Descripción
Introducción Una gran cantidad de sistemas en la naturaleza, como el clima, el cerebro, las redes sociales, el sistema nervioso, los mercados financieros, etc., se denominan sistemas complejos. Comprender la forma y función de estos sistemas es actualmente un área de enfoque de la investigación interdisciplinaria que involucra a casi todas las ramas de la ciencia (Número especial sobre sistemas complejos, Science, 1999). Sin embargo, no existe una definición clara de sistemas complejos. Estos son sistemas que por diseño o función, o ambos, son difíciles de entender y verificar (Weng et al., 1999). Dichos sistemas contienen interacción entre muchas partes interconectadas. Aunque podemos tener una comprensión clara de los componentes individuales, la estructura compleja y la evolución constante dificultan la comprensión completa del sistema en su conjunto. Algunos de los sistemas complejos también son de naturaleza adaptativa, es decir, cambian constantemente a través de la interacción con el exterior. Ejemplos de sistemas adaptativos complejos son el cerebro, las redes sociales, los mercados financieros, etc. Para cualquier sistema complejo específico, los físicos buscan comprender la dinámica subyacente y obtener un conjunto de ecuaciones que puedan modelar el sistema. Nuestra comprensión de las interacciones de muchos cuerpos, la mecánica estadística y la dinámica no lineal son particularmente útiles en este esfuerzo. Uno de esos métodos para comprender la dinámica de los sistemas complejos es examinar una secuencia de observaciones.
Autor: Gupta Kopal
Editorial: Swastikam
Publicado: 10/10/2022
Páginas: 112
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.35 libras
Tamaño: 9.00 alto x 6.00 ancho x 0.23 profundidad
ISBN13: 9785077114782
ISBN10: 5077114781
Categorías BISAC:
- Ciencia | Pesas y Medidas
- Matemáticas | Probabilidad y Estadística | Series de tiempo
- Ciencia | Comportamiento caótico en sistemas