T\u00e3o importante quanto a compreens\u00e3o de fen\u00f4menos f\u00edsicos \u00e9 a exist\u00eancia de ferramentas matem\u00e1ticas que permitam descrev\u00ea-los de forma adequada e precisa. E uma das ferramentas que tem ganho muito destaque na \u00faltima d\u00e9cada \u00e9 a dos grafos\u00a0aleat\u00f3rios (random graphs).<\/p>\n\n\n\n
Trata-se de um termo gen\u00e9rico que designa a distribui\u00e7\u00e3o de probabilidades em gr\u00e1ficos e que tem encontrado uso em diversos ramos da ci\u00eancia, como em redes complexas e teoria da informa\u00e7\u00e3o, al\u00e9m do estudo de propriedades de transporte em sistemas eletr\u00f4nicos desordenados.<\/p>\n\n\n\n
Agora, uma dupla de f\u00edsicos no Brasil e no M\u00e9xico apresentam um m\u00e9todo geral para obter a fun\u00e7\u00e3o que controla o grande desvio de probabilidades que uma matriz aleat\u00f3ria esparsa apresenta dentro de um dado intervalo.<\/p>\n\n\n\n
Os pesquisadores Fernando L. Metz, do Departamento de F\u00edsica da Universidade Federal de Santa Maria (RS), e Isaac P\u00e9rez Castillo, do Departamento de Sistemas Complexos do Instituto de F\u00edsica da UNAM, na Cidade do M\u00e9xico, apresentaram seus resultados no “Physical Review Letters” em 1o de setembro.<\/p>\n\n\n\n
No trabalho, eles aplicam seu m\u00e9todo para estudar dois exemplos distintos, um envolvendo os chamados grafos de Erd\u00f6s-R\u00e9nyi, e outro referente ao modelo de Anderson para grafos aleat\u00f3rios regulares. “Nossos achados te\u00f3ricos s\u00e3o minuciosamente comparados \u00e0s diagonaliza\u00e7\u00f5es num\u00e9ricas em ambos os casos, mostrando um acordo razoavelmente bom”, descrevem os cientistas.<\/p>\n\n\n\n
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