Paulo Murilo Castro de Oliveira

Tem atuado em duas linhas de pesquisa, ambas ligadas à Física computacional. A primeira trata de fenômenos críticos e transições de fase, na qual tem trabalhado desde 1977. Recentemente introduziu um novo método para o cálculo de propriedades termodinâmicas, “Broad Histogram Method”, Braz. J. Phys. 26: 677, 1996, determinando diretamente o espectro energético do sistema em estudo, isto é, a degenerescência de cada nível de energia permitido. Essa teoria permite calcular o espectro a partir de certas médias de grandezas microscópicas, funções da energia. Tais médias podem ser determinadas por meio de simulações computacionais, por exemplo, com grande precisão. Como tal espectro não depende de fatores externos, uma vez determinado pode ser usado novamente para diferentes ambientes a que o mesmo sistema seja submetido. Dessa maneira, diferentes temperaturas podem ser estudadas a partir de uma única simulação computacional, em vez de repetir todo o processo canônico de simulação para cada nova temperatura de interesse. A segunda linha de pesquisa trata da simulação e criação de modelos para sistemas complexos. Começou a trabalhar nesta linha em 1986, quando algumas poucas equipes no mundo também iniciavam estes estudos. Um sistema complexo evolui no tempo, sendo formado por várias unidades interconectadas numa intrincada rede de influências mútuas. Uma dada unidade é puxada para um lado por algumas outras, e empurrada no sentido oposto pelas demais, tendo que adotar uma solução de compromisso para este conflito. Uma vez escolhido o estado mais conveniente, esta escolha vai por sua vez influenciar outras unidades, cada uma destas vai adotar também sua própria solução de compromisso, e assim por diante. À medida em que o tempo passa, uma postura anterior deixa de ser a mais conveniente, a unidade correspondente refaz sua decisão, e o sistema como um todo evolui desta maneira. A realimentação das influências introduz correlações de longo prazo, as decisões atuais dependendo fortemente das adotadas em passado remoto: o sistema tem memória. Muitos estados de equilíbrio final se tornam possíveis, dependendo da situação inicial e de pequenos acidentes contingenciais durante o percurso histórico. Correlações de longo alcance no espaço também aparecem e essa propriedade faz com que o sistema seja robusto a drásticas simplificações nos detalhes microscópicos, abrindo uma imensa possibilidade para a criação e simulação de modelos altamente simplistas do ponto de vista microscópico: a complexidade é fruto da intrincada rede de interconexões e não dos detalhes de funcionamento de cada unidade individualmente. Por outro lado, como o sistema como um todo se comporta de forma completamente diferente de cada uma de suas unidades (a tão falada não-linearidade), não se pode atacar esses problemas com as técnicas usuais de perturbação, onde pequenas partes são tratadas isoladamente. Desta forma, o computador se torna praticamente o único instrumento disponível para esse estudo. Paulo Murilo tem três publicações de divulgação – “Sistemas Complexos”, Ciência Hoje 16 (92): 14, 1993 “Biologia, Física e Computadores: uma Saudável Simbiose”, Ciência Hoje 22 (127), 54(1997); “Computer Simulations of Neural Networks”, Computers in Physics 11, 1997, em que procura introduzir esse tema, com vários exemplos de sistemas complexos, desde a economia de mercado de alta tecnologia até a evolução natural de Darwin.