Teoría de percolación: ¿cuándo emerge un clúster gigante?

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Percolación: p_c = 0,5927 para red cuadrada 2D

La percolación de sitios en una red cuadrada 2D tiene un umbral crítico en p_c aproximadamente 0,5927. Por debajo de este, solo existen pequeños clústeres desconectados. Por encima, un clúster gigante conectado abarca todo el sistema.

Fórmula

p_c approx 0.5927 (2D square lattice, site percolation)
P_inf ~ (p - p_c)^(beta), beta = 5/36

El nacimiento de un gigante

Imagina una cuadrícula de celdas donde cada celda se llena aleatoriamente con probabilidad p. Con p bajo, ves puntos aislados dispersos y pequeños clústeres. Conforme p aumenta, los clústeres crecen y se fusionan. Entonces, en un valor crítico preciso p_c = 0,5927, algo dramático ocurre: un solo clúster gigante conecta repentinamente un lado de la cuadrícula con el otro. Esto es la percolación — una de las transiciones de fase más fundamentales en física.

Percolación de sitios en una red cuadrada

En la percolación de sitios, cada sitio de la red se ocupa independientemente con probabilidad p y se deja vacío con probabilidad 1-p. Dos sitios ocupados están conectados si son vecinos más cercanos (arriba, abajo, izquierda, derecha). Un clúster es un conjunto máximo de sitios ocupados conectados. La pregunta central es: ¿a qué p un clúster por primera vez abarca todo el sistema de arriba a abajo?

Fenómenos críticos

Cerca del umbral de percolación, el sistema exhibe fenómenos críticos notables. La distribución de tamaños de clúster sigue una ley de potencia. La longitud de correlación (diámetro típico de clúster) diverge. La probabilidad de pertenecer al clúster gigante escala como P ~ (p - p_c)^(5/36). Estas son propiedades universales — dependen solo de la dimensionalidad de la red, no de su geometría específica.

Pruébalo tú mismo

Barre lentamente la probabilidad de ocupación de 0 a 1. Observa cómo los sitios aislados se fusionan en clústeres. Cerca de p = 0,59, el clúster mayor (mostrado en rojo) repentinamente abarca toda la cuadrícula. El gráfico inferior muestra la curva del parámetro de orden con el umbral crítico marcado. Nota cómo la transición se vuelve más abrupta conforme aumentas el tamaño de la cuadrícula.

Preguntas frecuentes

¿Qué es la teoría de percolación?

La teoría de percolación estudia cómo se forman clústeres conectados en sistemas aleatorios. En una red, cada sitio está ocupado con probabilidad p. Por debajo de un umbral crítico p_c, solo existen pequeños clústeres desconectados. Por encima de p_c, un clúster gigante abarca repentinamente todo el sistema — una transición de fase.

¿Qué es el umbral de percolación?

El umbral de percolación p_c es la probabilidad de ocupación crítica a la que un componente gigante conectado aparece por primera vez. Para percolación de sitios en una red cuadrada 2D, p_c es aproximadamente 0,5927. Este valor depende de la geometría de la red y de si se consideran sitios o enlaces.

¿Cuáles son las aplicaciones reales de la percolación?

La teoría de percolación se aplica al flujo de fluidos a través de roca porosa (extracción de petróleo), propagación de incendios forestales, propagación de enfermedades, transiciones conductor-aislante en materiales compuestos y resiliencia de redes. El umbral crítico determina cuándo un sistema transita de un comportamiento desconectado a uno conectado.

¿Por qué la percolación es una transición de fase?

Como el agua congelándose a 0 grados C, la percolación exhibe una transición abrupta en p_c. El parámetro de orden (fracción del clúster mayor) salta de casi cero a un valor macroscópico. Cerca de p_c, el sistema exhibe escalamiento de ley de potencia y exponentes críticos universales, similar a las transiciones de fase termodinámicas.

Fuentes

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