Estatística de Kaniadakis

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A estatística de Kaniadakis (também conhecida como estatística κ) é uma generalização estatística baseada em uma nova entropia, nomeada entropia de Kaniadakis (ou entropia κ), desenvolvida pelo engenheiro greco-italiano Giorgio Kaniadakis em 2001,[1] que surgiu como uma generalização relativística da entropia Boltzmann-Shannon.[2][3][4]

A partir da otimização da entropia de Kaniadakis, é possível derivar uma coleção de distribuições de probabilidade consideradas as candidatas mais viáveis para explicar as distribuições estatísticas de cauda de lei de potência,[5] observadas experimentalmente em vários sistemas complexos físicos,[6] naturais[7] e artificiais. Além disso, a estatística de Kaniadakis é amplamente utilizada no meio científico em diversas outras aplicações como física de reatores,[8][9] geofísica[10][11] e astrofísica.[12][13]

Formalismo matemático

O formalismo matemático da estatística κ de Kaniadakis é gerado por funções κ-deformadas, especialmente a função κ-exponencial.

Função κ-exponencial

Gráfico da função κ-exponencial expκ(x) para três valores diferentes de κ. A curva preta sólida correspondente à função exponencial ordinária exp(x) (κ=0)

A exponencial de Kaniadakis (ou κ-exponencial) é uma generalização de um parâmetro da função exponencial ordinária, dada por:

expκ(x)={(1+κ2x2+κx)1κse 0<κ<1.exp(x)se κ=0,

com expκ(x)=expκ(x).

O κ-exponencial para 0<κ<1 também pode ser escrito na forma:

expκ(x)=exp(1κarcsenh(κx)).

Os primeiros cinco termos da expansão de Taylor de

expκ(x)

são dados por:

expκ(x)=1+x+x22+(1κ2)x33!+(14κ2)x44!+

onde os três primeiros são os mesmos da função exponencial ordinária.

Propriedades básicas

A função exponencial κ, como a exponencial ordinária, tem as seguintes propriedades:

expκ(x)()
ddxexpκ(x)>0
d2dx2expκ(x)>0
expκ()=0+
expκ(0)=1
expκ(+)=+
expκ(x)expκ(x)=1

Além disso, para um número real r, o κ-exponencial tem a propriedade:

[expκ(x)]r=expκ/r(rx).

Função κ-logaritmo

Plot of the κ-logarithmic function lnκ(x) for three different κ-values. The solid black curve corresponding to the ordinary logarithmic function ln(x) (κ=0).

O logaritmo de Kaniadakis (ou κ-logaritmo) é uma generalização relativística de um parâmetro da função logarítmica ordinária,

lnκ(x)={xκxκ2κse 0<κ<1,ln(x)se κ=0,

com lnκ(x)=lnκ(x), a função inversa do exponencial κ:

lnκ(expκ(x))=expκ(lnκ(x))=x.

O logaritmo κ para 0<κ<1 também pode ser escrito na forma:

lnκ(x)=1κsinh(κln(x))

Os primeiros cinco termos da expansão de Taylor de lnκ(x) são dados por:

lnκ(1+x)=xx22+(1+κ22)x33

seguindo a regra

lnκ(1+x)=n=1bn(κ)(1)n1xnn

com b1(κ)=1, e

bn(κ)(x)={1se n=1,12(1κ)(1κ2)...(1κn1),+12(1+κ)(1+κ2)...(1+κn1)para n>1,

onde bn(0)=1 e bn(κ)=bn(κ). Os dois primeiros termos da expansão de Taylor de lnκ(x) são os mesmos da função logarítmica comum.

Propriedades básicas

A função κ-logaritmo, como o logaritmo comum, tem as seguintes propriedades:

lnκ(x)(+)
ddxlnκ(x)>0
d2dx2lnκ(x)<0
lnκ(0+)=
lnκ(1)=0
lnκ(+)=+
lnκ(1/x)=lnκ(x)

Além disso, para um número real r, o κ-logaritmo tem a propriedade:

lnκ(xr)=rlnrκ(x)

κ-Álgebra

κ-soma

Para qualquer x,y e|κ|<1, a soma de Kaniadakis (ou κ-soma) é definida pela seguinte lei de composição:

xκy=x1+κ2y2+y1+κ2x2,

que também pode ser escrito na forma:

xκy=1κsenh(arcsenh(κx)+arcsenh(κy)),

onde a soma ordinária é um caso particular no limite clássico κ0: x0y=x+y.

A κ-soma, como a soma ordinária, tem as seguintes propriedades:

1. associatividade:(xκy)κz=xκ(yκz)
2. elemento neutro:xκ0=0κx=x
3. elemento oposto:xκ(x)=(x)κx=0
4. comutatividade:xκy=yκx

A κ-diferença κ é dada por xκy=xκ(y).

A propriedade fundamental expκ(x)expκ(x)=1 surge como um caso especial da expressão mais geral abaixo:expκ(x)expκ(y)=expκ(xκy)

Além disso, as κ-funções e a κ-soma apresentam as seguintes relações:

lnκ(xy)=lnκ(x)κlnκ(y)

A distribuição de Kaniadakis

A distribuição de Kaniadakis pode ser considerada uma estatística não gaussiana ou ainda uma estatística quase Maxwelliana, pois é baseada numa generalização do teorema-H de Boltzmann,[14] sendo dependente do parâmetro κ que mostra o desvio do sistema em questão de um comportamento gaussiano. Essa distribuição é baseada numa função exponencial deformada exp{κ}(x) que obedece a seguinte condição:

expκ(x)expκ(x)=1

A função exponencial considerando a estatística de Kaniadakis é dada pela seguinte equação:

expκ(x)=(1+κ2x2+κx)1κ

Física de reatores

Considerando a função exponencial, a distribuição κ pode ser escrita como:

fκ(V,T)=Aκexpκ(MV22KBT)

onde:

  • Aκ=(|κ|MπKBT)(1κ)(1+12(n|κ|))(Γ(12|κ|+n4)Γ(12|κ|n4))
  • KB é a Constante de Boltzmann.
  • T é a temperatura do meio.
  • V é a velocidade do núcleo alvo.
  • M é a massa do núcleo alvo.
  • n é a dimensão do sistema.

Quando o parâmetro κ tende a zero, a função fκ(V,T) retorna à distribuição de Maxwell-Boltzmann, dada por:[15][14]

f(V,T)=(M2πKBT)exp(MV22KBT)

Aplicações

A estatística deformada κ pode ser aplicada em diversas áreas, tais como:

Predefinição:Referências

  1. Predefinição:Citar periódico
  2. Predefinição:Citar periódico
  3. Predefinição:Citar periódico
  4. Predefinição:Citar periódico
  5. Predefinição:Citar periódico
  6. Predefinição:Citar periódico
  7. Predefinição:Citar periódico
  8. Predefinição:Citar periódico
  9. Predefinição:Citar periódico
  10. Predefinição:Citar periódico
  11. Predefinição:Citar periódico
  12. Predefinição:Citar periódico
  13. Predefinição:Citar periódico
  14. 14,0 14,1 14,2 Guedes, G., Gonçalves, A. C., & Palma, D. A. P. (2017). The Doppler Broadening Function using the Kaniadakis distribution. Annals of Nuclear Energy, 110, 453–458. https://doi.org/10.1016/j.anucene.2017.06.057
  15. 15,0 15,1 de Abreu, W. V., Gonçalves, A. C., & Martinez, A. S. (2019). Analytical solution for the Doppler broadening function using the Kaniadakis distribution. Annals of Nuclear Energy, 126, 262–268. https://doi.org/10.1016/j.anucene.2018.11.023
  16. Carvalho, J. C., Silva, R., Do Nascimento, J. D., Soares, B. B., & De Medeiros, J. R. (2010). Observational measurement of open stellar clusters: A test of Kaniadakis and Tsallis statistics. EPL, 91(6). https://doi.org/10.1209/0295-5075/91/69002
  17. 17,0 17,1 17,2 17,3 Kaniadakis, G. (2001). Non-linear kinetics underlying generalized statistics. Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 296(3–4), 405–425. https://doi.org/10.1016/S0378-4371(01)00184-4