Stochastic Dynamics of Biological Poupulations

Nesta tese investigamos modelos irreversíveis dentro do contexto da mecânica estatística de não-equilíbrio motivados por alguns problemas de dinâmicas de populações biológicas. Procuramos identificar a existência de transições de fase e as classes de universalidade às quais os modelos pertencem. Além disso, buscamos modelos que capturem as principais características dos sistemas biológicos que procuramos descrever. Encontramos a solução analítica exata para o modelo suscetível-infectado-recuperado (SIR) em uma rede unidimensional. Investigamos o modelo suscetível-infectado-recuperado com infecção recorrente. Mostramos que o modelo pertence à classe de universalidade da percolação isotrópica, salvo pelos parâmetros em que se torna o processo de contato. Obtivemos também a linha de transição entre as fases em que há e não há propagação da epidemia, através de aproximações de campo médio e por simulações de Monte Carlo do modelo na rede quadrada. Investigamos uma dinâmica para duas espécies biológicas e dois nichos ecológicos; para tanto introduzimos um modelo estocástico irreversível de quatro estados. Concluímos que o modelo oferece uma descrição para as oscilações temporais das populações das espécies e para a alternância de dominância entre estas. Para chegar a esta conclusão, utilizamos simulações de Monte Carlo do modelo na rede quadrada, aproximações de campo médio e a abordagem da equação mestra de nascimento e morte, a qual, para grandes populações, pode ser aproximada por uma equação de Fokker-Planck que é associada a um conjunto de equações de Langevin. Por fim, usando simulações de Monte Carlo, analisamos a dinâmica de duas espécies biológicas e dois nichos ecológicos incluindo difusão. Novamente verificamos que o modelo gera cenários com oscilações temporais das populações das espécies e alternância de dominância entre estas. Ademais, concluímos que modelo pertence à classe de universalidade da percolação direcionada e obtivemos o diagrama de fase.In this thesis we investigate irreversible models within the context of nonequilibrium statistical mechanics motivated by some problems of biological population dynamics. We look for dentifying the existence of phase transition and the universality classes to which the models belong. In addition to that, we look for models that capture the main characteristics of the biological systems which we are interested in describing. We found the exact analytic solution of the susceptible-infected-recovered (SIR) model on one-dimensional lattice. We investigated the susceptible-infected-recovered model with recurrent infection. We showed that the model belongs to the isotropic percolation universality class, except for the parameters that make the model become a contact process. We obtained the transition line between the phases in which there is propagation of the epidemic and in which there is not, by means of mean-field approximations and Monte Carlo simulations on a square lattice. Furthermore, we investigated a dynamic for two biological species and ecological niches; for this purpose we introduced an irreversible stochastic model with four states. We conclude that the modoffers a description of time oscillations of the species populations and of the alternating dominance between them. To achieve this conclusion we used Monte Carlo simulations of this model on a square lattice, mean-field approximation, and the birth and death master equation approach, which for large populations can be approximated by a Fokker-Planck equation that is associated to a set of Langevin equations. Finally, using Monte Carlo simulations, we analyzed a dynamic for two biological species and ecological niches including diffusion. Again, we verified that the model generates scenarios with time oscillations of the species populations and with alternating dominance between them. Also, we conclude that the model belongs to the directed percolation universality class and we found the phase diagram