Adaptación
Cambio que mejora el ajuste a un entorno o a un criterio funcional definido.
No toda autoorganización es adaptación. Un patrón puede surgir sin aprendizaje, selección ni mejora de una función.
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Atractor
Conjunto invariante que atrae trayectorias de una región de condiciones iniciales, bajo una definición de atracción especificada.
No toda curva cerrada ni toda nube de puntos es un atractor. Las proyecciones y los transitorios pueden producir figuras que resultan engañosas.
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Autómata celular
Modelo de celdas cuyos estados se actualizan mediante reglas locales.
Las versiones de este laboratorio actualizan todas las celdas simultáneamente. Una actualización secuencial definiría una dinámica distinta.
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Autoorganización
Formación de estructuras a partir de interacciones del sistema, sin imponer el patrón detallado desde fuera.
Ausencia de un director central no significa ausencia de condiciones externas. Las fronteras, el suministro de materia y los parámetros importan.
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Bifurcación
Cambio cualitativo de la dinámica al modificar un parámetro del modelo.
En el mapa logístico, aumentar r puede cambiar la estabilidad del punto fijo y dar paso a ciclos. También existen ventanas periódicas dentro de regiones con comportamiento caótico.
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Caos determinista
Dinámica determinista con sensibilidad a condiciones iniciales y comportamiento irregular persistente. La definición precisa depende del marco matemático.
Que dos trayectorias se separen no basta por sí solo: un sistema lineal inestable también puede amplificar diferencias. Hay que estudiar el régimen dinámico y las propiedades pertinentes.
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Causalidad
Pregunta por cómo cambiaría un resultado bajo intervenciones o mecanismos definidos.
Compartir una etiqueta o mostrar una correlación no establece una relación causal. Los enlaces del atlas no representan efectos causales.
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Cognición
Conjunto de problemas sobre percepción, acción, memoria y otros procesos que requieren niveles de descripción adecuados.
Una figura compleja no constituye una explicación de un proceso cognitivo. Se necesitan hipótesis, observables y contrastes que distingan alternativas.
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Comportamiento colectivo
Patrones de conjunto producidos por las interacciones entre unidades.
El modelo de Vicsek estudia alineamiento local con ruido. No incorpora metas, intenciones ni decisiones: esas propiedades no pueden inferirse de sus flechas.
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Computación
Transformación de representaciones mediante reglas explícitas.
Simular una regla discreta no elimina las limitaciones del ordenador. El tamaño finito, las fronteras y el tiempo de ejecución siguen formando parte del experimento.
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Control
Diseño de intervenciones para modificar la evolución de un sistema con un objetivo explícito.
Mover un control deslizante cambia un parámetro del modelo. Eso no demuestra que exista una intervención física equivalente ni que sea viable en el sistema real.
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Cooperación
Interacción cuyo análisis requiere especificar actores, beneficios y costes.
Moverse en la misma dirección no demuestra cooperación. En los modelos evolutivos o de juegos, los pagos y las reglas de reproducción deben estar definidos.
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Criticidad
Comportamiento próximo a un punto crítico, donde pueden surgir correlaciones a muchas escalas.
Una textura visualmente compleja no demuestra criticidad. Tampoco una única distribución de cola pesada establece por sí sola un mecanismo crítico.
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Difusión
Redistribución espacial descrita, en el modelo continuo básico, por un flujo proporcional al gradiente de concentración.
La difusión y las reacciones locales pueden competir. No todos los patrones de reacción-difusión aparecen por una inestabilidad lineal de Turing.
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Dinámica neural
Estudio de cambios temporales en variables que representan actividad o estados del sistema nervioso.
Un oscilador de fase puede servir para formular una pregunta abstracta sobre acoplamiento. No equivale a una neurona biológica completa ni valida una interpretación clínica.
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Emergencia
Propiedades de conjunto que se explican examinando interacciones y organización, no solo elementos aislados.
El alineamiento colectivo de Vicsek es un ejemplo operativo. Observarlo no prueba afirmaciones metafísicas sobre irreductibilidad.
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Entropía
Familia de magnitudes con definiciones distintas en teoría de la información, termodinámica y sistemas dinámicos.
La expresión de Shannon H = −Σ pᵢ log pᵢ cuantifica incertidumbre de una distribución. Su interpretación no se transfiere sin más a cualquier otro uso de la palabra.
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Escala y fractales
La escala especifica la resolución de la observación. La geometría fractal estudia estructuras cuya descripción puede cambiar de manera no trivial con esa resolución.
El borde dibujado del conjunto de Mandelbrot es una aproximación finita. El color exterior indica tiempo de escape, no una medición de dimensión fractal.
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Estado
Conjunto de variables que, dentro de un modelo, permite especificar su situación presente.
En Lorenz hacen falta tres coordenadas. Una proyección bidimensional puede esconder información: dos trayectorias que se cruzan en la pantalla no tienen por qué cruzarse en el espacio de estados.
Lecturas relacionadas
- Capítulo 2 · Estado y evolución
- Capítulo 7 · Retroalimentación
- Capítulo 9 · Memoria y trayectoria
- Capítulo 12 · Espacios de estados
- Capítulo 13 · Matrices y transformaciones
- Capítulo 14 · Valores propios y modos
- Capítulo 18 · Balances e integrales
- Capítulo 24 · El método de Euler
- Capítulo 31 · Campos de direcciones
- Capítulo 33 · Equilibrios en una dimensión
- Capítulo 34 · Sistemas lineales continuos
- Capítulo 37 · Funciones de Lyapunov
- Capítulo 40 · La estabilidad del péndulo
- Capítulo 41 · Oscilaciones y energía
- Capítulo 48 · Retardos e historia
- Capítulo 51 · Mapas e iteraciones
- Capítulo 61 · Secciones de Poincaré
- Capítulo 65 · Variedades y separatrices
- Capítulo 100 · Estados, trayectorias y redes
- Capítulo 102 · Variedad central: qué variables importan cerca de una transición
- Capítulo 104 · Floquet: estabilidad de una órbita periódica
- Capítulo 111 · Energía, coordenadas generalizadas y ecuaciones de Hamilton
- Capítulo 112 · Estructura simpléctica y conservación de volumen
- Capítulo 113 · Integrabilidad y variables de acción y ángulo
- Capítulo 114 · Mapas que preservan área y mapa estándar
- Capítulo 116 · Teoría KAM: qué preservan las perturbaciones pequeñas
- Capítulo 117 · Caos conservativo, transporte y difusión de Arnold
- Capítulo 118 · Recurrencia de Poincaré y ergodicidad
- Capítulo 119 · Integradores simplécticos y errores a largo plazo
- Capítulo 121 · Procesos estocásticos: una trayectoria no es una distribución
- Capítulo 122 · Cadenas de Markov: estados y probabilidades de transición
- Capítulo 123 · Distribuciones estacionarias y equilibrio detallado
- Capítulo 124 · Absorción y tiempos de llegada en cadenas finitas
- Capítulo 126 · Tiempo continuo y ecuaciones maestras
- Capítulo 131 · Ecuaciones de Langevin y fluctuaciones alrededor de un equilibrio
- Capítulo 133 · Integral de Itô y regla de cambio de variables
- Capítulo 135 · Ecuación de Fokker–Planck: seguir una distribución en el tiempo
- Capítulo 136 · Densidades estacionarias, corrientes y condiciones de frontera
- Capítulo 137 · Primer paso y escape: cuánto tarda un sistema en cruzar un umbral
- Capítulo 141 · Campos, derivadas espaciales y ecuaciones en derivadas parciales
- Capítulo 143 · Modos espaciales y relaciones de dispersión
- Capítulo 147 · Defectos, espirales y organización espacial persistente
- Capítulo 151 · Microestados, macroestados y multiplicidad
- Capítulo 152 · Ensembles microcanónico, canónico y gran canónico
- Capítulo 153 · Distribución de Boltzmann y función de partición
- Capítulo 159 · Metropolis: muestrear un modelo de equilibrio
- Capítulo 162 · Agregación de estados y autonomía de una descripción macroscópica
- Capítulo 167 · Eliminación de variables rápidas: aproximaciones y memoria efectiva
- Capítulo 172 · Balance detallado y corrientes estacionarias
- Capítulo 180 · Caso resuelto: organización sostenida o transitorio prolongado
- Capítulo 191 · Métodos espectrales: modos colectivos de una red
- Capítulo 211 · Información en el tiempo: tasa de entropía y memoria predictiva
- Capítulo 227 · Complejidad estadística y estados predictivos
- Capítulo 228 · Máquinas épsilon y mecánica computacional
- Capítulo 229 · Inferir estructura predictiva a partir de secuencias
- Capítulo 230 · Síntesis resuelta: azar, regularidad y organización
- Capítulo 233 · MCMC más allá de Metropolis: exploración de distribuciones
- Capítulo 251 · ¿Qué se adapta? Estados, parámetros, estrategias y reglas
- Capítulo 254 · Valores, políticas y ecuación de Bellman
- Capítulo 257 · Asignación de crédito: aprender cuando las consecuencias llegan tarde
- Capítulo 258 · Aprendizaje parcial: memoria, observación y estados ocultos
- Capítulo 259 · Plasticidad, adaptación de tasa y estabilidad de aprendizaje
- Capítulo 272 · Dinámica del replicador: cómo cambian las frecuencias de estrategias
- Capítulo 274 · Estabilidad evolutiva y perturbaciones de la población
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Incertidumbre
Limitación del conocimiento sobre estados, parámetros, modelos u observaciones.
El error de integración, la variación entre semillas y la incertidumbre sobre un mecanismo son fuentes distintas. Este laboratorio declara sus parámetros y métodos.
Lecturas relacionadas
- Capítulo 24 · El método de Euler
- Capítulo 25 · Runge–Kutta y tolerancias
- Capítulo 27 · Precisión y condicionamiento
- Capítulo 28 · Parámetros y eventos
- Capítulo 59 · Auditar un diagrama de bifurcación
- Capítulo 60 · Horizonte de predicción
- Capítulo 68 · Espectros de Lyapunov
- Capítulo 69 · Sombreado de trayectorias
- Capítulo 74 · Dimensión por conteo de cajas
- Capítulo 80 · Estimar una dimensión
- Capítulo 81 · Distribuciones y dependencia
- Capítulo 82 · Condicionamiento y Bayes
- Capítulo 83 · Esperanza, varianza y covarianza
- Capítulo 84 · Elegir una distribución
- Capítulo 85 · Mezclas y heterogeneidad
- Capítulo 86 · Promedios y leyes límite
- Capítulo 87 · Monte Carlo
- Capítulo 88 · Colas y cuantiles
- Capítulo 89 · Bootstrap
- Capítulo 119 · Integradores simplécticos y errores a largo plazo
- Capítulo 121 · Procesos estocásticos: una trayectoria no es una distribución
- Capítulo 122 · Cadenas de Markov: estados y probabilidades de transición
- Capítulo 124 · Absorción y tiempos de llegada en cadenas finitas
- Capítulo 125 · Procesos de Poisson, renovación y tiempos de espera
- Capítulo 127 · Nacimiento, muerte y extinción en poblaciones pequeñas
- Capítulo 128 · Algoritmo de Gillespie y simulación de eventos
- Capítulo 129 · Caminatas aleatorias y difusión
- Capítulo 130 · Caso resuelto: dos modelos de llegada a un servicio
- Capítulo 131 · Ecuaciones de Langevin y fluctuaciones alrededor de un equilibrio
- Capítulo 132 · Ruido blanco, ruido coloreado y correlación temporal
- Capítulo 133 · Integral de Itô y regla de cambio de variables
- Capítulo 134 · Stratonovich y conversión entre interpretaciones
- Capítulo 135 · Ecuación de Fokker–Planck: seguir una distribución en el tiempo
- Capítulo 137 · Primer paso y escape: cuánto tarda un sistema en cruzar un umbral
- Capítulo 138 · Escape de Kramers y límites de una aproximación de barrera
- Capítulo 139 · Resonancia estocástica: cuándo el ruido modifica la respuesta a una señal
- Capítulo 140 · Euler–Maruyama y verificación de una simulación estocástica
- Capítulo 149 · Discretización espacial, estabilidad y convergencia
- Capítulo 152 · Ensembles microcanónico, canónico y gran canónico
- Capítulo 159 · Metropolis: muestrear un modelo de equilibrio
- Capítulo 178 · Fluctuaciones fuera del equilibrio: relaciones y condiciones
- Capítulo 189 · Comprobar leyes de potencia: evidencia y explicaciones alternativas
- Capítulo 190 · Auditoría resuelta de una red observada parcialmente
- Capítulo 193 · Procesos de ramificación: propagación, extinción y avalanchas
- Capítulo 199 · Cambios de régimen por bifurcación, ruido o velocidad de cambio
- Capítulo 201 · Información de Shannon: sorpresa e incertidumbre
- Capítulo 207 · Canales ruidosos y capacidad de transmisión
- Capítulo 209 · Máxima entropía: inferir bajo restricciones conocidas
- Capítulo 219 · Estimación de información con datos finitos
- Capítulo 233 · MCMC más allá de Metropolis: exploración de distribuciones
- Capítulo 234 · Diagnósticos de convergencia y tamaño efectivo de muestra
- Capítulo 235 · Muestreo de importancia y eventos raros
- Capítulo 236 · Reducción de varianza y comparación de escenarios
- Capítulo 238 · Sensibilidad y propagación de incertidumbre
- Capítulo 248 · Cómputo bayesiano aproximado y calibración de agentes
- Capítulo 256 · Exploración y aprovechamiento: aprender algo nuevo o utilizar lo conocido
- Capítulo 262 · Wright–Fisher: muestreo generacional y deriva
- Capítulo 263 · Moran: reemplazo continuo y probabilidades de fijación
- Capítulo 268 · Paisajes neutros, accesibilidad e historia evolutiva
- Capítulo 305 · Inferencia bayesiana: distribuciones previas y posteriores
- Capítulo 321 · Modelos de espacio de estados y observación indirecta de un proceso
- Capítulo 324 · Filtros de partículas y estados con distribuciones complejas
- Capítulo 436 · Evidencia negativa: cuándo una ausencia es informativa
- Capítulo 438 · Diagnóstico provisional: detener y reabrir la investigación
- Capítulo 445 · Compulsividad: repetición, incertidumbre y control de conducta
- Capítulo 492 · Síntesis predictiva: trayectorias, distribuciones y límites
- Capítulo 493 · Decidir con conocimiento incompleto
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Información
Magnitud o concepto definido respecto de un problema de comunicación, inferencia o representación.
La información de Shannon no mide automáticamente significado, verdad ni relevancia. Cada aplicación necesita declarar qué variable y distribución se utilizan.
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Medición
Procedimiento que vincula una propiedad definida con observaciones o valores.
El parámetro r introducido en un modelo no es una medición de una población real. Para vincular ambos hacen falta un modelo de observación y datos pertinentes.
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Modelo
Representación explícita que selecciona variables y relaciones para estudiar una pregunta.
Una simulación muestra consecuencias de los supuestos. Para explicar un sistema real también hay que contrastar esos supuestos y resultados con observaciones.
Lecturas relacionadas
- Capítulo 6 · Modelos y simulaciones
- Capítulo 9 · Memoria y trayectoria
- Capítulo 13 · Matrices y transformaciones
- Capítulo 15 · Proyecciones y aproximación
- Capítulo 20 · Representar y reducir un modelo
- Capítulo 21 · Implementar una simulación
- Capítulo 29 · Verificar una simulación
- Capítulo 30 · Del balance a una conclusión
- Capítulo 40 · La estabilidad del péndulo
- Capítulo 41 · Oscilaciones y energía
- Capítulo 48 · Retardos e historia
- Capítulo 53 · El mapa logístico
- Capítulo 63 · El sistema de Rössler
- Capítulo 70 · Evaluar una afirmación de caos
- Capítulo 73 · Sistemas de funciones iteradas
- Capítulo 76 · Autosimilitud y autoafinidad
- Capítulo 82 · Condicionamiento y Bayes
- Capítulo 84 · Elegir una distribución
- Capítulo 85 · Mezclas y heterogeneidad
- Capítulo 90 · Asociación y agregación
- Capítulo 91 · Representar una red
- Capítulo 96 · Redes de referencia
- Capítulo 100 · Estados, trayectorias y redes
- Capítulo 101 · Escalas características y formas normales: simplificar sin perder el mecanismo
- Capítulo 102 · Variedad central: qué variables importan cerca de una transición
- Capítulo 105 · Promediado y escalas múltiples en osciladores
- Capítulo 110 · Comparación resuelta de mecanismos de transición
- Capítulo 111 · Energía, coordenadas generalizadas y ecuaciones de Hamilton
- Capítulo 113 · Integrabilidad y variables de acción y ángulo
- Capítulo 120 · Caso resuelto: estabilidad e irregularidad en un sistema orbital reducido
- Capítulo 125 · Procesos de Poisson, renovación y tiempos de espera
- Capítulo 126 · Tiempo continuo y ecuaciones maestras
- Capítulo 127 · Nacimiento, muerte y extinción en poblaciones pequeñas
- Capítulo 130 · Caso resuelto: dos modelos de llegada a un servicio
- Capítulo 131 · Ecuaciones de Langevin y fluctuaciones alrededor de un equilibrio
- Capítulo 134 · Stratonovich y conversión entre interpretaciones
- Capítulo 140 · Euler–Maruyama y verificación de una simulación estocástica
- Capítulo 141 · Campos, derivadas espaciales y ecuaciones en derivadas parciales
- Capítulo 150 · Caso resuelto: un patrón que depende de las fronteras
- Capítulo 152 · Ensembles microcanónico, canónico y gran canónico
- Capítulo 155 · El modelo de Ising: interacción local y organización colectiva
- Capítulo 156 · De individuos a promedios: campo medio y cierre de momentos
- Capítulo 160 · Caso resuelto: coexistencia, histéresis y tamaño finito
- Capítulo 162 · Agregación de estados y autonomía de una descripción macroscópica
- Capítulo 163 · Renormalización: transformar el modelo al cambiar de escala
- Capítulo 164 · Flujo de parámetros y puntos fijos de renormalización
- Capítulo 168 · Acoplamiento multiescala: conectar modelos sin confundir sus variables
- Capítulo 169 · Emergencia y reducción: qué cambia al cambiar de descripción
- Capítulo 174 · Redes de reacción y estequiometría
- Capítulo 180 · Caso resuelto: organización sostenida o transitorio prolongado
- Capítulo 182 · Modelo de configuración y secuencias de grados
- Capítulo 186 · Modelos generativos de redes y organización latente
- Capítulo 188 · Reglas de crecimiento y distribución de grados
- Capítulo 192 · Epidemias en redes: de SIR y SIS a contactos heterogéneos
- Capítulo 200 · Síntesis del año: una transición observada, varios mecanismos
- Capítulo 204 · Divergencia de Kullback–Leibler y actualización de modelos
- Capítulo 209 · Máxima entropía: inferir bajo restricciones conocidas
- Capítulo 210 · Caso resuelto: comprimir un registro sin perder la pregunta
- Capítulo 214 · Direccionalidad informacional con variables omitidas
- Capítulo 216 · Descomposición parcial de información: supuestos y alternativas
- Capítulo 231 · De la pregunta al modelo: alcance, supuestos y criterios de éxito
- Capítulo 232 · Arquitectura de un experimento computacional
- Capítulo 237 · Diseño factorial y barridos globales
- Capítulo 238 · Sensibilidad y propagación de incertidumbre
- Capítulo 239 · Modelos sustitutos y emulación de simuladores costosos
- Capítulo 240 · Caso resuelto: reproducir un resultado y descubrir su fragilidad
- Capítulo 242 · Modelos basados en agentes: heterogeneidad e interacción local
- Capítulo 245 · Modelo de segregación de Schelling: supuestos y resultados colectivos
- Capítulo 247 · Agentes heterogéneos, restricciones y recursos
- Capítulo 248 · Cómputo bayesiano aproximado y calibración de agentes
- Capítulo 249 · Protocolo ODD y descripción reproducible de mecanismos
- Capítulo 250 · Caso resuelto: un patrón emergente o un resultado incorporado
- Capítulo 251 · ¿Qué se adapta? Estados, parámetros, estrategias y reglas
- Capítulo 252 · Agentes y racionalidad limitada: decidir con información incompleta
- Capítulo 255 · Aprendizaje basado en modelos y libre de modelos
- Capítulo 260 · Caso resuelto: aprendizaje y persistencia de una conducta
- Capítulo 262 · Wright–Fisher: muestreo generacional y deriva
- Capítulo 263 · Moran: reemplazo continuo y probabilidades de fijación
- Capítulo 265 · Cuasiespecies y distribución de secuencias
- Capítulo 266 · Genotipo, fenotipo y mapas de desarrollo
- Capítulo 280 · Caso resuelto: cooperación estable con mecanismos diferentes
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Modelos multiescala
Descripciones que conectan procesos situados en diferentes escalas espaciales, temporales u organizacionales.
Relacionar niveles exige especificar cómo se pasa de uno a otro. Una semejanza visual entre redes no aporta por sí sola esa conexión.
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No linealidad
La respuesta no respeta la superposición: sumar entradas no equivale, en general, a sumar sus efectos.
No linealidad no significa caos. Un modelo no lineal puede converger hacia un punto fijo, oscilar periódicamente o mostrar otros comportamientos.
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Percolación
Estudio de la conectividad que emerge al ocupar sitios o enlaces de una estructura.
Aquí cada sitio de una malla cuadrada se ocupa con probabilidad p. Se buscan caminos de vecinos ortogonales que conecten el borde superior con el inferior.
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Red
Estructura de nodos y enlaces con una interpretación definida para cada elemento.
La posición de un nodo en un mapa de relaciones no es una medida de distancia física ni de causalidad. Este atlas utiliza conexiones editoriales explícitas.
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Redes de síntomas
Representación de relaciones entre variables clínicas cuyo significado depende del diseño y del método de estimación.
Una arista estadística no identifica por sí sola un mecanismo entre síntomas. El atlas conceptual no es una red clínica estimada con datos.
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Resiliencia
Capacidad de mantener o recuperar funciones frente a perturbaciones, según el sistema y la definición adoptada.
Volver al mismo estado, conservar una función y cambiar para persistir son criterios distintos. No deben resumirse en una sola cifra sin justificarla.
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Selección
Cambio en la representación relativa de variantes asociado con diferencias de persistencia o reproducción.
Una simulación de alineamiento no es, por ello, un modelo de selección. Conviene separar los mecanismos antes de trasladar analogías entre campos.
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Sensibilidad inicial
Dependencia de la evolución respecto de perturbaciones en el estado de partida.
Compara dos soluciones con ecuaciones y parámetros idénticos. Cambiar también el parámetro estudia otra pregunta: sensibilidad paramétrica.
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Sincronización
Ajuste de ritmos entre unidades que interactúan, bajo criterios que deben hacerse explícitos.
En esta versión de Kuramoto se mide la coherencia de fase con R. Frecuencias bloqueadas y fases idénticas no son conceptos equivalentes.
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Sistema
Una delimitación de componentes, relaciones y entorno elegida para responder una pregunta. La frontera del sistema debe justificarse; no viene determinada por el dibujo.
Modelar empieza por decidir qué se incluye y qué se deja fuera. El mismo objeto puede analizarse con distintas fronteras sin que todas las descripciones respondan a la misma pregunta.
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Transición de fase
Cambio entre regímenes macroscópicos de un sistema al variar condiciones como temperatura o densidad.
Las singularidades se definen en límites apropiados, como el de tamaño infinito. Una malla pequeña muestra transiciones redondeadas y fluctuaciones finitas.
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Universalidad
Coincidencia de ciertas propiedades entre sistemas diferentes dentro de condiciones especificadas.
No equivale a que todo sistema complejo siga las mismas leyes. Identificar una clase de universalidad requiere un análisis más preciso que reconocer una forma.
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Validación de modelos
Evaluación de si un modelo responde adecuadamente a su pregunta y concuerda con las evidencias relevantes.
Las pruebas de código verifican operaciones implementadas. No sustituyen la validación empírica ni convierten una simulación en una predicción fiable.
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