| Processo: | 23/03917-4 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 01 de maio de 2023 |
| Data de Término da vigência: | 30 de abril de 2025 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Física |
| Pesquisador responsável: | Nathan Jacob Berkovits |
| Beneficiário: | Guilherme Henrique da Silva Costa |
| Instituição Sede: | Instituto de Física Teórica (IFT). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de São Paulo. São Paulo , SP, Brasil |
| Vinculado ao auxílio: | 21/14335-0 - ICTP Instituto Sul-Americano para Física Fundamental: um centro regional para Física Teórica, AP.ESP |
| Assunto(s): | Sincronização |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Osciladores de Kuramoto | Redes modulares | sincronização | Física aplicada à biologia |
Resumo A emergência de sincronização e suas propriedades gerais são de interesse particular para cientistas de diversas áreas como física, ciências sociais e biologia. De neurônios à dinâmica de populações e vaga-lumes, a natureza exibe múltiplos exemplos de comportamentos sincronizados e coletivos. De forma a entender propriedades básicas de sincronização, Kuramoto propôs um modelo que se tornou o paradigma da área, sendo amplamente estudado recentemente. Desde a publicação original do modelo, em 1975, diversas extensões e generalizações do mesmo foram propostas, como substituir o acoplamento global entre todos os elementos por interações de primeiros vizinhos em redes complexas de diferentes topologias, considerar forças externas agindo sob os osciladores, substituir o acoplamento escalar pelo matricial (gerando frustração) ou até mesmo estudar o modelo em dimensões superiores. O acoplamento matricial no modelo de Kuramoto foi proposto por Buzanello e colaboradores em 2022 e estudado em 2D considerando interações entre todos os osciladores. Entretanto, em sistemas reais, os elementos do sistema comumente possuem uma vizinhança de interação, que pode ser modelada como redes. Dessa forma, o estudo desse modelo em topologias complexas, como redes aleatórias ou livres de escala, é um objeto de estudo interessante e aberto que pode trazer à tona novos aspectos e comportamentos sobre sincronização. Um tipo de topologia particular que é interessante para fenômenos de espalhamento e sincronização são as redes modulares: um conjunto de vértices organizados em grupos com a propriedade de serem densamente conectados dentro do grupo mas fracamente conectados fora do módulo. Redes modulares são substratos interessantes para imitar a estrutura de comunidades presente em sistemas reais como redes neuronais, sociais e biológicas. Considerando o caso de redes neuronais, outro aspecto importante é o efeito de forças externas agindo sobre os osciladores, já que a sincronização e propagação de sinais neuronais são ocorrem por gatilhos que agem em uma pequena porção dos neurônios. Assim, inspirados pelo fenômeno de sincronização neuronal, pretendemos estudar o modelo de Kuramoto frustrado sob influência de forças externas em redes modulares. | |
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