A Mecânica Estatística de Boltzmann-Gibbs descreve adequadamente aqueles sistemas que apresentam características tais como forças de curto alcance, memória de curto alcance, ergodicidade. A situação é naturalmente muito mais complexa quando estas condições não são satisfeitas. Uma classe importante de tais sistemas complexos (naturais, artificiais e sociais) é adequadamente descrita pela assim chamada Mecânica Estatística Não Extensiva, que generaliza a teoria usual. Resultados teóricos (e.g., generalizacion del teorema del limite central), experimentais (e.g., redes óticas) e computacionais (e.g., mapas dissipativos e conservativos) recentes serão apresentados.
Prof. Dr. Osame Kinouchi, USP - Ribeirão Preto
25 de abril, terça-feira, Ed. Principal, Ala 1, Sala 204, às 14h
A recurrent idea in the study of complex systems is that optimal information processing is to be found near phase transitions. However, this heuristic hypothesis has few (if any) concrete realizations where a standard and biologically relevant quantity is optimized at criticality. Here we give a clear example of such phenomenon: a network of excitable elements has its sensitivity and dynamic range maximized at the critical point of a nonequilibrium phase transition. Our results are compatible with the essential role of gap junctions in olfactory glomeruli and retinal ganglionar cell output. Synchronization and global oscillations also emerge from the network dynamics. We propose that the main functional role of electrical coupling is to provide an enhancement of dynamic range, therefore allowing the coding of information spanning several orders of magnitude. The mechanism provides a microscopic neural basis for psychophysical laws.
Prof. Dr. Marcos Nogueira Martins, IFUSP