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Caminhantes aleatórios com memória fortemente correlacionada e aplicações na biologia

Processo: 18/15308-4
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de dezembro de 2018 - 30 de novembro de 2022
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Física
Convênio/Acordo: University of Manchester
Proposta de Mobilidade: SPRINT - Projetos de pesquisa - Mobilidade
Pesquisador responsável:Marco Antonio Alves da Silva
Beneficiário:Marco Antonio Alves da Silva
Pesq. responsável no exterior: Sergei Fedotov
Instituição no exterior: University of Manchester, Inglaterra
Instituição Sede: Faculdade de Ciências Farmacêuticas de Ribeirão Preto (FCFRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:16/03918-7 - Caracterização e efeitos de memória em processos estocásticos, AP.R
Assunto(s):Física computacional  Difusão anômala  Processos não markovianos  Passeios aleatórios  Método de Monte Carlo 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Anomalous Diffusion | cancer cells | memory diseases | Monte Carlo | Non-Markovian processes | random walk | Física Biológica e Computacional

Resumo

Os propósitos principais deste projeto são o desenvolvimento de novos modelos em tempo discreto e contínuo de caminhadas aleatórias não-lineares e não-Markovianas, com forte dependência de memória expressa em termos de memória com correlações de longo alcance no tempo, e suas aplicações em problemas biológicos. Mais especificamente, vamos focar em sistemas com memória total e com defeitos, a última sendo aquela na qual a memória recente foi apagada. Os novos modelos de caminhadas aleatórias serão usados para explicar os fenômenos anômalos de transporte, sub- e super-difusivos, observados dentro de células vivas. A questão do mapeamento de processos não-Markovianos em processos Markovianos será explorada, tanto em 1D quanto em 2D. Vamos abordar o surgimento das distribuições de Lévy a partir de processos de caminhadas aleatórias com forte dependência de memória, e explorar efeitos cooperativos não-lineares, e o comportamento emergente decorrente de interações entre caminhantes aleatórios com memória. (AU)

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
FEDOTOV, SERGEI; HAN, DANIEL; IVANOV, ALEXEY O.; DA SILVA, MARCO A. A.. uperdiffusion in self-reinforcing run-and-tumble model with rest. HYSICAL REVIEW, v. 105, n. 1, . (18/15308-4)

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