NO LINEALIDAD

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NO LINEALIDAD

En los Sistemas Complejos Adaptativos las relaciones entre sus componentes (agentes) son de tipo No-lineal. Estamos tratando entonces con sistemas no-lineales. Antes de entrar a definirlos, abordaremos primero los Sistemas Lineales.

¿Qué son los Sistemas Lineales?

Los sistemas lineales son aquellos en los que el todo es igual a la suma de las partes. Es este tipo de sistemas los que habían sido tratados en la física newtoniana durante 300 años. Son fácilmente analizables por las matemáticas y dan origen a ecuaciones lineales, que son llamadas así porque se pueden graficar como una línea.

¿Ejemplos de Sistemas Lineales?

Sistemas lineales son el sonido, la luz, en los que cada uno de sus componentes es capaz de mantener su identidad individual y actúan en forma independiente, sin mezclarse. En los sistemas lineales se pueden separar las partes y luego volverlas a juntar.

¿Cómo son los Sistemas No-lineales?

En los sistemas no-lineales, el todo es mayor que la suma de las partes. Sus elementos son interdependientes, y al variar uno también varían los demás. Sus relaciones no son estrictamente proporcionales. En estos sistemas la relación de sus partes entre sí y con el ambiente crea ricos patrones de conducta, imposibles de predecir con exactitud. La expresión matemática de estos sistemas es en forma de ecuaciones no-lineales, que se pueden graficar como una curva.

Las ecuaciones no-lineales son muy complejas y muy difíciles de resolver manualmente. Pero con la llegada de las computadoras, este problema se ha solucionado.

A nadie sorprende que, en la vida real, un pequeño evento “aquí” puede resultar en un enorme resultado “allá”. Eso es no linealidad. “El aleteo de una mariposa en Brasil puede provocar un tornado en Texas.” (teinteresa.es)

 

¿Ejemplos de Sistemas No-lineales?

  • La economía,
  • la biología,
  • el procesamiento de la información,
  • las ciencias políticas,
  • el clima,
  • el cerebro, son ejemplos de sistemas no-lineales.

El caos es un fenómeno no-lineal.

Referencias:

Waldrop, M. Mitchell.(1992). Complexity. The Emerging science at the edge of order and Chaos. New York: Simon & Schuster Inc.

Gleick, James.(1987). Chaos. Making a new science. New York: Penguin Books.

Fuente de la imagen: xatakaciencia.com

Iván Tercero Talavera

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