stringtranslate.com

Criticidad autoorganizada

Una imagen del segundo montón de arena Bak-Tang-Wiesenfeld , el modelo original de criticidad autoorganizada.

La criticidad autoorganizada ( SOC ) es una propiedad de los sistemas dinámicos que tienen un punto crítico como atractor . Su comportamiento macroscópico muestra así la característica de invariancia de escala espacial o temporal del punto crítico de una transición de fase , pero sin la necesidad de ajustar los parámetros de control a un valor preciso, porque el sistema, efectivamente, se ajusta a sí mismo a medida que evoluciona hacia la criticidad.

El concepto fue propuesto por Per Bak , Chao Tang y Kurt Wiesenfeld ("BTW") en un artículo [1] publicado en 1987 en Physical Review Letters , y se considera uno de los mecanismos por los cuales surge la complejidad [2] en naturaleza. Sus conceptos se han aplicado en campos tan diversos como la geofísica , [3] [4] [5] cosmología física , biología y ecología evolutivas , computación y optimización bioinspiradas (matemáticas) , economía , gravedad cuántica , sociología , física solar , plasma. física , neurobiología [6] [7] [8] [9] y otros.

El SOC se observa típicamente en sistemas de no equilibrio impulsados ​​lentamente con muchos grados de libertad y dinámicas fuertemente no lineales . Se han identificado muchos ejemplos individuales desde el artículo original de BTW, pero hasta la fecha no se conoce un conjunto de características generales que garanticen que un sistema mostrará SOC.

Descripción general

La criticidad autoorganizada es uno de varios descubrimientos importantes realizados en física estadística y campos relacionados durante la segunda mitad del siglo XX, descubrimientos que se relacionan particularmente con el estudio de la complejidad en la naturaleza. Por ejemplo, el estudio de los autómatas celulares , desde los primeros descubrimientos de Stanislaw Ulam y John von Neumann hasta El juego de la vida de John Conway y el extenso trabajo de Stephen Wolfram , dejó claro que la complejidad podría generarse como una característica emergente de sistemas extendidos con interacciones locales simples. Durante un período de tiempo similar, el gran trabajo de Benoît Mandelbrot sobre fractales demostró que gran parte de la complejidad de la naturaleza podía describirse mediante ciertas leyes matemáticas ubicuas, mientras que el extenso estudio de las transiciones de fase llevado a cabo en los años 1960 y 1970 mostró cómo las invariantes de escala Fenómenos como fractales y leyes de potencia surgieron en el punto crítico entre fases.

El término criticidad autoorganizada se introdujo por primera vez en el artículo de Bak , Tang y Wiesenfeld de 1987, que vinculaba claramente esos factores: se demostró que un autómata celular simple producía varios rasgos característicos observados en la complejidad natural (geometría fractal , rosa (1/ f) leyes de ruido y potencia ) de una manera que podría vincularse a fenómenos de puntos críticos . Sin embargo, lo más importante es que el artículo enfatiza que la complejidad observada surgió de una manera sólida que no dependía de detalles finamente afinados del sistema: los parámetros variables en el modelo podían cambiarse ampliamente sin afectar el surgimiento de un comportamiento crítico: por lo tanto, la autoorganización criticidad. Por lo tanto, el resultado clave del artículo de BTW fue el descubrimiento de un mecanismo mediante el cual el surgimiento de la complejidad a partir de interacciones locales simples podría ser espontáneo (y por lo tanto plausible como fuente de complejidad natural) en lugar de algo que sólo fuera posible en situaciones artificiales en las que Los parámetros de control están ajustados a valores críticos precisos. Una visión alternativa es que el SOC aparece cuando la criticidad está vinculada a un valor cero de los parámetros de control. [10]

A pesar del considerable interés y resultados de investigación generados a partir de la hipótesis SOC, no existe un acuerdo general con respecto a sus mecanismos en forma matemática abstracta. Bak Tang y Wiesenfeld basaron su hipótesis en el comportamiento de su modelo de pilas de arena. [1]

Modelos de criticidad autoorganizada

En orden cronológico de desarrollo:

Los primeros trabajos teóricos incluyeron el desarrollo de una variedad de dinámicas alternativas de generación de SOC distintas del modelo BTW, intentos de probar analíticamente las propiedades del modelo (incluido el cálculo de los exponentes críticos [12] [13] ) y el examen de las condiciones necesarias para que el SOC funcione. surgir. Una de las cuestiones importantes para esta última investigación fue si se requería la conservación de energía en los intercambios dinámicos locales de modelos: la respuesta en general es no, pero con (menores) reservas, como lo hacen algunas dinámicas de intercambio (como las de BTW). requieren conservación local al menos en promedio [ se necesita aclaración ] .

Se ha argumentado que, por cierto, el modelo de "montón de arena" debería generar ruido 1/f 2 en lugar de ruido 1/f. [14] Esta afirmación se basó en suposiciones de escala no probadas, y un análisis más riguroso mostró que los modelos de pilas de arena generalmente producen espectros 1/f a , con a<2. [15] Posteriormente se propusieron otros modelos de simulación que podrían producir ruido 1/f verdadero. [dieciséis]

Además del modelo teórico no conservador mencionado anteriormente [ se necesita aclaración ] , otros modelos teóricos para SOC se han basado en la teoría de la información , [17] la teoría del campo medio , [18] la convergencia de variables aleatorias , [19] y la formación de conglomerados. [20] Se propone un modelo continuo de criticidad autoorganizada utilizando geometría tropical . [21]

Las cuestiones teóricas clave que aún deben resolverse incluyen el cálculo de las posibles clases de universalidad del comportamiento del SOC y la cuestión de si es posible derivar una regla general para determinar si un algoritmo arbitrario muestra SOC.

Criticidad autoorganizada en la naturaleza.

Se ha cuestionado la relevancia del COS para la dinámica de la arena real.

El SOC se ha consolidado como un fuerte candidato para explicar una serie de fenómenos naturales, entre ellos:

A pesar de las numerosas aplicaciones del SOC para comprender los fenómenos naturales, se ha cuestionado la universalidad de la teoría SOC. Por ejemplo, experimentos con montones reales de arroz revelaron que su dinámica era mucho más sensible a los parámetros de lo que se predijo originalmente. [31] [1] Además, se ha argumentado que la escala 1/f en los registros de EEG es inconsistente con los estados críticos, [32] y si el SOC es una propiedad fundamental de los sistemas neuronales sigue siendo un tema abierto y controvertido. [33]

Criticidad y optimización autoorganizadas

Se ha descubierto que las avalanchas de un proceso SOC forman patrones efectivos en una búsqueda aleatoria de soluciones óptimas en gráficos. [34] Un ejemplo de tal problema de optimización es la coloración de gráficos . El proceso SOC aparentemente ayuda a que la optimización no se quede estancada en un óptimo local sin el uso de ningún esquema de recocido , como lo sugiere un trabajo previo sobre optimización extrema .

Ver también

Referencias

  1. ^ abc Bak P, Tang C, Wiesenfeld K (julio de 1987). "Criticidad autoorganizada: una explicación del ruido 1/f". Cartas de revisión física . 59 (4): 381–384. Código bibliográfico : 1987PhRvL..59..381B. doi :10.1103/PhysRevLett.59.381. PMID  10035754.Resumen de Papercore: http://papercore.org/Bak1987.
  2. ^ Bak P, Paczuski M (julio de 1995). "Complejidad, contingencia y criticidad". Actas de la Academia Nacional de Ciencias de los Estados Unidos de América . 92 (15): 6689–6696. Código bibliográfico : 1995PNAS...92.6689B. doi : 10.1073/pnas.92.15.6689 . PMC 41396 . PMID  11607561. 
  3. ^ abc Smalley Jr RF, Turcotte DL, Solla SA (1985). "Un enfoque de grupo de renormalización para el comportamiento de fallas de adherencia y deslizamiento". Revista de investigaciones geofísicas . 90 (B2): 1894-1900. Código bibliográfico : 1985JGR....90.1894S. doi :10.1029/JB090iB02p01894. S2CID  28835238.
  4. ^ Smyth WD, Nash JD, Moum JN (marzo de 2019). "Criticidad autoorganizada en turbulencias geofísicas". Informes científicos . 9 (1): 3747. Código bibliográfico : 2019NatSR...9.3747S. doi :10.1038/s41598-019-39869-w. PMC 6403305 . PMID  30842462. 
  5. ^ Hatamian, ST (febrero de 1996). "Modelado de la fragmentación en dos dimensiones". Geofísica Pura y Aplicada PAGEOPH . 146 (1): 115-129. doi :10.1007/BF00876672. ISSN  0033-4553.
  6. ^ Dmitriev A, Dmitriev V (20 de enero de 2021). "Identificación del estado crítico autoorganizado en Twitter basado en el análisis de series temporales de retweets". Complejidad . 2021 : e6612785. doi : 10.1155/2021/6612785 . ISSN  1076-2787.
  7. ^ Linkenkaer-Hansen K, Nikouline VV, Palva JM, Ilmoniemi RJ (febrero de 2001). "Correlaciones temporales de largo alcance y comportamiento de escala en las oscilaciones del cerebro humano". La Revista de Neurociencia . 21 (4): 1370-1377. doi :10.1523/JNEUROSCI.21-04-01370.2001. PMC 6762238 . PMID  11160408. 
  8. ^ ab Beggs JM, Plenz D (diciembre de 2003). "Avalanchas neuronales en circuitos neocorticales". La Revista de Neurociencia . 23 (35): 11167–11177. doi :10.1523/JNEUROSCI.23-35-11167.2003. PMC 6741045 . PMID  14657176. 
  9. ↑ Chialvo DR (2004). "Redes cerebrales críticas". Física A. 340 (4): 756–765. arXiv : cond-mat/0402538 . Código Bib : 2004PhyA..340..756R. doi :10.1016/j.physa.2004.05.064. S2CID  15922916.
  10. ^ Gabrielli A, Caldarelli G, Pietronero L (diciembre de 2000). "Percolación de la invasión con temperatura y la naturaleza de la criticidad autoorganizada en sistemas reales". Revisión física E. 62 (6 partes A): 7638–7641. arXiv : cond-mat/9910425 . Código Bib : 2000PhRvE..62.7638G. doi : 10.1103/PhysRevE.62.7638. PMID  11138032. S2CID  20510811.
  11. ^ ab Turcotte DL, Smalley Jr RF, Solla SA (1985). "Colapso de árboles fractales cargados". Naturaleza . 313 (6004): 671–672. Código Bib :1985Natur.313..671T. doi :10.1038/313671a0. S2CID  4317400.
  12. ^ Tang C, Bak P (junio de 1988). "Exponentes críticos y relaciones de escala para fenómenos críticos autoorganizados". Cartas de revisión física . 60 (23): 2347–2350. Código bibliográfico : 1988PhRvL..60.2347T. doi : 10.1103/PhysRevLett.60.2347. PMID  10038328.
  13. ^ Tang C , Bak P (1988). "Teoría del campo medio de fenómenos críticos autoorganizados". Revista de Física Estadística (manuscrito enviado). 51 (5–6): 797–802. Código Bib : 1988JSP....51..797T. doi :10.1007/BF01014884. S2CID  67842194.
  14. ^ Jensen HJ, Christensen K, Fogedby HC (octubre de 1989). "Ruido 1/f, distribución de vidas y un montón de arena". Revisión física B. 40 (10): 7425–7427. Código bibliográfico : 1989PhRvB..40.7425J. doi : 10.1103/physrevb.40.7425. PMID  9991162.
  15. ^ Laurson L, Alava MJ, Zapperi S (15 de septiembre de 2005). "Carta: Espectros de potencia de montones de arena críticos autoorganizados". Revista de Mecánica Estadística: Teoría y Experimento . 0511 . L001.
  16. ^ Maslov S, Tang C, Zhang YC (1999). "Ruido 1/f en modelos Bak-Tang-Wiesenfeld en franjas estrechas". Física. Rev. Lett. 83 (12): 2449–2452. arXiv : cond-mat/9902074 . Código bibliográfico : 1999PhRvL..83.2449M. doi :10.1103/physrevlett.83.2449. S2CID  119392131.
  17. ^ Dewar R (2003). "Explicación de la teoría de la información del teorema de fluctuación, producción máxima de entropía y criticidad autoorganizada en estados estacionarios de no equilibrio". Revista de Física A: Matemática y General . 36 (3): 631–641. arXiv : cond-mat/0005382 . Código Bib : 2003JPhA...36..631D. doi :10.1088/0305-4470/36/3/303. S2CID  44217479.
  18. ^ Vespignani A , Zapperi S (1998). "Cómo funciona la criticidad autoorganizada: una imagen unificada de campo medio". Revisión física E. 57 (6): 6345–6362. arXiv : cond-mat/9709192 . Código bibliográfico : 1998PhRvE..57.6345V. doi :10.1103/physreve.57.6345. hdl :2047/d20002173. S2CID  29500701.
  19. ^ Kendal WS (2015). "Criticidad autoorganizada atribuida a un efecto de convergencia tipo límite central". Física A. 421 : 141-150. Código Bib : 2015PhyA..421..141K. doi :10.1016/j.physa.2014.11.035.
  20. ^ Hoffmann H (febrero de 2018). "Impacto de la topología de red en la criticidad autoorganizada". Revisión física E. 97 (2–1): 022313. Código bibliográfico : 2018PhRvE..97b2313H. doi : 10.1103/PhysRevE.97.022313 . PMID  29548239.
  21. ^ Kalinin N, Guzmán-Sáenz A, Prieto Y, Shkolnikov M, Kalinina V, Lupercio E (agosto de 2018). "Criticidad autoorganizada y aparición de patrones a través de la lente de la geometría tropical". Actas de la Academia Nacional de Ciencias de los Estados Unidos de América . 115 (35): E8135–E8142. arXiv : 1806.09153 . Código Bib : 2018PNAS..115E8135K. doi : 10.1073/pnas.1805847115 . PMC 6126730 . PMID  30111541. 
  22. ^ Bak P, Paczuski M, Shubik M (1 de diciembre de 1997). "Variaciones de precios en una bolsa con muchos agentes". Physica A: Mecánica estadística y sus aplicaciones . 246 (3): 430–453. arXiv : cond-mat/9609144 . Código Bib : 1997PhyA..246..430B. doi :10.1016/S0378-4371(97)00401-9. ISSN  0378-4371. S2CID  119480691.
  23. ^ Sornette D, Johansen A, Bouchaud JP (enero de 1996). "Caídas del mercado de valores, precursores y réplicas". Revista de Física I. 6 (1): 167-175. arXiv : cond-mat/9510036 . Código Bib : 1996JPhy1...6..167S. doi :10.1051/jp1:1996135. ISSN  1155-4304. S2CID  5492260.
  24. ^ Phillips JC (2014). "Fractales y criticidad autoorganizada en proteínas". Física A. 415 : 440–448. Código Bib : 2014PhyA..415..440P. doi :10.1016/j.physa.2014.08.034.
  25. ^ Phillips JC (noviembre de 2021). "El apego sincronizado y la evolución darwiniana de los coronavirus CoV-1 y CoV-2". Física A. 581 : 126202. arXiv : 2008.12168 . Código Bib : 2021PhyA..58126202P. doi :10.1016/j.physa.2021.126202. PMC 8216869 . PMID  34177077. 
  26. ^ Malamud BD, Morein G, Turcotte DL (septiembre de 1998). "Incendios forestales: un ejemplo de comportamiento crítico autoorganizado". Ciencia . 281 (5384): 1840–1842. Código Bib : 1998 Ciencia... 281.1840M. doi : 10.1126/ciencia.281.5384.1840. PMID  9743494.
  27. ^ Poil SS, Hardstone R, Mansvelder HD, Linkenkaer-Hansen K (julio de 2012). "La dinámica del estado crítico de avalanchas y oscilaciones emerge conjuntamente de la excitación/inhibición equilibrada en las redes neuronales". La Revista de Neurociencia . 32 (29): 9817–9823. doi :10.1523/JNEUROSCI.5990-11.2012. PMC 3553543 . PMID  22815496. 
  28. ↑ Chialvo DR (2010). "Dinámica neuronal compleja emergente". Física de la Naturaleza . 6 (10): 744–750. arXiv : 1010.2530 . Código bibliográfico : 2010NatPh...6..744C. doi : 10.1038/nphys1803. ISSN  1745-2481. S2CID  17584864.
  29. ^ Tagliazucchi E, Balenzuela P, Fraiman D, Chialvo DR (2012). "La criticidad en la dinámica de FMRI cerebral a gran escala revelada por un nuevo análisis de proceso puntual". Fronteras en Fisiología . 3 : 15. doi : 10.3389/fphys.2012.00015 . PMC 3274757 . PMID  22347863. 
  30. ^ Caldarelli G, Petri A (septiembre de 1996). "Autoorganización y trastorno de recocido en el proceso de fracturación" (PDF) . Cartas de revisión física . 77 (12): 2503–2506. Código bibliográfico : 1996PhRvL..77.2503C. doi :10.1103/PhysRevLett.77.2503. PMID  10061970. S2CID  5462487.
  31. ^ Frette V, Christensen K, Malthe-Sørenssen A, Feder J, Jøssang T, Meakin P (1996). "Dinámica de avalanchas en un montón de arroz". Naturaleza . 379 (6560): 49–52. Código Bib :1996Natur.379...49F. doi :10.1038/379049a0. S2CID  4344739.
  32. ^ Bédard C, Kröger H, Destexhe A (septiembre de 2006). "¿La escala de frecuencia 1/f de las señales cerebrales refleja estados críticos autoorganizados?". Cartas de revisión física . 97 (11): 118102. arXiv : q-bio/0608026 . Código bibliográfico : 2006PhRvL..97k8102B. doi : 10.1103/PhysRevLett.97.118102. PMID  17025932. S2CID  1036124.
  33. ^ Hesse J, Gross T (2014). "La criticidad autoorganizada como propiedad fundamental de los sistemas neuronales". Fronteras en la neurociencia de sistemas . 8 : 166. doi : 10.3389/fnsys.2014.00166 . PMC 4171833 . PMID  25294989. 
  34. ^ Hoffmann H, Payton DW (febrero de 2018). "Optimización por criticidad autoorganizada". Informes científicos . 8 (1): 2358. Código bibliográfico : 2018NatSR...8.2358H. doi :10.1038/s41598-018-20275-7. PMC 5799203 . PMID  29402956. 

Otras lecturas