Desarrollo de la teoría de la complejidad avanzada

Título original:

Developments in Advanced Complexity Theory

Contenido del libro:

Trabajo Académico del año 2019 en la asignatura Informática - Software, grado: A, ( Atlantic International University), language: Inglés, resumen: Este ensayo describe o analiza el contenido, estilo y mérito de los desarrollos de la Teoría de la Complejidad Avanzada. Los sistemas complejos, autoorganizados y adaptativos poseen un tipo de dinamismo que los hace cualitativamente diferentes de los objetos estáticos como los chips de ordenador.

Los sistemas complejos son más espontáneos, más desordenados, más vivos. En las tres últimas décadas, la teoría del caos ha sacudido los cimientos de la ciencia al constatar que sistemas dinámicos muy simples pueden dar lugar a comportamientos extraordinariamente intrincados. El borde del caos es la zona de batalla en constante cambio entre el estancamiento y la anarquía, el único lugar donde un sistema complejo puede ser espontáneo, adaptativo y vivo.

La teoría del caos es el estudio cualitativo del comportamiento inestable y aperiódico de los sistemas dinámicos deterministas no lineales.

Es una aplicación especializada de la teoría de sistemas dinámicos. Los sistemas caóticos requieren una precisión imposible para las tareas de predicción útiles.

La teoría del caos suele tratar de comprender el comportamiento de un sistema complejo reconstruyendo su atractor, y conocer este atractor nos proporciona una comprensión cualitativa. La teoría del caos incluye hipótesis teóricas que afirman relaciones de similitud cualitativa (o topológica) entre sus modelos abstractos y los sistemas reales que estudia. La dinámica se utiliza más como fuente de conocimientos cualitativos que para hacer predicciones cuantitativas.

Su gran valor reside en su adaptabilidad para construir modelos de sistemas naturales, que luego pueden variarse y analizarse comparativamente con facilidad. La teoría del caos es el estudio cuantitativo de sistemas dinámicos no lineales. Los sistemas no lineales cambian con el tiempo y pueden mostrar relaciones complejas entre entradas y salidas debido a bucles de retroalimentación reiterativos dentro del sistema.

Estos sistemas son predecibles, pero su comportamiento es exquisito.