Física no lineal y de sistemas complejos

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20-21 GUÍA DE ESTUDIO PÚBLICA INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA NO LINEAL MÁSTER UNIVERSITARIO EN FÍSICA DE SISTEMAS COMPLEJOS CÓDIGO

20-21 GUÍA DE ESTUDIO PÚBLICA INTRODUCCIÓN A LA CIENCIA NO LINEAL MÁSTER UNIVERSITARIO EN FÍSICA DE SISTEMAS COMPLEJOS CÓDIGO

Podemos considerar a la presente asignatura como básica e instrumental por dos razones. Es, sobre todo, una materia de corte fundamentalmente matemático, que amplía y desarrolla conocimientos ya adquiridos, en titulaciones científicas y técnicas, sobre mecánica clásica, física de fluidos, ecuaciones diferenciales (ordinarias y parciales), teoría de matrices, teoría de perturbaciones, métodos numéricos y geometría. La segunda razón radica en la proyección que sus contenidos van a tener en el resto del currículo del máster. La práctica mayoría de las asignaturas de de esta titulación acuden, en mayor o menor medida, a conceptos o técnicas desarrollados aquí. Asignaturas como “inestabilidades y turbulencia”, “fluctuaciones en sistemas dinámicos” o “modelización y simulación de sistemas complejos”, hunden sus raíces en la ciencia no lineal. Otras, como “interacción de la radiación con sistemas de interés biológico”, tendrán, eventualmente, una relación muy circunstancial. El carácter metodológico y fuertemente interdisciplinar de la asignatura le permite extender su ámbito de interés a numerosas disciplinas. En la práctica, todas aquellas disciplinas que tiene un cierto grado de formalización matemática, se enfrentan, tarde o temprano, a problemas de carácter no lineal. Materias como la química, ecología o geología, han integrado progresivamente la no linealidad en sus respectivas formulaciones. Otras, como la economía o, recientemente, la historia, están dando los primeros pasos en este sentido. REQUISITOS Y/O RECOMENDACIONES PARA CURSAR ESTA ASIGNATURA
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20-21 GUÍA DE ESTUDIO PÚBLICA FLUCTUACIONES EN SISTEMAS DINÁMICOS MÁSTER UNIVERSITARIO EN FÍSICA DE SISTEMAS COMPLEJOS CÓDIGO

20-21 GUÍA DE ESTUDIO PÚBLICA FLUCTUACIONES EN SISTEMAS DINÁMICOS MÁSTER UNIVERSITARIO EN FÍSICA DE SISTEMAS COMPLEJOS CÓDIGO

En el marco del máster, esta asignatura se relaciona directamente con Introducción a la Ciencia no lineal, con la que comparte, en gran medida, el lenguaje descriptivo y algunos conceptos y, desde un punto de vista numérico, con algunas partes de las asignaturas Métodos numéricos avanzados o Modelización y simulación de sistemas complejos. Dentro del plan de formación del máster, su nivel puede considerarse medio en cuanto a los requerimientos matemáticos y los conceptos manejados y adquiridos.

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Pluralidad de conocimientos y sistemas complejos

Pluralidad de conocimientos y sistemas complejos

Un sistema simple es lineal, predecible y podemos aproximarnos a él desde una sola perspectiva o a partir de un modelo analítico estándar, que es el caso de la física newtoniana. Un sistema complejo, en cambio, se caracteriza por no ser lineal, por su alto grado de incertidumbre y por su capacidad de autorganización (Berkes, et al., 2003). En un sistema comple- jo pueden identificarse varios subsistemas que están a su vez interrelacio- nados con otros subsistemas a diferentes escalas, y si hay puntos críticos de inestabilidad, el sistema se reorganiza. Nuestra relación con la realidad es plural; para entender el comportamiento de los sistemas y poder formular políticas adecuadas es necesario contar con múltiples perspecti- vas correctas. De acuerdo con lo antes mencionado respecto a los fines, las políticas deben ser consideradas como hipótesis. Según la retroalimenta- ción que haya por parte de las condiciones de existencia, o medio ambien- te, se reformularán las políticas para ser puestas a prueba nuevamente y, de esta manera, iniciar un proceso de prueba sistemático que nos permita saber si las políticas son adecuadas de acuerdo con contextos específicos (Gunderson, 1999). El objetivo es que nuestras políticas, como parte del sistema, se formulen en conjunto con la retroalimentación que obtenga- mos del medio ambiente y su manera de reorganizarse (Colding & Folke, 1997).
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20-21 GUÍA DE ESTUDIO PÚBLICA INESTABILIDADES Y TURBULENCIA MÁSTER UNIVERSITARIO EN FÍSICA DE SISTEMAS COMPLEJOS CÓDIGO

20-21 GUÍA DE ESTUDIO PÚBLICA INESTABILIDADES Y TURBULENCIA MÁSTER UNIVERSITARIO EN FÍSICA DE SISTEMAS COMPLEJOS CÓDIGO

La asignatura de Inestabilidades y turbulencia permite que el alumno se familiarice con el problema de las soluciones de las ecuaciones de Navier-Stokes, ecuaciones que aparecen en la asignatura de Física de medios continuos, como caso particular para el modelo de fluido newtoniano. En la asignatura de Inestabilidades y turbulencia se verán inestabilidades hidrodinámicas, en las que se ejemplificarán, de manera rigurosa y en detalle, bifurcaciones acerca de las cuales los estudiantes ya habrán leído en la asignatura de Introducción a la ciencia no lineal.

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E l baloncesto desde la perspectiva de los sistemas complejos no-lineales

E l baloncesto desde la perspectiva de los sistemas complejos no-lineales

Como hemos mencionado, los elementos de los sistemas deportivos compiten entre ellos y su tendencia natural los conduce a estructuras jerárquicas, donde algunos elementos son claramente superiores a los demás. Teóricamente, esta situación podría extenderse en el tiempo y casi no puede revertirse por medios naturales, debido a mejores equipos seguirán acaparándolos mejores recursos. Este fenómeno se conoce como ventaja acumulativa [Preferential Attachment] (Barabási y Albert, 1999), efecto bola de nieve o efecto San Mateo. Esta situación se mantendrá mientras que no haya ninguna fuente externa que modifi que el ambiente en el que se está desarrollando el deporte (reglas, modelo deportivo de competición, etc.). Es por eso que es tan importante entender el funcionamiento del sistema deportivo (la liga, el equipo de juego, etc.) y cómo las modifi caciones (reglas, nuevos elementos, etc.) afectan a todo el sistema.
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Plataformas digitales de sistemas de entrada/salida complejos

Plataformas digitales de sistemas de entrada/salida complejos

seguridad civil y militar [Jur07], seguimiento de cadenas de suministro [Cal04], agricultura inteligente [Mah06], monitoreo ambiental [Swa07], robótica y medicina [Soh07]. Esta área trata tanto los sensores o conjunto de sensores compuestos por: codificadores angulares, medidores de temperatura, medidores de presión, medidores de caudal, medidores de distancia, medidores de distancia, medidores de humedad, medidores lumínicos (en diferentes espectros de frecuencias), sonares, radares, conversores analógico a digital, conversores digital a analógico, cámaras, posicionadores, entre otros tantos sistemas de adquisición del ambiente cuya información es procesada para controlar actuadores tales como: motores hidráulicos, motores DC, motores AC, motores neumáticos, motores trifásicos, servomotores, actuadores lineales (hidráulicos, neumáticos, eléctricos, etc.), brazos robóticos, electro válvulas (hidráulicas o neumáticas), vehículos (aéreos, terrestres, navales, espaciales), entre otros.
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El problema de la filosofía del conocimiento y el estudio de los sistemas complejos

El problema de la filosofía del conocimiento y el estudio de los sistemas complejos

En efecto, tradicionalmente se sostuvo que un procedimiento necesario para hacer ciencia y/o filosofía, consistía en la capacidad para describir los fenómenos, ya fuera en la presentación de sus manifestaciones diversas, o bien atendiendo a la subjetividad, como al lugar en el que los fenómenos son dados. El problema con la aceptación sin más de los procedimientos descriptivos-fenomenológicos consiste en que con ellos o bien se introduce un dualismo metodológico y/o lógico puesto que es el sujeto quien lleva a cabo las descripciones, situándose así, implícita o abiertamente por fuera a, y como distinto de, el objeto descrito; o bien, en un segundo caso, se cae en el subjetivismo extremo que hace imposible hablar objetiva, realmente del objeto, esto es, haciendo uso de lo que J. Searle denomina “ontología de tercera persona”. Mi objetivo aquí no es rebatir los principios y métodos fenomenológicos, sino, sencillamente, señalar su insuficiencia a la hora de estudiar y comprender los sistemas complejos.
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Sociocibernética: tensiones entre sistemas complejos, sistemas sociales y ciencias de la complejidad

Sociocibernética: tensiones entre sistemas complejos, sistemas sociales y ciencias de la complejidad

La epistemología de Luhmann está fuertemente vinculada a una cibernética de se- gundo orden y a un constructivismo radical (Becerra, 2014). A través de sus observa- ciones los sistemas recrean al mundo gracias a la introducción de una distinción que les es propia. Una observación de segundo orden interesada por la realidad debe en- tonces dar primacía a la distinción sistema-dependiente de autorreferencia/heterorrefe- rencia por sobre la de ser/no ser (Luhmann, 1990, p. 67, 2007, p. 272). Esta “desontologi- zación” marca el desafío de una intervención (contextual) sistémica, más interesada en la forma en que el sistema genera resonancia frente a su entorno, que en formas clási- cas de dirección externa o jerárquica (Luhmann, 1989). Por el contrario, la evolución del sistema parte de variaciones que dependen de operaciones clausuradas al entorno. Esto rechaza todo tipo de “selección” o “adaptación” de carácter exógeno, más aún un optimal fit (Luhmann, 2007, p. 341). Llegados a este punto, la radicalidad del pensa- miento de Luhmann se deja ver en cuanto las transformaciones estructurales del siste- ma, antes que “ajustes” a un entorno son “preadaptative advances” a futuras compleji- dades (Luhmann, 2007, p. 404). “Las adquisiciones evolutivas no surgen, entonces, por- que sean aptas para la solución de determinados problemas. Más bien, los problemas surgen con las adquisiciones” (Luhmann, 2007, p. 402).
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Modelado basado en agentes para el estudio de sistemas complejos

Modelado basado en agentes para el estudio de sistemas complejos

Aunque hoy en día está casi en desuso, el paquete de software que más ha influido e inspirado las plataformas actuales es Swarm. El proyecto Swarm se inició en 1994, dirigido por Chris Langton en el Santa Fe Institute, el famoso centro estadounidense dedicado al estudio multidisciplinar de sistemas adaptativos complejos. Dado que inicialmente nació para el estudio de modelos computacionales de sistemas biológicos, se diseñó especialmente para analizar el comportamiento de un gran número de agentes en interacción relativamente sencillos. Su filosofía, y en la que se basan las plataformas más difundidas en la actualidad, está orientada hacia el paradigma “framework and library”, un marco o framework que define el conjunto de conceptos de diseño de un modelo basado en agentes, junto con las librerías necesarias para implementar los conceptos propuestos en código fuente y de acuerdo al framework. Inicialmente las librerías de Swarm se desarrollaron en Objective-C y luego fueron trasladadas a Java. Las plataformas de simulación siguen en general el paradigma de orientación a objetos, y el marco regula y define el objeto que construye y controla los objetos propiamente de la simulación, el objeto que se encarga de la construcción y control de los elementos gráficos y de representación de los resultados en ejecución, el objeto que representa el entorno de localización de los agentes, normalmente un espacio virtual o una red social simulada, y el sistema de colas de organización y ejecución de eventos que activan los procedimientos y comportamiento de los agentes del sistema.
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Sistemas bio-inspirados: Un marco teórico para la ingeniería de sistemas complejos

Sistemas bio-inspirados: Un marco teórico para la ingeniería de sistemas complejos

En primer lugar, la relación tradicional entre ciencia e ingeniería fue unidireccional y su lujo, salvo contadas y notables excepciones, se dio siempre de la ciencia a la ingeniería (como lo sugiere la deinición). La in- vestigación en ingeniería consistió entonces en descubrir nuevas formas de aplicar la ciencia ya conocida y no en hacer aportes novedosos a la ciencia. Sin embargo, en años recientes, las fronteras entre la ciencia y la ingeniería e incluso entre éstas y la ilosofía se han hecho cada vez menos evidentes, más difusas, justamente porque el tipo de problemas que abordan la ciencia y la ingeniería contemporáneas –particularmente las ciencias de la com- plejidad y la ingeniería de sistemas complejos– son problemas de frontera que interpelan enfoques transversales e inter, tras y multidisciplinarios,
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Epistemología y pragmatismo en el análisis de los sistemas complejos

Epistemología y pragmatismo en el análisis de los sistemas complejos

En este contexto, la conceptualización de los sistemas complejos reconoce que el estado inicial de la observación está previamente construido, siendo el lugar desde el que parten nuestras reflexiones, preguntas y denominaciones del mundo exterior en la mente científica subdividida (King et al., 2000; Stinchcombe, 1970) . García (2006, p. 21) señala que “un sistema complejo es una representación de un recorte de esa realidad, conceptualizando como una totalidad organizada (…), en el cual los elementos no son ‘separables’ y, por tanto, no pueden ser estudiados aisladamente”. Así nace una asociación entre la unidad y esa totalidad organizada que desvirtúa la fragmentación propia de los estudios multidisciplinarios para complejizar el conocimiento.
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La Poltica Social en el Estado de Bienestar: el desafo de los sistemas complejos

La Poltica Social en el Estado de Bienestar: el desafo de los sistemas complejos

Y, en la misma línea, podemos decir que «en términos gene- rales la Política Social puede ser definida como el conjunto más o menos cohe- rente de los principios y acciones que determina[r]

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Control no lineal : aplicaciones en sistemas eléctricos

Control no lineal : aplicaciones en sistemas eléctricos

En este cap´ıtulo se presenta un esquema que permite reducir el hardware utilizado en convertidores de fuente de tensi´ on (Voltage Source Converter, VSC). La meta principal de la estrategia propuesta es reducir el n´ umero de medidores necesarios para implementar el controlador, manteniendo al mismo tiempo un alto desempe˜ no del convertidor. Con este fin, los medidores de tensi´ on AC y corriente DC ser´ an reemplazados por medidores virtuales basados en observadores de estado. La eliminaci´ on de medidores permite obtener una implementaci´ on m´ as confiable, barata y de menor tama˜ no. Es este cap´ıtulo se proponen observadores no lineales para estimar diferentes variables que utiliza la etapa de control que ser´ a presentada en el pr´ oximo cap´ıtulo. La principal ventaja de los observadores propuestos es que presentan una din´ amica del error de estimaci´ on lineal, lo cual permite dise˜ nar las ganancias del observador utilizando t´ ecnicas convencionales lineales. Adem´ as, esto permite que el desempe˜ no transitorio del observador (por ejemplo, la tasa de convergencia) sea claramente establecido en todo el rango de operaci´ on del
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La antropología biológica experimental en el contexto de los sistemas complejos

La antropología biológica experimental en el contexto de los sistemas complejos

síntesis, se podría definir al experimento como “un estudio de investiga- ción en el que se manipulan deliberadamente una o más variables inde- pendientes (supuestas causas) para analizar las consecuencias de esa manipulación sobre una o más variables dependientes (supuestos efectos), dentro de una situación de control para el investigador.” (Hernández Sampieri, et al., 1991; p.107) Por lo tanto, el experimento consiste en un conjunto de observaciones bajo condiciones producidas artificialmente, controladas y manipuladas con la propiedad de poder ser reproducidas (Maienschein, 1986). El aspecto central de esta metodología, desde una perspectiva epistémica, radica en que las condiciones que producen un efecto pueden ser separadas en variables independientes y el efecto aso- ciado se denomina variable dependiente. Este manejo de las variables y de las condiciones ambientales artificiales constituye uno de los aspectos más críticos de esta metodología con relación al paradigma de la comple- jidad iniciado en biología a partir de los trabajos sobre teoría de sistemas de von Bertalanffy (1968, 2012), como veremos más adelante.
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La predicción en sistemas complejos: ciencia y aplicación práctica

La predicción en sistemas complejos: ciencia y aplicación práctica

En los ecosistemas, los límites entre tipos de predicción son difusos. El mecanicismo en los montes siempre tiene un margen de incertidum- bre mayor que en sistemas más simples (como las máquinas que construyen los hombres). De forma complementaria, los procesos para los que se ha prescrito predicción probabilística no son com- pletamente estocásticos, pues dependen de condi- ciones iniciales modelizables y además existe un elevado grado de conocimiento del proceso en sí. En concreto la regeneración es intermedia porque depende en gran medida de las fuentes de semilla y de las capacidades de dispersión de las especies, pero lo cierto es que a pesar de que los forestales durante siglos la han estudiado todavía existen considerables incertidumbres, sobre todo para las especies dispersadas por animales. Entre los pro- cesos trascendentales para comprender la dinámi- ca vegetal, el menos previsible es el del fin de los individuos dominantes, excepto lógicamente cuando éste se planifica y ejecuta (normalmente mediante cortas, pero también quemas controla- das, desbroces, y otras formas). Aunque las pre- dicciones climáticas han mejorado mucho, todavía la predicción a medio y largo plazo es más probabilística que mecanicista, si bien los modelos cada vez incluyen más precisión en las condiciones iniciales y un mejor conocimiento de
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"Memoria Anual del Grupo Sistemas Complejos(SICO)"

"Memoria Anual del Grupo Sistemas Complejos(SICO)"

13 Entre los grupos de investigación CERECON, dependiente del Dpto. de Ingeniería Electrónica, de la Facultad Regional Mendoza y el grupo de investigación UTN Sistemas Complejos - SiCo, dependiente de la Secretaría de Ciencia y Técnica de la Facultad Regional San Rafael acordaron en suscribir un convenio marco con el objeto de promover la relación entre ambas instituciones en todos aquellos temas de interés mutuo.

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Modelación de sistemas complejos usando B spline

Modelación de sistemas complejos usando B spline

En este trabajo de tesis se pretende modelar y simular sistemas físicos reales con la mayor perfección posible. En el mundo real en el que vivimos y el que hemos creado articialmente lo que menos impera son las líneas rectas, los objetos que la naturaleza ha formado al igual que los sistemas articiales que el humano ha creado a semejanza, la belleza de los objetos en 2D y 3D está dado por las curvas y supercies. El problema con el cual nos enfrentaremos es que no existe un modelo matemático del objeto a estudiar, la solución que se propone en este trabajo de tesis se basara en curvas simples que se obtienen a partir de curvas parametrizadas los algoritmos que se construirán están inspirados en el trabajo de Bézier, la formulación que se usara será los B-Spline similar a las funciones Bézier, aquí en lugar de tener polinomios de Bernstein, tendremos funciones de base donde el grado ( k ) de estas funciones denen la precisión y suavidad de la curva. En este trabajo no se tocara a un tipo de curvas llamadas Racionales o NURBS 1 (Non Uniform Rational B-Spline ) que son el caso más
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UNIDAD 4 SISTEMAS COMPLEJOS DE TUBERÍAS

UNIDAD 4 SISTEMAS COMPLEJOS DE TUBERÍAS

El agua puede emplearse para producir energía mediante su conducción a un nivel situado a una cota inferior, aprovechando así la energía hidráulica correspondiente al salto (fig. 4.52).[r]

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Complexity is coming. Sistemas Complejos y Arqueología

Complexity is coming. Sistemas Complejos y Arqueología

El campo interdisciplinar conocido como Teoría de la Complejidad 6 estudia substancialmente los atributos generales de sistemas evolutivos, tanto sociales como naturales (Garnsey & James McGlade 2006). A un nivel más general se caracteriza por una particular atención al cambio estructural provocado por dinámicas no-lineares 7 y a las exploraciones sobre la tendencia de los sistemas complejos a seguir trayectorias caóticas e inestables. En el último tercio del siglo XX y con un fuerte impulso en los primeros años del siglo XXI, Teorías del Caos, Complejidad y la idea de una nueva Ciencia No-linear han protagonizado la vanguardia de la investigación en Ciencias Físicas y Biológicas y se ha extendido entre las Ciencias Sociales –entre ellas la Arqueología – (Garnsey and McGlade 2006: 1). Cabe destacar, no obstante, que no podemos limitarnos a explicar la Teoría de la Complejidad con una definición en un par de oraciones. Algunos autores incluso han optado por proponer que más que de una teoría per se, la Complejidad se trataría de un enfoque con el que comprehender los sistemas que no pueden explicarse reduciéndolos a las partes que lo componen (Bentley and Maschner 2003: 1). La idea genuina que subyace en esta forma de entender la
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Análisis de sistemas complejos usando machine learning

Análisis de sistemas complejos usando machine learning

∙ Utilizando distintos algoritmos de aprendizaje a los aquí usados, o distintos parámetros para los mismos algoritmos. Como hemos comentado en párra- fos anteriores, el uso de modelos tan simples es un limitante a la capacidad de reconocimiento de patrones complejos. Además, hemos de añadir que nin- guno de los modelos utilizados está diseñado específicamente para el recono- cimiento de patrones temporales (característica fundamental de los autóma- tas estudiados), por lo que la introducción de modelos más complejos, mejor adaptados a los estudios de dinámicas, y con mayor capacidad de ajuste, pue- de ser un factor determinante para poder aumentar la predicción y mejorar la clasificación resultante.
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