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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.creatorAldana, Maximinoes_MX
dc.date.accessioned2022-09-05T18:45:21Zes_MX
dc.date.available2022-09-05T18:45:21Zes_MX
dc.date.issued2020es_MX
dc.identifier.urihttps://ru.ceiich.unam.mx/handle/123456789/3571es_MX
dc.description.abstractUna propiedad importante de muchos sistemas complejos es la presencia de leyes de escalamiento, las cuales se caracterizan por el hecho de que las variables que describen el comportamiento del sistema se relacionan a través de leyes de potencias. Las leyes de escalamiento generalmente tienen dos implicaciones importantes: (i) la auto–similitud del sistema en un gran rango de escalas (cada parte del sistema se parece al sistema completo), y, (ii) los “eventos raros” (es decir, eventos poco probables) no son tan raros y ocurren mucho más frecuentemente de lo que se esperaría. En este trabajo discutimos la criticalidad dinámica como uno de los principales mecanismos que generan leyes de escalamiento en sistemas complejos, enfocándonos principalmente en modelos de formación de opiniones y en redes neuronales. Veremos que dos sistemas aparentemente muy distintos (redes de votantes y redes neuronales) pueden describirse prácticamente con las mismas herramientas conceptuales y metodológicas, lo cual ilustra la universalidad de los fenómenos críticos y las correspondientes leyes de escalamiento.es_MX
dc.description.abstractAn important property of many complex systems is the presence of scaling laws, which are characterized by the fact that some of the variables that describe the behavior of the system are related through power–laws. Scaling laws have two important general implications: (i) the self–similarity of the system over a wide range of scales (each part of the system is similar to the entire system), and (ii) “rare events” which should occur with low probability are in fact not so “rare” and occur much more often than expected. In this work we discuss dynamical criticality as one of the main mechanisms generating scaling laws in complex systems. We will focus mainly on majority voter models and neuronal networks. It is surprising that two systems which are apparently so different (networks of voters and networks of neurons) can actually be described using the same conceptual and methodological tools. This illustrates the universality of critical phenomena and the corresponding scaling laws.en_US
dc.formatapplication/pdfes_MX
dc.language.isoeses_MX
dc.publisherCentro de Investigaciones Interdisciplinarias en Ciencias y Humanidades, UNAMes_MX
dc.rightsLa titularidad de los derechos patrimoniales de esta obra pertenece a la Universidad Nacional Autónoma de México. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY-NC-ND 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/legalcode.es, fecha de asignación de la licencia 2021-10-23, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico repositorio@ceiich.unam.mxes_MX
dc.sourceINTERdisciplina: criticalidad v. 8, n. 20es_MX
dc.subjectescalamientoes_MX
dc.subjectredes neuronaleses_MX
dc.subjectmodelos de votaciónes_MX
dc.subjectscalingen_US
dc.subjectneural networksen_US
dc.subjectvoting modelsen_US
dc.titleLeyes de escalamiento y criticalidad en modelos de votantes y dinámica neuronales_MX
dc.title.alternativeScaling laws and criticality in voter models and neuronal dynamicsen_US
dc.typeArtículoes_MX
dc.typeArticleen_US
dcterms.accessRightsAcceso abiertoes_MX
dcterms.bibliographicCitationAldana, M. (2020). Leyes de escalamiento y criticalidad en modelos de votantes y dinámica neuronal. En Interdisciplina: criticalidad, 8(20), p. 23-54. Recuperado de: https://ru.ceiich.unam.mx/handle/123456789/3571es_MX
dcterms.extentpáginas 23-54es_MX
dcterms.provenanceCentro de Investigaciones Interdisciplinarias en Ciencias y Humanidades, UNAMes_MX
Aparece en las colecciones: Investigaciones



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