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Búsqueda en el sitio por el término 'fractal'

  • 21/04/2017

    Los autómatas celulares son modelos matemáticos utilizados para estudiar la evolución de sistemas dinámicos complejos, mediante la realización de simulaciones de las interacciones a lo largo del tiempo de un gran número de elementos, llamados células o celdas. En esta serie de artículos voy a presentar la aplicación WinCA, con la que se pueden construir y ejecutar este tipo de objetos.

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    Vista de secciones relacionadas con el análisis de datosAutómatas celulares
  • 20/01/2017

    Los sistemas de funciones iteradas (IFS por sus siglas en inglés) son una herramienta matemática sencilla para construir conjuntos fractales por medio de un conjunto de aplicaciones afines contractivas. Este método fue desarrollado por M.F. Barnsley en 1985. En concreto, resulta de utilidad para obtener un fractal autosemejante a base de aplicar de forma iterativa el sistema de funciones a un conjunto cualquiera, hasta llegar a una buena aproximación del fractal que constituye el atractor del sistema.

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    Vista de secciones relacionadas con el análisis de datosFractales
  • 17/09/2016

    En este nuevo artículo de la serie sobre caracterización gráfica de series temporales procedentes de sistemas dinámicos con dinámica caótica, voy a hablar de una forma de representar dichos sistemas en el dominio del espacio, de forma independiente del tiempo, el diagrama de fases. Con este tipo de diagramas, se pueden observar los atractores del sistema. Un atractor es un punto, una curva, en general, un conjunto de puntos al que convergen las ecuaciones del sistema, que nos permite hacernos una idea del comportamiento típico del mismo.

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    Vista de secciones relacionadas con el análisis de datosAnálisis gráfico de sistemas complejos
  • 09/04/2016

    Usualmente, cuando realizamos un análisis de datos, consideramos que proceden de una distribución normal. De hecho, realizamos toda una batería de pruebas para verificar que se cumple este supuesto y, en caso de no ser así, tratamos de modificar los datos de manera que se cumpla. Esto es así porque la mayoría de las técnicas de análisis solo funcionan correctamente sobre datos normalmente distribuidos. Pero existen una serie de sistemas que presentan una dinámica compleja en los cuales no es válido aplicar esta hipótesis y en los que el ajuste de los datos solo conduce a distorsiones que invalidan los resultados.

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