Organismos vivos, ecossistemas e o planeta Terra são, do ponto de vista físico, exemplos de sistemas extraordinariamente grandes e complexos que não estão em equilíbrio térmico. Para descrever fisicamente os sistemas de não-equilíbrio, a teoria do funcional da densidade dinâmica tem sido usada até agora.

No entanto, essa teoria tem pontos fracos, como os físicos da Universidade de Bayreuth mostraram agora em um artigo publicado no Journal of Physics: Condensed Matter . A teoria funcional de potência provou ter um desempenho substancialmente melhor – em combinação com métodos de inteligência artificial, ela permite descrições e previsões mais confiáveis ??da dinâmica de sistemas fora do equilíbrio ao longo do tempo.

Sistemas de muitas partículas são todos os tipos de sistemas compostos de átomos, elétrons, moléculas e outras partículas invisíveis a olho nu. Eles estão em equilíbrio térmico quando a temperatura é equilibrada e nenhum fluxo de calor ocorre. Um sistema em equilíbrio térmico muda de estado apenas quando as condições externas mudam. A teoria do funcional de densidade é feita sob medida para o estudo de tais sistemas.

Por mais de meio século, provou seu valor irrestrito na química e na ciência dos materiais . Com base em uma poderosa variante clássica dessa teoria, os estados de sistemas de equilíbrio podem ser descritos e previstos com alta precisão. A teoria funcional de densidade dinâmica (DDFT) estende o escopo desta teoria para sistemas fora do equilíbrio. Isso envolve a compreensão física de sistemas cujos estados não são fixados por suas condições externas de contorno.

Esses sistemas têm um impulso próprio: eles têm a capacidade de mudar seus estados sem que influências externas atuem sobre eles. Resultados e métodos de aplicação de DDFT são, portanto, de grande interesse, por exemplo, para o estudo de modelos de organismos vivos ou fluxos microscópicos.

No entanto, DDFT usa uma construção auxiliar para tornar os sistemas de não-equilíbrio acessíveis à descrição física. Ele traduz a dinâmica contínua desses sistemas em uma sequência temporal de estados de equilíbrio. Isso resulta em um potencial de erros que não deve ser subestimado, como mostra a equipe de Bayreuth liderada pelo Prof. Dr. Matthias Schmidt no novo estudo.

As investigações se concentraram em um exemplo comparativamente simples - o fluxo unidirecional de um gás conhecido na física como "fluido de Lennard-Jones". Se este sistema de não-equilíbrio for interpretado como uma cadeia de estados de equilíbrio sucessivos, um aspecto envolvido na dinâmica dependente do tempo do sistema é negligenciado, ou seja, o campo de fluxo. Como resultado, o DDFT pode fornecer descrições e previsões imprecisas.

"Não negamos que a teoria do funcional da densidade dinâmica possa fornecer informações e sugestões valiosas quando aplicada a sistemas fora do equilíbrio sob certas condições. O problema, no entanto, e queremos chamar a atenção para isso em nosso estudo usando o fluxo de fluido como exemplo, é que não é possível determinar com certeza suficiente se essas condições são atendidas em algum caso particular. O DDFT não fornece nenhum controle sobre se as condições restritas da estrutura são dadas sob as quais ele permite cálculos confiáveis. Isso torna ainda mais valioso desenvolver conceitos teóricos alternativos para a compreensão de sistemas de não-equilíbrio", diz o Prof. Dr. Daniel de las Heras, primeiro autor do estudo.

Por dez anos, a equipe de pesquisa em torno do Prof. Dr. Matthias Schmidt tem feito contribuições significativas para o desenvolvimento de uma teoria física ainda jovem, que até agora provou ser muito bem-sucedida no estudo físico de sistemas de muitas partículas: o funcional de potência teoria (PFT). Os físicos de Bayreuth perseguem o objetivo de conseguir descrever a dinâmica de sistemas de não-equilíbrio com a mesma precisão e elegância com que a teoria clássica do funcional da densidade permite a análise de sistemas de equilíbrio.

Em seu novo estudo, eles agora usam o exemplo de um fluxo de fluido para mostrar que a teoria do funcional de potência é significativamente superior ao DDFT quando se trata de entender sistemas fora do equilíbrio. O PFT permite descrever a dinâmica destes sistemas sem que seja necessário fazer um desvio por uma cadeia de sucessivos estados de equilíbrio no tempo. O fator decisivo aqui é o uso da inteligência artificial. O aprendizado de máquina abre o comportamento dependente do tempo do fluxo de fluido, incluindo todos os fatores relevantes para a dinâmica inerente do sistema, incluindo o campo de fluxo. Dessa forma, a equipe conseguiu controlar o fluxo do fluido Lennard-Jones com alta precisão.

"Nossa investigação fornece mais evidências de que a teoria da função de potência é um conceito muito promissor que pode ser usado para descrever e explicar a dinâmica de sistemas de muitas partículas. Em Bayreuth, pretendemos aprofundar essa teoria nos próximos anos, aplicando-a ao não-equilíbrio sistemas que têm um grau de complexidade muito maior do que o fluxo de fluido que estudamos. Desta forma, o PFT será capaz de suplantar a teoria do funcional da densidade dinâmica, cujas fraquezas sistêmicas ele evita de acordo com nossas descobertas até agora. A teoria do funcional da densidade original , que é adaptado para sistemas de equilíbrio e provou seu valor, é mantido como um elegante caso especial de PFT", diz o Prof. Dr. Matthias Schmidt, que é presidente da física teórica II na Universidade de Bayreuth.