Texto de John Earls
miércoles, abril 15, 2009
Cibernética, Ciencia de Sistemas, Teoría del Caos, Ciencia de la Complejidad
Texto de John Earls
jueves, abril 09, 2009
Salió el Vensim 5.9
Y para celebrarlo...
- Guía en Español de Vensim - 353 pag (traducción: Juan Martín García) [[ bajar PDF (6.7 MB) ]]
martes, febrero 24, 2009
La Emergencia de la Cooperación
En estos días oscuros, la ciencia aporta un rayo de esperanza: incluso en un mundo que premia el egoísmo, la cooperación puede surgir y, en última instancia, prevalecer.
En cada iteración de la simulación, sólo uno de cada 20 unidades tuvieron la oportunidad de abandonar el egoísmo, y la elección fue usualmente castigada. "Después de mucho tiempo, habrá dos o tres o cuatro personas en el mismo barrio entre quienes ha ocurrido una cooperación, sólo por casualidad", dice Helbing. "Es una feliz coincidencia - y una vez que hay un grupo lo suficientemente grande, cooperadores continúan haciédolo. Los desertores empiezan a copiar el comportamiento de las agrupaciones de cooperación. Y la cooperación pueden persistir y propagarse".
Cita de: "The outbreak of cooperation among success-driven individuals under noisy conditions." By Dirk Helbing and Wenjian Yu. Proceedings of the National Academy of Sciences, Vol. 106, No. 8, Feb. 23, 2009.
(*) N del T: Los biólogos usan las moscas de la fruta porque son fáciles de mantener, se reproducen rápidamente, son fáciles de manipular; sus procesos bioquímicos son similares a los que curren en el hombre (molecular, genéticamente), las moscas de las frutas tienen sólo 4 pares de cromosomas.
viernes, setiembre 19, 2008
Ludwig von Bertalanffy
Hoy, hace 107 años, nace Karl Ludwig von Bertalanffy . El Padre de la Ingeniería de Sistemas.
Fundó junto con otros importantes científicos con visiones sistémicas, la Society for General Systems Research (hoy ISSS).
RECURSOS:
viernes, agosto 29, 2008
El caos tiene su cuota de precisión

Sistema complejo. Las imágenes fractales son utilizadas para representar el caos en la naturaleza. Mindlin sostiene que el caos se aprecia en fenómenos cotidianos.
El físico Gabriel Mindlin y el escritor Gabriel García Márquez comparten algo más que el apodo familiar de “Gabo”: los dos escriben libros. Pero mientras el colombiano les da vida al pueblo de Macondo y a la dinastía de los Buendía, este investigador del Conicet y profesor de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA) se mete de lleno en una de las áreas más oscuras y pantanosas de las ciencias: el caos.
–Se suele hablar con mucha liviandad del caos: caos en la ciudad, caos en el tránsito, el mundo en caos, ¿no le parece?
–¿Y por qué la eligieron?
–¿Dónde se ve el caos?
–Y es muy antiintuitivo.
–Y enigmática.
–La ciencia se enorgullece de su capacidad predictiva.
–Uno de los ejemplos más conocidos es el del “efecto mariposa”. ¿Es tan así como se dice?
–Hay una parodia de Los Simpsons también.
–Por eso elegir es siempre tan difícil. ¿Y cómo se investiga esto?
viernes, julio 11, 2008
martes, junio 24, 2008
Arquitectura de la Complejidad (parte III)
EVOLUCIÓN DE LAS REDES
La emergencia de estructuras de escala libre y de distribución de grado ley de potencias puede ser trazada bajo dos mecanismos. Estos mecanismos están ausentes de los clásicos modelos de grafos aleatorios, y más bien se presentan en varias redes complejas [11]. Primero, los modelos de la teoría de grafos tradicional asumen que el número de nodos en una red es fijo. En contraste, al WWW continuamente se expande añadiendo nuevos sitios web, mientras que la Internet crece con la instalación de nuevos routers, computadoras y vínculos de comunicación. Segundo, mientras que los modelos de grafos aleatorios asumen que los vínculos están aleatoriamente distribuidos, la mayoría de redes reales exhiben una preferencia adjunta. De hecho, es más probable que una persona enlace páginas web a documentos altamente conectados en la WWW, cuya existencia es harto conocida. Los motores de la red además tienden a conectar las computadoras de sus instituciones a través de nodos de gran ancho de banda, los cuales inevitablemente atraerán a otros consumidores y links.
Basados en el número creciente de nodos así como en la preferencia adjunta, se ha considerado un modelo simple en el cual un nuevo nodo es añadido a la red en cada instante de tiempo [11]. EL nuevo nodo luego es vinculado a alguno de los nodos ya existentes en el sistema (Figura 3). La probabilidad Π(k) que un nuevo nodo conecte a un nodo con k links sigue una regla de preferncia adjunta tal como:
Π(k)=k / (Σ ki) ... (2)
donde la suma es sobre todos los elementos de la red. Las simulaciones numéricas indican que la red resultante es de escala libre, y la probabilidad que un nodo tenga k vínculos viene (1) con exponente γ³ [11]. La naturaleza de la ley de potencias de la distribución es predicha por el enfoque basado en la ecuación de razón [19] así como de una solución exacta del modelo de escala libre [20]. Este simple modelo ilustra como el crecimiento y la preferencial adjunta conjuntamente llevan a la aparición de la jerarquía de hub que ejemplifican la estructura de escala libre. Un nodo con más links incrementa su conectividad más rápido que un nodo con menos links, debido a que el ingreso de nodos tiende a conectar a aquellos con mayor probabilidad tal como lo hemos descrito en (2). Este modelo conduce a un fenómeno de retroalimentación positivo de riqueza-a-ricos, el cual es evidente en algunos sistemas competitivos.
EL TALÓN DE AQUILES DEL INTERNET
Como la economía mundial ha vuelto crecientemente dependiente de Internet, surge una preocupación acerca de si la funcionalidad del Internet puede mantenerse aún bajo fallas y ataques hackers. Internet ha probado ser remarcadamente resilente contra fallos. Aunque alrededor del 3% de los routers están típicamente caídos en momentos particulares, nosotros raramente observamos disrupciones mayores en Internet. ¿Cómo Internet se puso tan robusta? Mientras significativa tolerancia al error se construyen en los protocolos que gobiernan las comunicaciones de “pasos de paquetes”, la topología de escala libre del Internet además juega un rol crucial en hacer esto más robusto.
Figura 3 El nacimiento de una red de escala libre. La topología de escala libre es una consecuencia natural de la naturaleza expansiva de las redes reales. Comenzando de dos nodos conectados (arriba a la izquierda), en cada panel un nuevo nodo, el cual sem muestra como un punto abierto, es añadido a la red. Al decidir donde vincularse, nuevos nodos prefieren adjuntarse a los nodos más conectados. Gracias al crecimiento y a la adjunta preferencial, emergen unos pocos hubs altamente conectados. Después [1].
El concepto de percolación provee un enfoque para el entendimiento de la tolerancia al error inducida por la escala libre del Internet. La teoría de percolación especifica que la remoción aleatoria de nodos de una red da como resultado una transición de percolación inversa, cuando una fracción crítica fc de nodos es removida, los fragmentos de red sobrantes no comunican las islas de nodos. Sin embargo, simulaciones de redes de escala libre no apoyan las predicciones de la teoría de percolación [21]
domingo, mayo 04, 2008
Arquitectura de la Complejidad (parte II)
... viene de la parte I...
El propósito de este artículo es ilustrar, a través del ejemplo de la dinámica humana, que un entendimiento minucioso de un sistema complejo requiere un entendimiento de la dinámica de la red así como la topología y arquitectura de la red.
EL PARADIGMA DE LA RED ALEATORIA
LA WORLD WIDE WEB Y LA INTERNET COMO REDES COMPLEJAS
P(k) ~ k – γ, (1)
Donde γout ≈ 2.45 (γin ≈ 2.1).
FIGURA 1 Redes Aleatorias y de escala libre. El grado de distribución de una red aleatoria sigue la distribución de Poisson cerrada con la forma de una curva de campana, diciéndonos que casi todos los nodos tienen el mismo número de links, y que los nodos con un gran número de links no existen (a). Esto es, una red aleatoria es similar a una red nacional de carreteras en las cuales los nodos son as ciudades y los vínculos son las mayores carreteras que las conectan. De hecho la mayoría de ciudades son conectadas por aproximadamente el mismo número de carreteras (c). en cambio la distribución de grado de ley de potencias de una red de escala libre predice que la mayoría de nodos tienen sólo unos pocos links que se mantienen juntos por muy pocos hubs altamente conectados (b). Tal red es similar al sistema de tráfico aéreo, en el cual un gran número de pequeños aeropuertos están conectados unos a otros mediante unos pocos hubs mayores (d). Luego [1]
A diferencia de la distribución de Poisson, una distribución de ley de potencias no posee una escala intrínseca, y su grado promedio
La topología de escala libre de la WWW motiva la búsqueda de topologías no homogéneas en otros sistemas complejos tales como el Internet. Así como la WWW, el Internet es una red física cuyos nodos son routers y dominios y cuyos vínculos son líneas telefónicas y cables de fibra óptica que conectan los nodos [Figura 2(b)]. Debido a su naturaleza física, se espera que el Internet sea estructuralmente diferente a la WWW, dónde añadir un link arbitrariamente a una página web remota es tan fácil como linkear una página web en una computadora en la habitación del costado. La red Internet, sin embargo, además parece seguir el grado de distribución de ley de potencias como se observa en [12] [Ver Figura 2(b)]. En particular el grado de distribución mostrado sigue una ley de potencias con exponente y=2.5 para el router de la red, y y=2.2 para el mapa de dominio, lo cual indica que el cableado del Internet está además dominado por muchos hubs altamente conectados [12].
19 Grados de Separación
Stanley Milgram mostró empíricamente en 1967 que dos personas cualesquiera están de 5 a seis “apretones de mano” alejados uno del otro. [13]. Esto es, la mayoría de humanos en la tierra parecen vivir en un pequeño mundo. Esta característica de las redes sociales es conocida como propiedad de los seis grados de separación (six-degrees of separation) [14]. Además los sociólogos sostienen repetidamente que los nodos en las redes sociales están agrupados en pequeños clusters. Estos clusters representan círculos de amigos y conocidos, y dentro de cada cluster un nodo está conectado a todos los otros nodos pero tiene sólo escasos vínculo con el mundo exterior [15]. La pregunta que surge es si el modelo del mundo pequeño es aplicable a la WWW y al Internet.
Debido a que no hay disponible un mapa completo de la WWW [16], se usan pequeños modelos de computadora de la WWW en [10], donde la distribución del vínculo coincide con la forma de medición funcional y donde las distancias más cortas entre cualesquiera dos nodos son identificados y promediados para todos los pares de nodos para obtener la separación promedio de nodos d. Repitiendo este proceso para redes de diferentes tamaños usando escalamiento de tamaño finito, un procedimiento estándar en mecánica estadística, se infiere en [10] que d=0.35+2.06.Log(N), donde N es el número de nodos de la WWW. Para los 800 millones de nodos de la WWW en 1999, el típico camino más corto entre dos páginas web aleatoriamente seleccionadas es pues alrededor de 19, asumiendo que cada camino existe, lo cual no está siempre garantizado debido a la naturaleza direccionada de la web. Como se muestra de forma empírica en [17], sin embargo, para 200 millones de nodos esta distancia es 16, en contraste con los 17 predichos en [10].
Estos resultados indican que la WWW representa un pequeño mundo y que el número típico de clicks entre dos páginas web es alrededor de 19, a pesar del número actual de más de 1 billón de páginas web. Además, la WWW muestra un alto grado de clustering [18], esto es, la probabilidad que dos vecinos de un nodo dado estén también linkeados es mucho mayor que el valor esperado para una red aleatoria. Finalmente, los resultados del reporte en [1] indican que el Internet además posee una estructura de pequeño mundo.
jueves, mayo 01, 2008
Dinámica de Sistemas : Casos y Aplicaciones para América Latina
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Contenido
Prólogo
Isaac Dyner y Luisa Rodríguez
PARTE I: Pedagogía de
1. Introducción al Pensamiento Sistémico. Pensamiento sistémico, un nuevo paradigma
Angélica Martínez
2. Herramientas para la enseñanza de
Samuel Prieto
3. Didácticas en la enseñanza de Dinámica de Sistemas
Martín Schaffernicht
4. "Prosa" sistémica y dinámica como elemento de sensibilización y de cambio de enfoque
Fabián Szulanski
5. Experimentos de laboratorio en Dinámica de Sistemas
Santiago Arango y Erling Moxnes
6. Propuesta para la difusión de
Hugo Andrade y Ximena Vargas
PARTE II: Aplicaciones en educación
7. Gestión universitaria con Dinámica de Sistemas
Lilia Gélvez
8. Dinámica de Sistemas en la medición del emprendimiento
Luisa Rodríguez
9. Dinámica de Sistemas y aprendizaje en contaduría: Una experiencia en el aula.
Jorge Juliao y Ómar Díaz
10.Workshop. Simulador de carrera laboral
Eduardo Fracassi
PARTE III: Aplicaciones en política pública
11. Modelo en Dinámica de Sistemas para gestión socio ambiental
Mauricio Díaz
12. Micromundos en la comercialización de energía en ENERBIZ
Santiago Arango, Isaac Dyner y Carlos Franco
13.Sistema integrado de vigilancia y control de malaria y dengue en Colombia
Daniel Ruiz Carrascal, Stephen Connor y Madeleine Thomson
14. Modelo de gerencia sistémica de activos y pasivos en fondos de pensiones.
Ricardo Matos
15.Tras las estructuras del crimen y la justicia
Sebastián Jaén e Isaac Dyner
PARTE IV: Aplicaciones en estrategia empresarial
16. Cómo hacer estrategia usando Dinámica de Sistemas
Martín Kunc
17. FODA dinámico."Reporte de una página" dinámico
Fabián Szulanski
sábado, abril 26, 2008
Arquitectura de la Complejidad (parte I)
Estamos rodeados por Sistemas Complejos, desde células hechas por miles de moléculas hasta sociedades, una colección de millones de interacciones individuales. Estos sistemas exhiben señales de orden y auto-organización. El entendimiento y cuantificación de esta complejidad es un gran reto para la ciencia. La teoría cinética, desarrollada a finales del siglo XIX, muestra que las propiedades medibles de los gases, desde la presión hasta la temperatura, pueden ser reducidos al movimiento aleatorio de átomos y moléculas. En los 60's y 70's, investigadores desarrollaron enfoques sistemáticos para cuantificar la transición de desorden a orden en sistemas materiales tales como magnetos y líquidos. La Teoría del Caos dominó la búsqueda por entender el comportamiento complejo en los 80's con el mensaje que el comportamiento impredecible puede emerger de las interacciones no lineales de unos pocos componentes. Los 90's fue la década de los fractales, cuantificando la geometría de los patrones emergentes en sistemas auto-organizados, desde hojas hasta copos de nieve.
A pesar de estos avances conceptuales, no existe aún una teoría de la complejidad completa. Cuando intentamos caracterizar Sistemas Complejos, las herramientas de que disponemos fallan por diversas razones. Primero, los sistemas complejos no están hechos de componentes idénticos tales como los gases y los magnetos. Aún más, cada gen en una célula o cada individuo en una sociedad tiene su propio comportamiento característico. Segundo, mientras que las interacciones entre los componentes son manifiestamente no lineales, verdaderamente el comportamiento caótico es más la excepción que la regla. Tercero, y más importante, las moléculas y las personas no obedecen ni al desorden extremo de los gases, donde cualquier molécula puede colisionar con otra, o al orden extremo de los magnetos, donde los spins interactúan sólo con su vecindad inmediata en una rejilla periódica. Es más, en sistemas complejos, las interacciones forman REDES, donde cada nodo interactúa con sólo una pequeña cantidad de parejas seleccionadas cuyas presencias y efectos pueden ser sentidos en nodos muy lejanos.
Las redes exisen en todos los lugares y en todas las escalas. el cerebro es una red de células nerviosas conectadas por axons, mientras que las células son redes de moléculas conectadas por reacciones bioquímicas. Las sociedades, también, son redes de personas vinculadas por amistad, familia, y lazos profesionales. A una gran escala, redes de alimentos y ecosistemas se pueden representar como redes de especies. Por otro lado, las redes invaden la tecnología; como ejemplos tenemos la Internet, redes de energía eléctrica y los sistemas de transportes. Aún el lenguaje usado para transmitir pensamientos es una red de palabras conectadas por relaciones sintácticas.
A pesar de la pervasividad de las redes, sin embargo, su estructura y propiedades aún no son totalmente entendidas. Por ejemplo, los mecanismos mediante los cuales genes disfuncionales en una red genética compleja llevan a la producción del cáncer no es obvia, y la difusión rápida a través de redes sociales y de comunicación que llevan alas epidemias de enfermedades y los virus de computadotas aún no son bien caracterizados. Además, es importante entender cómo algunas redes continúan funcionando a pesar de fallas en la mayoría de sus nodos.
Investigaciones recientes están empezando a responder tales preguntas [1]-[6]. Hace unos pocos años los científicos han descubierto que las redes complejas tienen una arquitectura subyacente guiada po prinipios universales. Por ejemplo, muchas redes, desde la world wide web (www), los sistemas metabólicos de las células, hasta los actores de Hollywood, son dominados por un pequeño número de nodos que están altamente conectados a otros nodos. Estos nodos importantes llamados hubs, afectan en gran medida el comportamiento total de las redes. Como describimos en este artículo, os hubs hacen a las redes robustas contra fallas accidentales pero vulnerables a ataques coordinados.
(continua...)