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Borde del caos

El borde del caos es un espacio de transición entre el orden y el desorden que, según la hipótesis, existe dentro de una amplia variedad de sistemas. Esta zona de transición es una región de inestabilidad limitada que engendra una interacción dinámica constante entre orden y desorden. [2]

Aunque la idea del borde del caos es abstracta, tiene muchas aplicaciones en campos como la ecología , [3] la gestión empresarial , [4] la psicología , [5] las ciencias políticas y otros dominios de las ciencias sociales . Los físicos han demostrado que la adaptación al borde del caos se produce en casi todos los sistemas con retroalimentación. [6]

Historia

La frase borde del caos fue acuñada a finales de los años 1980 por el físico de la teoría del caos Norman Packard . [7] [8] En la siguiente década, Packard y el matemático Doyne Farmer fueron coautores de muchos artículos sobre la comprensión de cómo la autoorganización y el orden emergen al borde del caos. [7] Uno de los catalizadores originales que llevaron a la idea del borde del caos fueron los experimentos con autómatas celulares realizados por el científico informático Christopher Langton, donde se descubrió un fenómeno de transición. [9] [10] [11] La frase se refiere a un área en el rango de una variable , λ (lambda), que se varió mientras se examinaba el comportamiento de un autómata celular (CA). A medida que λ varió, el comportamiento de la CA pasó por una fase de transición de comportamientos. Langton encontró un área pequeña propicia para producir CA capaces de realizar cálculos universales . [10] [9] [12] Aproximadamente al mismo tiempo, el físico James P. Crutchfield y otros usaron la frase inicio del caos para describir más o menos el mismo concepto. [13]

En las ciencias en general, la frase ha llegado a referirse a una metáfora de que algunos sistemas físicos , biológicos , económicos y sociales operan en una región entre el orden y la completa aleatoriedad o el caos , donde la complejidad es máxima. [14] [15] Sin embargo, Melanie Mitchell y otros han cuestionado la generalidad y el significado de la idea . [16] La frase también ha sido tomada prestada por la comunidad empresarial y a veces se usa de manera inapropiada y en contextos que están lejos del alcance original del significado del término. [ cita necesaria ]

Stuart Kauffman ha estudiado modelos matemáticos de sistemas en evolución en los que la tasa de evolución se maximiza cerca del borde del caos. [17]

Adaptación

La adaptación juega un papel vital para todos los organismos y sistemas vivos. Todos ellos cambian constantemente sus propiedades internas para adaptarse mejor al entorno actual. [18] Los instrumentos más importantes para la adaptación son los parámetros de autoajuste inherentes a muchos sistemas naturales. La característica destacada de los sistemas con parámetros autoajustables es la capacidad de evitar el caos . El nombre de este fenómeno es "Adaptación al borde del caos" .

La adaptación al borde del caos se refiere a la idea de que muchos sistemas adaptativos complejos (CAS) parecen evolucionar intuitivamente hacia un régimen cercano al límite entre el caos y el orden. [19] La física ha demostrado que el borde del caos es el entorno óptimo para el control de un sistema. [20] También es una configuración opcional que puede influir en la capacidad de un sistema físico para realizar funciones primitivas de cálculo. [21] En CAS, la coevolución generalmente ocurre cerca del borde del caos, y se debe mantener un equilibrio entre flexibilidad y estabilidad para evitar fallas estructurales. [22] [23] [24] [25] Como respuesta para hacer frente a entornos turbulentos, CAS aporta flexibilidad , creatividad , [26] agilidad , antifragilidad e innovación cerca del borde del caos, siempre que estos sistemas estén lo suficientemente descentralizados . y no jerárquico . [24] [23] [22]

Debido a la importancia de la adaptación en muchos sistemas naturales, la adaptación al borde del caos ocupa un lugar destacado en muchas investigaciones científicas. Los físicos demostraron que la adaptación al estado en el límite del caos y el orden ocurre en la población de reglas de autómatas celulares que optimizan el rendimiento al evolucionar con un algoritmo genético . [27] [28] Otro ejemplo de este fenómeno es la criticidad autoorganizada en los modelos de avalanchas y terremotos. [29]

El modelo más simple de dinámica caótica es el mapa logístico . La dinámica del mapa logístico autoajustable muestra una adaptación al borde del caos. [30] El análisis teórico permitió predecir la ubicación del régimen de parámetros estrechos cerca del límite hacia el cual evoluciona el sistema. [31]

Ver también

Referencias

  1. ^ Schwartz, Katrina (6 de mayo de 2014). "Al borde del caos: donde florece la creatividad". KQED . Archivado desde el original el 23 de abril de 2022 . Consultado el 2 de junio de 2022 .
  2. ^ Laboratorios de complejidad. "Al borde del caos". Laboratorios de complejidad . Archivado desde el original el 15 de mayo de 2017 . Consultado el 24 de agosto de 2016 .
  3. ^ Ranjit Kumar Upadhyay (2009). "Dinámica de un modelo ecológico que vive al borde del caos". Matemáticas Aplicadas y Computación . 210 (2): 455–464. doi : 10.1016/j.amc.2009.01.006.
  4. ^ Deragon, Jay. "Gestión al borde del caos". Economía de las relaciones .
  5. ^ Lawler, E.; Tu, S.; Yoon, J. (2015). Orden al borde del caos Psicología social y el problema del orden social . Prensa de la Universidad de Cambridge . ISBN 9781107433977.
  6. ^ Wotherspoon, T.; et., al. (2009). "Adaptación al borde del caos con retroalimentación de ondas aleatorias". J. Física. Química. A . 113 (1): 19-22. Código Bib : 2009JPCA..113...19W. doi :10.1021/jp804420g. PMID  19072712.
  7. ^ ab A. Bass, Thomas (1999). Los predictores: cómo un grupo de físicos inconformistas utilizó la teoría del caos para conseguir una fortuna en Wall Street. Henry Holt y compañía. pag. 138.ISBN​ 9780805057560. Consultado el 12 de noviembre de 2020 .
  8. ^ H. Packard, normando (1988). "Adaptación hacia el borde del caos". Universidad de Illinois en Urbana-Champaign, Centro de Investigación de Sistemas Complejos . Consultado el 12 de noviembre de 2020 .
  9. ^ ab "Al borde del caos". sistemasinnovation.io. 2016. Archivado desde el original el 12 de noviembre de 2020 . Consultado el 12 de noviembre de 2020 .
  10. ^ ab A. Bass, Thomas (1999). Los predictores: cómo un grupo de físicos inconformistas utilizó la teoría del caos para conseguir una fortuna en Wall Street. Henry Holt y compañía. pag. 139.ISBN​ 9780805057560. Consultado el 12 de noviembre de 2020 .
  11. ^ Shaw, Patricia (2002). Cambio de conversaciones en las organizaciones: un enfoque complejo para el cambio. Rutledge. pag. 67.ISBN​ 9780415249140. Consultado el 12 de noviembre de 2020 .
  12. ^ Langton, Christopher. (1986). "Estudiar la vida artificial con autómatas celulares". Física D. 22 (1–3): 120–149. doi :10.1016/0167-2789(86)90237-X. hdl : 2027.42/26022 .
  13. ^ P. Crutchfleld, James; Joven, Karl (1990). "Computación al inicio del caos" (PDF) . Consultado el 11 de noviembre de 2020 .
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  15. ^ Pensamiento complejo en educación física: reestructuración del plan de estudios, la pedagogía y la investigación; editado por Alan Ovens, Joy Butler, Tim Hopper. Rutledge. 2013. pág. 212.ISBN​ 9780415507219. Consultado el 11 de noviembre de 2020 .
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  18. ^ Strogatz, Steven (1994). Dinámica no lineal y Caos . Prensa de Westview .
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  21. ^ Langton, California (1990). "Computación al borde del caos". Física D. 42 (1–3): 12. Bibcode : 1990PhyD...42...12L. doi :10.1016/0167-2789(90)90064-v.
  22. ^ ab L. Levy, David. "Aplicaciones y limitaciones de la teoría de la complejidad en la teoría y estrategia de las organizaciones" (PDF) . umb.edu . Consultado el 23 de agosto de 2020 .
  23. ^ ab Berreby, David (1 de abril de 1996). "Entre el caos y el orden: lo que la teoría de la complejidad puede enseñar a las empresas". estrategia-business.com . Consultado el 23 de agosto de 2020 .
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  31. ^ Baym, M.; et., al. (2006). "Cantidades conservadas y adaptación al borde del caos". Revisión física E. 73 (5): 056210. Código bibliográfico : 2006PhRvE..73e6210B. doi : 10.1103/PhysRevE.73.056210. PMID  16803029.

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