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
- Institución
- Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
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Un método numérico para la identificación de sistemas caóticosBonelli, María GabrielaCodari, Hernán PabloCurone, María LauraCAOSDIMENSION DE CORRELACIONMETODOS NUMERICOSENTROPIA DE KOLMOGOROVPARALELISMOMAQUINA PARALELALos 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.Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y NaturalesBauzá, MarisaColl, Pablo Enrique2002info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:ar-repo/semantics/tesisDeGradoapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000202_BonelliCodariCuronespainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/arreponame:Biblioteca Digital (UBA-FCEN)instname:Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturalesinstacron:UBA-FCEN2025-09-29T13:43:34Zseminario:seminario_nCOM000202_BonelliCodariCuroneInstitucionalhttps://digital.bl.fcen.uba.ar/Universidad públicaNo correspondehttps://digital.bl.fcen.uba.ar/cgi-bin/oaiserver.cgiana@bl.fcen.uba.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:18962025-09-29 13:43:35.447Biblioteca Digital (UBA-FCEN) - Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturalesfalse |
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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. |
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