2018-03-142018-02-23CAPELA, M. Kolmogorov-Sinai entropy and dissipation in driven classical hamiltonian systems. 2018. 46 f. Dissertação (Mestrado em Física) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2018.http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/8216Diversas relações entre física e teoria de informação foram estabelecidas desde o trabalho de Shannon. Entropia é um elemento essencial nesta conexão, quantificando a informação transferida em um experimento. Mecânica estatística está conectada à teoria de informação através do princípio de máxima entropia, definindo as distribuições de probabilidade de estados de equilíbrio como aquelas que maximizam a entropia sujeita as condições físicas apropriadas. A energia dissipada em um processo clássico está conectada a divergência de Kullback-Leibler. Recentemente, Still e colaboradores mostraram que a ineficiência energética em um processo estocástico Markoviano é equivalente a ineficiência do modelo, definida como a diferença em informação que o estado do sistema compartilha com as variáveis externas no futuro e passado. Isto sugere que imprevisibilidade e ineficiência energética estejam relacionadas no âmbito da física clássica. O objetivo deste trabalho é estabelecer uma relação entre o comportamento randômico de sistemas clássicos, quantificado pela entropia de Kolmogorov-Sinai, com a ineficiência energética.application/pdfAcesso Abertohttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Física estatísticaTermodinâmicaTeoria de informaçãoSistemas dinâmicosStatistical mechanicsThermodynamicsInformation theoryDynamical systemsCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::FISICADissertação