¿Qué es la ciencia de la complejidad? La ciencia de la complejidad es una ciencia nueva, y el proceso de formación de una nueva ciencia es el proceso de intentar constantemente definir su "concepto central". La ciencia de la complejidad es una ciencia interdisciplinaria integral que se basa en teorías multidisciplinarias y conecta múltiples disciplinas desde un punto de vista elevado. Aquí exploraremos los pilares teóricos de la ciencia de la complejidad de los cuatro campos científicos de la dinámica y la predicción del caos, la información, la ciencia y la evolución.
La mecánica se divide en dos partes: cinemática y dinámica. La cinemática describe cómo se mueven los objetos, lo que se conoce como leyes de la cinemática; explica por qué los objetos siguen las leyes de la cinemática. Las tres leyes de Newton son la base de la dinámica. Según las leyes de la dinámica de Newton, se puede predecir la trayectoria de desarrollo de cualquier cosa. El "universo reloj" que describió establece el estado inicial y luego sigue funcionando de acuerdo con las tres leyes de Newton. el futuro se vuelve posible. Según esta deducción teórica, los sistemas complejos se pueden predecir con precisión.
Sin embargo, el descubrimiento del "caos" asestó un duro golpe a la "predicción precisa". El caos se refiere al hecho de que algunos sistemas son sensibles a las condiciones iniciales y desviaciones extremadamente pequeñas provocarán grandes errores en las predicciones a largo plazo. Este tipo de sistema se denomina sistema caótico. Históricamente, el primer ejemplo de un sistema caótico fue la dependencia sensible de las condiciones iniciales descubierta cuando Poincaré intentaba resolver el "problema de los tres cuerpos".
La sensible dependencia de los sistemas caóticos de las condiciones iniciales conduce a su incertidumbre e imprevisibilidad. Entonces, ¿qué factores causan la sensible dependencia del sistema de las condiciones iniciales? No lineal.
En un sistema lineal, la suma de las partes es igual al todo, mientras que en un sistema no lineal, la suma de las partes no es igual al sistema. El sistema de desarrollo de la población biológica es un sistema no lineal. A diferencia del sistema lineal, el tamaño de la población está limitado por la tasa de natalidad, la tasa de mortalidad y la capacidad máxima de carga del medio ambiente.
Por ejemplo, un plan es poner una cierta cantidad de conejos en una isla para reproducirse. El segundo plan es dividir la misma cantidad de conejos en dos partes y reproducirse en dos islas respectivamente. luego, el segundo El número total de conejos en el plan de cría será mayor que el del primer plan. Esto se debe a que los factores ambientales de capacidad de carga conducen a la no linealidad del sistema. El "modelo logístico" se utiliza comúnmente para estudiar el tamaño de la población y describir el crecimiento del tamaño de la población.
El "mapa logístico" es la ecuación más famosa en la teoría de sistemas dinámicos y la investigación del caos. Capta la esencia del caos, "la dependencia sensible de las condiciones iniciales".
x_(n). +1) = R * x_n * (1-x_n)
Cuando R=2, el tiempo de x_n eventualmente se detendrá en 0,5 y ya no cambiará. 0,5 es el punto fijo.
De manera similar, a medida que el valor de R aumenta (R=2,1, 2,2, 2,3, etc.), el valor de X_n eventualmente se detendrá en un punto fijo correspondiente, como 0,6, 0,7, 0,8, etc. .
Cuando R=3.1, X eventualmente oscilará entre dos valores y el período del sistema es 2.
Cuando R=3.4, X eventualmente oscilará entre cuatro valores y el El período del sistema es 4.
Cuando R=un valor entre 3,54 y 3,55, el período de oscilación se convierte en 8
.........
El período se duplica una y otra vez, y el intervalo entre R antes y después es cada vez más pequeño.
Cuando R es igual a aproximadamente 3,569946, el valor de X ya no entra en oscilación y se vuelve caótico.
Los estados finales de los tres valores X anteriores se denominan: punto fijo, período y caos.
El mapeo logístico es muy simple y completamente determinista, pero puede producir caos.
El mapeo lógico deduce de la teoría matemática que el caos es esencialmente universal:
1. El camino hacia el caos que duplica el período
¿Tal como cambia el valor de R? como se mencionó anteriormente, el valor de X nunca llega a un punto fijo, luego oscila con 2 períodos, 4 períodos, 8 períodos, y así sucesivamente hasta el caos.
2. Constante de Feigenbaum
Cuando R = 3,569946, el valor de X se vuelve caótico. Esta constante matemática se demuestra en sistemas físicos dinámicos reales, incluidos fluidos, circuitos eléctricos, láseres y reacciones químicas.
Tenemos una nueva comprensión de los sistemas caóticos:
El comportamiento caótico puede provenir de sistemas deterministas sin fuentes aleatorias externas.
Los cambios a largo plazo en sistemas deterministas simples son incluso, en principio, imposibles de predecir debido a la sensible dependencia de las condiciones iniciales.
Los sistemas caóticos son universales, aunque no se pueden predecir con precisión, a un nivel superior, se pueden predecir.