Un método numérico para la identificación de sistemas caóticos

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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 parámetr...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Bonelli, María Gabriela, Codari, Hernán Pablo, Curone, María Laura
Otros Autores: Bauzá, Marisa
Formato: Tesis de grado publishedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales 2002
Materias:
CAOS
DIMENSION DE CORRELACION
METODOS NUMERICOS
ENTROPIA DE KOLMOGOROV
PARALELISMO
MAQUINA PARALELA
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000202_BonelliCodariCurone
https://repositoriouba.sisbi.uba.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=aextesisg&d=seminario_nCOM000202_BonelliCodariCurone_oai
Aporte de:
Repositorio Digital de la Universidad de Buenos Aires (UBA) de Universidad de Buenos Aires
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spelling I28-R145-seminario_nCOM000202_BonelliCodariCurone_oai2025-08-20 Bauzá, Marisa Coll, Pablo Enrique Bonelli, María Gabriela Codari, Hernán Pablo Curone, María Laura 2002 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. application/pdf https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000202_BonelliCodariCurone spa Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar CAOS DIMENSION DE CORRELACION METODOS NUMERICOS ENTROPIA DE KOLMOGOROV PARALELISMO MAQUINA PARALELA Un método numérico para la identificación de sistemas caóticos info:eu-repo/semantics/bachelorThesis info:ar-repo/semantics/tesis de grado info:eu-repo/semantics/publishedVersion https://repositoriouba.sisbi.uba.ar/gsdl/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=aextesisg&d=seminario_nCOM000202_BonelliCodariCurone_oai
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