Dinámica científica y medidas de complejidad

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Miguel Fuentes. Dinámica científica y medidas de complejidad

Índice

Agradecimientos

1. Introducción. 1.1 Sobre este texto, ¿emergencia?

1.2 Sobre la elección de teorías

2. Sistemas complejos. 2.0 Primera aproximación a Métricas de Complejidad

2.1 Sistemas complejos y propiedades nuevas a ser explicadas

2.2 Ciencia de la complejidad

2.3 Sistemas complejos: metodologías utilizadas. 2.3.1 Ciencias no lineales

2.3.2 Teoría de bifurcaciones

2.3.3 Teoría de redes

2.3.4 Teoría de juegos

2.3.5 Teoría de la Información

2.3.6 Superestadística

2.3.7 Autómatas celulares

2.3.8 Modelado de agentes

2.3.9 Minería de datos

3. Cómo medir la complejidad de un sistema. 3.1 Medidas de complejidad

3.1.1 Complejidad computacional

3.1.2 Complejidad algorítmica

3.1.3 Complejidad efectiva

3.2 Modelos y teorías

4. Emergencia

4.1 Antecedentes históricos

4.1.1 Otras ideas

4.2 Tipos de emergencia

4.2.1 Emergentismo ontológico

4.2.2 Emergentismo epistemológico

4.2.3 Emergencia fuerte

4.2.4 Emergencia débil

4.2.5 Emergencia sincrónica

4.2.6 Emergencia diacrónica

5. Complejidad y emergencia. 5.1 Sobre los posibles estados de un sistema

5.2 Transiciones entre diferentes estados

5.3 Comienzo y evolución hacia el aumento de complejidad

5.4 Parámetros de control

5.5 Universalidad

5.6 Cuencas de atracción

5.7 Tipos de atractores

5.7.1 Puntos fijos

5.7.2 Atractor de número finito e infinito de puntos

5.8 Variación del parámetro de control y medida de complejidad

5.9 Cambio en la complejidad y propiedades emergentes

6. Complejidad modélico-paramétrica en la práctica científica. 6.1 Introducción

6.2 En torno a Copérnico

6.3 Cambios revolucionarios: esquemas, conceptos y procesos

6.4 El entorno del modelo geocéntrico

6.5 El ajuste de los esquemas con los datos

6.6 Movimientos retrógrados

6.7 Epiciclos y deferentes

6.8 Cambio y simplicidad

6.9 El paroxismo de la complejidad geocéntrica: el modelo de Tycho Brahe

6.10 Kepler y la búsqueda de la armonía

6.11 Galileo y los nuevos mundos

6.12 La síntesis de Newton

6.13 Perihelio de Mercurio9

6.14 Los discretos encantos de la complejidad modélico-paramétrica

6.14.1 Complejidad efectiva versus complejidad modélico-paramétrica

6.14.2 Complejidad modélico-paramétrica y cambio teórico

6.14.3 Complejidad modélico-paramétrica y desarrollo tecnológico

7. Conclusiones

Bibliografía

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Dinámica científica y medidas de complejidad

Miguel Fuentes

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Morfogénesis y la síntesis de Alan Turing

Algunas de las primeras ideas y descripciones matemáticas sobre cómo los procesos físicos y las limitaciones que afectan el crecimiento biológico –y, por lo tanto, los patrones naturales como las espirales de la filotaxis– fueron descritas por D’Arcy Wentworth Thompson en su bello libro de 1917 On Growth and Form. Allí, Thompson explicó que, bajo su punto de vista, las formas del cuerpo de un animal se crean mediante diferentes velocidades de crecimiento en diversas direcciones. Por ejemplo, al generarse la concha espiral de un caracol. Estos mecanismos eran bastante complicados ya que requerían una mecánica interna muy bien estipulada, y complicada, para producir los diferentes diseños que aparecen por doquier en la naturaleza.

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