Un método numérico para la identificación de sistemas caóticos

Autores
Bonelli, María Gabriela; Codari, Hernán Pablo; Curone, María Laura
Año de publicación
2002
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de grado
Estado
versión publicada
Colaborador/a o director/a de tesis
Bauzá, Marisa
Coll, Pablo Enrique
Descripción
Los sistemas caóticos están ganando interés día a día debido a que pueden estudiarse con una mayor profundidad dado el incremento del poder computacional. Estos sistemas se encuentran en muchas ramas de la ciencia, por lo que es importante tener la posibilidad de caracterizarlos a través de parámetros como la dimensión de correlación o la entropía de Kolmogorov, para nombrar sólo algunos. El presente trabajo presenta un método para la identificación y cuantificación de sistemas caóticos usando series de tiempo del sistema a estudiar. El parámetro elegido es la dimensión de correlación y a partir de allí se calcula una cota inferior a la entropía de Kolmogorov, denominada número K2. Se prueba el método propuesto mediante la utilización de sistemas ya conocidos que presentan un comportamiento caótico, como el de Henon y el de Lorentz, y sistemas no caóticos, como el periódico y el aleatorio, cuyos parámetros han sido calculados por otros medios. Los valores obtenidos en este trabajo concuerdan con los que se pueden encontrar en la bibliografia utilizada. Se paralelizó parte del algoritmo utilizando PVM a fin de reducir los tiempos de ejecución total.
Fil: Bonelli, María Gabriela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.
Fil: Codari, Hernán Pablo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.
Fil: Curone, María Laura. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.
Materia
CAOS
DIMENSION DE CORRELACION
METODOS NUMERICOS
ENTROPIA DE KOLMOGOROV
PARALELISMO
MAQUINA PARALELA
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar
Repositorio
Biblioteca Digital (UBA-FCEN)
Institución
Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
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