Trabalhos 2020/2: mudanças entre as edições

De Física Computacional
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===[[Modelo de agentes de distribuição de riquezas]] ===
===[[Modelo de agentes de distribuição de riquezas]] ===
'''Grupo: Bernardo Boatini, Murilo Kessler Azambuja e Natália Ferrazzo'''
==Introdução==
A física estatística, em particular a teoria cinética dos gases, fornece uma estrutura útil para descrever a complexidade das interações de mercado. Da mesma forma que um sistema físico composto de muitas partículas trocando energia via colisões binárias, os Modelos de Troca de Cinética consideram um conjunto de agentes econômicos interagentes que trocam de forma binária uma quantidade conservada chamada de riqueza.
Para iniciar a discussão, vamos supor que todos agentes tem inicialmente riqueza unitária, de forma que a riqueza está igualmente distribuída entre todos. Desta forma, seja um sistema com  <math>N</math>  agentes, onde o agente  <math>i</math>  é caracterizado pela riqueza  <math>w_i(t)</math> e pelo fator de aversão-a-riscos <math>\beta_i</math> no tempo  <math>t</math>, podemos definir uma troca de riqueza entre os agentes <math>i</math> e <math>j</math> —selecionados aleatóriamente, supondo que <math>i</math> ganha riqueza de <math>j</math>—, como <ref name=BENHUR> https://arxiv.org/pdf/1904.05875.pdf CARDOSO, B. F.;GONÇALVEZ, S.; IGLESIAS, J. R.; "WEALTH DISTRIBUTION MODELS WITH REGULATIONS: DYNAMICS AND EQUILIBRIA" </ref>
<center><math>w_i(t+1) = w_i(t) + \Delta w \qquad w_j(t+1) = w_j(t) - \Delta w</math></center>
==Referências==
<references/>

Edição atual tal como às 17h23min de 27 de maio de 2021

Modelo de Keller-Segel para relação população-economia

Equações de Laplace e Poisson

Difusão ambipolar em plasmas

Equação de Cahn-Hilliard

Modelo de Fitzhugh-Nagumo para o potencial de ação em neurônios

Belousov-Zhabotinsky

Modelo de Bornholdt para simulação de mercados financeiros artificiais

Simulação de Micélio de Fungo

Problema de Fermi-Pasta-Ulam

Termostato de Nosé-Hoover

Modelo de agentes de distribuição de riquezas

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