Caminho autoevitante

Em matemática, um caminho autoevitante é uma sequência de movimentos em um retículo que não visita o mesmo ponto mais de uma vez. Este é um caso especial da noção de caminho da teoria dos grafos. Um polígono autoevitante é um caminho autoevitante fechado em um retículo. O termo caminho autoevitante foi introduzido pelo químico Paul Flory,^[1] a fim de modelar o comportamento real de entidades de configuração em cadeia, tais como solventes e polímeros, cujos volumes físicos proíbem múltiplas ocupações do mesmo ponto espacial. Muito pouco é conhecido rigorosamente a respeito dos caminhos auto-evitantes a partir de uma perspectiva matemática, apesar de que físicos terem provido numerosas conjecturas que são acreditadas serem verdade e fortemente apoiadas por simulações matemáticas, e que existam diversas conjecturas que foram obtidas por meio de simulações computacionais.

Em física computacional um caminho autoevitante é um caminho em cadeia em ${\displaystyle {\text{R}}^{2}}$ ou ${\displaystyle {\text{R}}^{3}}$ com um certo número de nós, tipicamente um passo de tamanho fixo e com uma propriedade imperativa de que ele não cruza a si mesmo ou outro caminho. Um sistema de caminhos autoevitantes satisfaz a chamada condição do volume excluído. Em dimensões mais altas, acredita-se que um caminho autoevitante deve se comportar de modo bastante próximo de um passeio aleatório. Caminhos autoevitantes e polígonos autoevitantes ocupam um papel central em modelagem topológica e teoria dos nós no comportamento de moléculas em forma de filamentos e loops, como proteínas. Caminhos autoevitantes são fractais.^[2][3] Por exemplo, em ${\displaystyle d=2}$ a dimensão fractal é ${\displaystyle 4/3}$, para ${\displaystyle d=3}$ é próxima a ${\displaystyle 5/3}$ enquanto para ${\displaystyle d\geq 4}$, a dimensão fractal é ${\displaystyle 2}$. A dimensão é chamada dimensão crítica superior quando acima dela o volume excluído é insignificante. Um caminho autoevitante que não satisfaz a condição de volume excluído foi recentemente estudado para modelar superfícies geométricas explícitas resultante da expansão do caminho autoevitante.^[4]

As propriedades dos caminhos autoevitantes não podem ser calculadas analiticamente, então simulações numéricas são empregadas. O algoritmo de pivô é um método comum para simulações de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC) para medidas uniformes em caminhos autoevitantes de n passos. O algoritmo de pivô trabalha pegando um caminho autoevitante e aleatoriamente escolhendo um ponto desse caminho, e então aplicando uma operação simétrica (rotações e reflexões) no caminho depois do enésimo passo para criar um novo caminho. Calcular o número de caminhos autoevitantes em cada rede é um problema computacional comum. Não existe nenhuma fórmula conhecida para determinar o número de caminhos autoevitantes, embora existam métodos rigorosos para a aproximação.^[5][6] Conjectura-se que achar o número de caminhos dessa espécie seja um problema NP-difícil. Para caminhos autoevitantes, do fim de uma diagonal a outra, com apenas movimentos em posição positiva, existem exatamente ${\displaystyle {m+n \choose m,n}}$ caminhos para um retículo retangular m × n.

Um dos fenômenos associados com caminhos autoevitantes e modelos estatísticos físicos bidimensionais em geral é a noção de universalidade, isto é, independência de observáveis macroscópicos a partir de detalhes microscópicos, assim como a escolha do retículo. Uma quantidade importante que aparece em conjecturas para leis universais é a constante conectiva, definida como segue:

Seja ${\displaystyle c_{n}}$ o número de caminhos autoevitantes de n passos. Uma vez que todo caminho autoevitante de (n+m) passos pode ser decomposto em um caminho autoevitante de n passos e um caminho autoevitante de m passos, segue que c_n+m ≤ c_nc_m. Portanto, a sequência {log(${\displaystyle c_{n}}$)} é subaditiva e podemos aplicar o lema de Fekete para mostrar que o seguinte limite existe:

${\displaystyle \mu =\lim _{n\to \infty }c_{n}^{\frac {1}{n}}.}$

Sendo μ a constante conectiva, uma vez que c_n depende do retículo escolhido para o caminho, assim também é com μ. O valor exato para μ só é conhecido para o retículo hexagonal, onde é igual a :^[7]

${\displaystyle {\sqrt {2+{\sqrt {2}}}}.}$

Para outros retículos, μ só foi aproximado numericamente, e não se acredita tratar de acredita de um número algébrico. Conjectura-se que

${\displaystyle c_{n}\approx \mu ^{n}n^{\frac {11}{32}}}$

quando n → ∞, onde μ depende do retículo, mas a correção da lei de potência ${\displaystyle n^{\frac {11}{32}}}$não; em outras palavras, acredita-se que essa lei seja universal.

Caminhos autoevitantes também têm sido estudados no contexto da análise de rede.^[8] Nesse contexto, é comum tratar caminhos autoevitantes como um processo dinâmico, de modo que a cada passo temporal um andarilho aleatoriamente salta entre nós vizinhos na rede. A caminhada acaba quando o andarilho atinge um estado sem saída, de modo que não pode mais avançar para nós vizinhos não visitados. Constatou-se recentemente que nas redes Erdős–Rényi, a distribuição do comprimento de caminho de tais caminhos autoevitantes com crescimento dinâmico podem ser calculados analiticamente, e segue a distribuição de Gompertz.^[9]

Considere a medida uniforme em um caminho autoevitante de n passos em todo o plano. Atualmente é desconhecido se o limite da medida uniforme quando n → ∞ induz uma medida em caminhos infinitos. Contudo, Harry Kesten tem mostrado que assim como uma medida existe para caminhos autoevitantes na metade do plano. Uma questão importante envolvendo caminhos autoevitantes é a existência e invariância conforme do limite de escala, isso é, o limite de tamanho do caminho vai para o infinito, e a malha do retículo vai para zero. Se conjectura que o limite de escala para caminhos autoevitantes seja descrito por uma evolução Schramm–Loewner com parâmetro κ = 83.

• OEIS A007764 : o número de caminhos autoevitantes unindo cantos opostos de um grid N x N, com N indo de 0 a 12. Também inclui uma lista estendida até N = 21.
• Weisstein, Eric W. «Self-Avoiding Walk». MathWorld (em inglês) 
• Java applet of a 2D self-avoiding walk
• Generic python implementation to simulate SAWs and expanding FiberWalks on a square lattices in n-dimensions.
• Software Norris para gerar caminhos autoevitantes em um diamante cúbico.