality in self-avoiding walks». Phys. Rev. A. 26 (3). 1728 páginas. Bibcode:1982PhRvA..26.1728H. doi:10.1103/PhysRevA.26.1728
- ↑ A. Bucksch, G. Turk, J.S. Weitz (2014). «The Fiber Walk: A Model of Tip-Driven Growth with Lateral Expansion». PLOS ONE. 9 (1): e85585. doi:10.1371/journal.pone.0085585
- ↑ Hayes B (Jul–Aug 1998). «How to Avoid Yourself». American Scientist. 86 (4). doi:10.1511/1998.31.3301 Verifique data em:
|data=
(ajuda) - ↑ Liśkiewicz M; Ogihara M; Toda S (July 2003). «The complexity of counting self-avoiding walks in subgraphs of two-dimensional grids and hypercubes». Theoretical Computer Science. 304 (1–3): 129–56. doi:10.1016/S0304-3975(03)00080-X Verifique data em:
|data=
(ajuda) - ↑ Duminil-Copin, Hugo; Smirnov, Stanislav (1 May 2012). «The connective constant of the honeycomb lattice equals sqrt(2+sqrt 2)». Annals of Mathematics. 175 (3): 1653–1665. doi:10.4007/annals.2012.175.3.14 Verifique data em:
|data=
(ajuda) - ↑ Carlos P. Herrero (2005). «Self-avoiding walks on scale-free networks». Phys. Rev. E. 71 (3). 1728 páginas. doi:10.1103/PhysRevE.71.016103
- ↑ Tishby, Biham, Katzav (2016), The distribution of path lengths of self avoiding walks on Erdős-Rényi networks, arXiv:1603.06613.
Bibliografia
- Madras, N.; Slade, G. (1996). The Self-Avoiding Walk. [S.l.]: Birkhäuser. ISBN 978-0-8176-3891-7
- Lawler, G. F. (1991). Intersections of Random Walks. [S.l.]: Birkhäuser. ISBN 978-0-8176-3892-4
- Madras, N.; Sokal, A. D. (1988). «The pivot algorithm – A highly efficient Monte-Carlo method for the self-avoiding walk». Journal of Statistical Physics. 50. doi:10.1007/bf01022990
- Fisher, M. E. (1966). «Shape of a self-avoiding walk or polymer chain». Journal of Chemical Physics. 44 (2). 616 páginas. Bibcode:1966JChPh..44..616F. doi:10.1063/1.1726734
Ligações externas
- OEIS A007764 : o número de caminhos autoevitantes unindo cantos opostos de um grid N x N, com N indo de 0 a 12. Também inclui uma lista estendida até N = 21.
- Weisstein, Eric W. «Self-Avoiding Walk» (em inglês). MathWorld
- Java applet of a 2D self-avoiding walk
- Generic python implementation to simulate SAWs and expanding FiberWalks on a square lattices in n-dimensions.
- Software Norris para gerar caminhos autoevitantes em um diamante cúbico.
Categoria:Polígonos Categoria:Geometria discreta Categoria:Física computacional Categoria:Química computacional