q-Voter em reticulados
Junho/2026, Mestrado, TF.
Implementação do módelo em reticulados de dimensão .
Implementação do q-voter em reticulados com Monte Carlo e Gillespie.
📊 Reprodução do Artigo Original¶
Os dados gerados em Fortran são processados pelos scripts em Python (plot_mc.py e plot_g.py), reproduzindo fielmente os resultados reportados por Castellano et al. (2009).
Tempo de Consenso no Limite de Campo Médio (Fig. 3 do artigo)¶
O tempo necessário para que a rede atinja um estado absorvente (consenso) varia com o tamanho do sistema . Em , o tempo cresce como , diferenciando-se da dinâmica de voter clássica (linear).

Figure 1:Tempo de Consenso no Limite de Campo Médio
Densidade de Links Ativos em 2D (Fig. 5 do artigo)¶
Em dimensão com , o modelo resgata o comportamento na classe de universalidade do Voter Model generalizado no ponto crítico . No ponto crítico, a inversão da densidade de links ativos () cresce logaritmicamente com o tempo.

Figure 2:Densidade de Links Ativos em 2D
Correlações na Rede (Fig. 6 do artigo)¶
Ao avaliar a correlação espacial no ponto crítico para diferentes tempos (), observamos o colapso perfeito das curvas quando reescalonadas por , confirmando a presença de duas escalas de comprimento distintas presentes na classe de universalidade do voter.

Figure 3:Correlações na Rede