1. TEDE
  2. Unidade Manaus
  3. Programa de Pós-graduação em Física
  4. Mestrado em Física
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dc.creatorBatalha, Geyson Maquiné-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/8702408111119159eng
dc.contributor.advisor1Galiceanu, Mircea Daniel-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8251039594746344eng
dc.contributor.referee1Salmon, Octavio Daniel Rodriguez-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8617565470648034eng
dc.contributor.referee2Volta, Antonio-
dc.date.issued2022-01-28-
dc.identifier.citationBATALHA, Geyson Maquiné. Transporte quântico em redes hexagonais. 2022. 49 f. Dissertação (Mestrado em Física) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus (AM), 2022.eng
dc.identifier.urihttps://tede.ufam.edu.br/handle/tede/8750-
dc.description.resumoA caminhada quântica é o análogo quântico da caminhada aleatória, e se divide em dois modelos: o de tempo discreto e o de tempo contínuo. Neste trabalho foi utilizado o modelo de tempo contínuo para analisar a probabilidade média de retorno e o seu valor médio ao longo do tempo nas redes de grafeno e fulereno. Essas quantidades são determinadas a partir dos autovalores e autovetores da matriz Laplaciano. Para as estruturas de grafeno, a medida que reduzimos o número de hexágonos ao longo da direção x, a eficiência do trasporte diminui. Além disso, essa perda também ocorre quando temos uma menor quantidade de vértices. Logo, a rede mais eficiente foi o grafeno com 17 faces hexagonais ao longo de x e 1 face hexagonal ao longo de y, e a mais ineficiente foi o fulereno C60.eng
dc.description.abstractThe quantum walk is the quantum analog of the random walk, and is divided into two models: the discrete-time and the continuous-time models. In this work, the continuous-time model was used to analyze the average return probability and its average value over time in graphene and fullerene networks. These quantities are determined from the eigenvalues and eigenvectors of the Laplacian matrix. For the graphene structures, as we reduce the number of hexagons along the x direction, the transport efficiency decreases. Moreover, this loss also occurs when we have a smaller number of vertices. Therefore, the most efficient network was the graphene with 17 hexagonal faces along x and 1 hexagonal face along y, and the most inefficient was fullerene C60.eng
dc.description.sponsorshipCNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológicoeng
dc.formatapplication/pdf*
dc.thumbnail.urlhttps://tede.ufam.edu.br/retrieve/54106/Disserta%c3%a7%c3%a3o_GeysonBatalha_PPGFIS.pdf.jpg*
dc.languageporeng
dc.publisherUniversidade Federal do Amazonaseng
dc.publisher.departmentInstituto de Ciências Exataseng
dc.publisher.countryBrasileng
dc.publisher.initialsUFAMeng
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Físicaeng
dc.rightsAcesso Aberto-
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/-
dc.subjectCarbonopor
dc.subjectMateriais nanoestruturadospor
dc.subject.cnpqCIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: FÍSICAeng
dc.titleTransporte quântico em redes hexagonaiseng
dc.typeDissertaçãoeng
dc.subject.userCaminhada quânticapor
dc.subject.userTempo contínuopor
dc.subject.userGrafenopor
dc.subject.userFulerenopor
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