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Título: A CAPA DE INVISIBILIDADE COMO UM PROBLEMA INVERSO EM ELETROMAGNETISMO E TÉCNICAS DE HOMOGENEIZAÇÃO
Autor: JOAO MARCOS BREIA JUCA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  ALEX LUCIO RIBEIRO CASTRO - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 25619
Catalogação:  13/01/2016 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=25619@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=25619@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.25619

Resumo:
Invisibilidade sempre mexeu com a imaginação de crianças e adultos. Quem nunca imaginou ser capaz de tornar-se invisível em certas ocasiões? Recentemente essa ideia da ficção científica tomou forma na vida real, e um dos objetivos do presente texto é explicar de uma maneira acessível as principais ideias físicas e matemáticas por trás do conceito de invisibilidade. Pedimos do leitor somente uma modesta familiaridade com Cálculo Vetorial, Séries de Fourier e Álgebra Linear. O objetivo da capa de invisibilidade é tornar um objeto não detectável por meio de energia eletromagnética. A capa é fisicamente realizada por um metamaterial especialmente projetado para redirecionar certas ondas eletromagnéticas irradiadas sobre o objeto. Nesta exposição, usaremos como exemplo a tomografia de impedância elétrica (TIE) como método de detecção e explicaremos como criar uma capa invisível à TIE. Cabe ressaltar que o processamento de imagem através da TIE diz respeito a um problema inverso e, no contexto das equações diferenciais, esse problema envolve, a partir de determinadas simplificações, a equação de Laplace com condições de contorno. Despretensiosamente, optamos pelo caso bidimensional para facilitar a exposição das idéias principais, embora todos os nossos resultados possam ser generalizados em 3 dimensões.

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