Gilberto Medeiros Nakamura Teoria do momento angular em sistemas complexos Tese apresentada à Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo como parte das exigências para a obtenção do título de Doutor em Ciências. Área de Concentração: Física Aplicada à Medicina e Biologia. Orientador: Alexandre Souto Martinez. Versão corrigida Versão original disponível na FFCLRP-USP Ribeirão Preto 2017 ii Autorizo a reprodução e divulgação total ou parcial deste trabalho, por qualquer meio convencional ou eletrônico, para fins de estudo e pesquisa, desde que citada a fonte. FICHA CATALOGRÁFICA Nakamura, Gilberto Medeiros Teoria do momento angular em sistemas complexos / Gilberto Medeiros Nakamura; orientador: Alexandre Souto Martinez. - - Ribeirão Preto, 2017. 92 f. : il. Tese (Doutorado) - - Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo, 2017. Inclui Bibliografia. 1. Física estatística 2. Modelos epidêmicos 3. Processos estocásticos 4. Transições de fase Nome: Nakamura, Gilberto Medeiros Título: Teoria do momento angular em sistemas complexos Tese apresentada à Faculdade de Filosofia, Ciên- cias e Letras de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo como parte das exigências para a obtenção do título de Doutor em Ciências. Aprovado em: / / . Banca Examinadora Prof(a). Dr(a). : Instituição: Julgamento: Assinatura: Prof(a). Dr(a). : Instituição: Julgamento: Assinatura: Prof(a). Dr(a). : Instituição: Julgamento: Assinatura: Prof(a). Dr(a). : Instituição: Julgamento: Assinatura: Prof(a). Dr(a). : Instituição: Julgamento: Assinatura: iv Resumo NAKAMURA, G. M. Teoria do momento angular em sistemas complexos. 2017. 92 f. Tese(Doutorado-ProgramadePós-GraduaçãoemFísicaAplicadaàMedicinaeBiologia)-Facul- dadedeFilosofia,CiênciaseLetrasdeRibeirãoPreto,UniversidadedeSãoPaulo,RibeirãoPreto, 2017. A emergência de fenômenos coletivos e correlações de longo alcance impossibilitam a inferência de propriedadesdesistemascomoumtodoapartirdesuaspartescomponentes. Amodelagemdestes sistemasfrequentementeocorremedianteempregodeoperadoresdespinlocalizadosemgrafoscom topologias não-triviais. Aqui, mostramos que o operador de momento angular de muitos corpos une o estudo de diversos sistemas complexos, desde a sistemas epidêmicos até cadeias magnéticas despin. ParaomodeloepidêmicoSIS,determinamosamatrizdetransiçãodoprocessoestocástico correspondente e mostramos suas soluções para grafos regulares e aleatórios, por meio de técnicas geralmente empregadas em sistemas fortemente correlacionados. Já no modelo de Dicke, identi- ficamos o vínculo que explica a relevância e o efeito finito de operadores anti-girantes para duas espécies atômicas confinadas numa cavidade óptica que interagem com radiação eletromagnética. Por fim, o papel do momento angular também é identificado para duas cadeias quânticas de spin 1/2 acopladas, as quais modelam nanoestruturas magnéticas heterogêneas. A estrutura de bandas é calculada, enquanto efeitos espúrios de superfície são removidos pela introdução de quasipartí- culas dotadas de grau de liberdade de spin adicional. Palavras-chave: 1.Físicaestatística2.Modelosepidêmicos3.Processosestocásticos4.Transições de fase v vi Abstract NAKAMURA, G. M. Theory of angular momentum in complex systems. 2017. 92 f. Thesis (Ph.D. - Postgraduate program in Physics Applied to Medicine and Biology) - Faculty of Philosophy, Sciences and Letters, University of São Paulo, Ribeirão Preto, 2017. Theemergenceofcollectivephenomenaandlongrangecorrelationsmakesitimpossibletoinferthe properties of whole systems from their components. Their modeling often occurs through the use of localized spin operators, taking place within graphs with non-trivial topologies. Here, we show that the many-body angular momentum operator connects the study of several complex systems, ranging from epidemic systems to magnetic spinchains. For the SIS epidemic model, we calculate thetransitionmatrixofthecorrespondingstochasticprocessandshowthecorrespondingsolutions forregularandrandomgraphs,usingtechniquesgenerallyemployedinstronglycorrelatedsystems. For the Dicke model we identify the constraint that explains the relevance and finite size effect of anti-rotating operators, for two atomic species, confined within an optical cavity, and interacting with electromagnetic radiation. Finally, the role of angular momentum is also identified for two coupled quantum spinchains 1/2 which model heterogeneous magnetic nanostructures. The band structure is calculated, while spurious surface effects are removed due to the introduction of qua- siparticles with an additional spin degree of freedom. Key-words: 1.StatisticalPhysics2.Epidemicmodels3.Stochasticprocesses4.Phasetransitions vii viii Sumário 1 Introdução 1 2 Momento angular 5 2.1 Spin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.2 Operadores de spin localizados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.3 Fermionização . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.4 Fermionização: aplicação no modelo XY . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.5 Bosonificação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 2.6 Tese . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 3 Aplicações em modelos epidemiológicos 29 3.1 Modelos epidêmicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 3.2 Abordagem determinística compartimental . . . . . . . . . . . . . . . 38 3.3 Abordagem estocástica baseada em agentes . . . . . . . . . . . . . . . 43 3.4 Operadores e a matriz de transição . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 3.5 Observáveis e evolução temporal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 3.6 Norma do vetor probabilidade . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 3.7 Teoria de Perturbação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 3.7.1 Redes aleatórias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 3.7.2 Redes periódicas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 3.8 Outras aplicações epidemiológicas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 3.9 Conclusão . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 4 Simetrias em cavidades ópticas 85 4.1 Modelo de Dicke . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 4.2 Efeitos de N finito . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 ix x 4.3 Simetria U(1) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 4.4 Operadores angulares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 4.5 Duas espécies atômicas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 4.6 Conclusão . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 5 Nanoestruturas magnéticas 107 5.1 Cadeias de spin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 5.2 Fermionização . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113 5.3 Modelo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 5.4 Quasipartículas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118 5.5 Hamiltoniano canônico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122 5.6 Conclusão . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125 6 Conclusão e perspectivas 127 Apêndice 1 -Grafos e redes 131 1.1 Redes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133 1.2 Combinação linear de Grafos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136 Apêndice 2 -Simetrias finitas e implementação computacional 139 2.1 Espaço vetorial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139 2.2 Representação matricial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143 Apêndice 3 -Matriz de transição para mais que dois estados epidêmi- cos 147 3.1 Matrizes de Weyl . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147 3.2 Movimentos difusivos de patógenos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148 3.3 Endemias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149 Apêndice 4 -Aproximações 153 4.1 Estados coerentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153 4.2 Aproximação de Bethe-Peierls . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156 Apêndice 5 -Aplicações em processos estocásticos com memória 157 Referências 161
Description: