{"id":10949,"date":"2021-02-22T17:46:06","date_gmt":"2021-02-22T17:46:06","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ull.es\/portal\/cienciaull\/?p=10949"},"modified":"2021-03-04T11:13:14","modified_gmt":"2021-03-04T11:13:14","slug":"el-efecto-mariposa-caos-y-determinismo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ull.es\/portal\/cienciaull\/el-efecto-mariposa-caos-y-determinismo\/","title":{"rendered":"EL EFECTO MARIPOSA: CAOS Y DETERMINISMO<\/strong>"},"content":{"rendered":"\n

FECHA: 23\/12\/20<\/p>\n\n\n\n

Carlos Jos\u00e9 Boluda<\/em><\/p>\n\n\n\n

Instituto Tecnol\u00f3gico de Santo Domingo<\/em><\/p>\n\n\n\n

Rep\u00fablica Dominicana<\/em><\/p>\n\n\n\n

Una de las caracter\u00edsticas m\u00e1s notables y \u00fatiles del conocimiento cient\u00edfico es su capacidad de hacer predicciones sobre la evoluci\u00f3n din\u00e1mica de los sistemas que estudia. Por ejemplo, la bal\u00edstica permite calcular la trayectoria y lugar de impacto de un proyectil a partir de las condiciones que determinan su lanzamiento. Cuanto m\u00e1s completo sea nuestro conocimiento sobre la velocidad inicial, \u00e1ngulo de salida del proyectil, velocidad del viento, etc., m\u00e1s exacta y precisa ser\u00e1 la predicci\u00f3n. En este caso, no conocer con exquisita exactitud estos par\u00e1metros, no va a producir desviaciones importantes que invaliden de manera dr\u00e1stica nuestros c\u00e1lculos. Se trata de lo que se conoce como un suceso determinista, que contrasta con los fen\u00f3menos aleatorios, como es el lanzamiento de un dado, de una moneda o la determinaci\u00f3n del sexo en especies heterogam\u00e9ticas, caracterizados por su impredecibilidad. <\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Los planteamientos deterministas para la descripci\u00f3n de los fen\u00f3menos naturales, que han permitido hacer predicciones exactas, alcanzaron su m\u00e1xima expresi\u00f3n en el siglo XVIII con Laplace. Un error en las predicciones s\u00f3lo podr\u00eda deberse a que ignoramos algunas de las variables o sus valores exactos. El determinismo cl\u00e1sico lleg\u00f3 incluso a tener trascendencia filos\u00f3fica al concluir que el comportamiento humano est\u00e1 determinado, negando as\u00ed el libre albedr\u00edo.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, existen fen\u00f3menos deterministas cuya evoluci\u00f3n temporal a largo plazo no puede predecirse con exactitud. Es el caso de las predicciones en la evoluci\u00f3n de la econom\u00eda o los fen\u00f3menos meteorol\u00f3gicos, que pierden fiabilidad exponencialmente con el tiempo. As\u00ed por ejemplo, los c\u00e1lculos de las posibles trayectorias de los huracanes en el Oc\u00e9ano Atl\u00e1ntico y mar Caribe tienen un valor limitado a largo plazo. Hablamos entonces de los sistemas ca\u00f3ticos, manifestaciones del Caos, que nos encontramos en sistemas f\u00edsicos, qu\u00edmicos y biol\u00f3gicos.
<\/p>\n\n\n\n

Debido a su car\u00e1cter impredecible, el Caos se asocia a menudo con los fen\u00f3menos estoc\u00e1sticos. No obstante, la irregularidad din\u00e1mica de estos sistemas no es consecuencia del azar, este Caos es determinista. Pero si es determinista, \u00bfc\u00f3mo es que es impredecible?. La raz\u00f3n est\u00e1 en que estos sistemas son extraordinariamente sensibles a las condiciones iniciales. A\u00fan conociendo todas las variables que determinan su evoluci\u00f3n, peque\u00f1as variaciones en las condiciones iniciales se traducen en enormes diferencias a medida que transcurre el tiempo.<\/p>\n\n\n\n

La sensibilidad extrema a las condiciones iniciales puede ilustrarse f\u00e1cilmente iterando la funci\u00f3n y=2x2<\/sup>-1. Esta funci\u00f3n arroja un resultado como consecuencia de asignar un valor a la variable \u201cx\u201d para luego utilizar el valor resultante de \u201cy\u201d como nuevo valor de \u201cx\u201d. Este procedimiento hace que cualquier evoluci\u00f3n del sistema est\u00e9 totalmente determinada por su estado anterior. La Figura 2 muestra la representaci\u00f3n gr\u00e1fica de los valores obtenidos para la variable \u201cy\u201d tras repetir 50 veces la operaci\u00f3n descrita, para dos condiciones iniciales muy similares de un valor inicial de la variable \u201cx\u201d. La serie representada en color azul se corresponde con un valor inicial de x=0.543221 (trayectoria azul) mientras que la representada en color rojo se corresponde con un valor inicial de x=0.543220 (trayectoria roja) es decir una diferencia de s\u00f3lo 0.000001. Se observa que si bien inicialmente la evoluci\u00f3n del sistema es la misma (color violeta) a partir de la iteraci\u00f3n n\u00famero 16 comienzan a surgir peque\u00f1as diferencias entre ambas series que se van amplificando, de manera que finalmente el valor de \u201cy\u201d es completamente diferente.<\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

Esta sensibilidad extrema a las condiciones iniciales es conocida popularmente como \u201cefecto mariposa\u201d gracias al meteor\u00f3logo Edward Lorenz que, para referirse a la dificultad de pronosticar el tiempo, manifest\u00f3 en una conferencia: \u201d\u00bfPuede el batir de las alas de una mariposa en Brasil desencadenar un tornado en Texas?\u201d. Los sistemas ca\u00f3ticos, pese a ser deterministas, son impredecibles debido a que no podemos conocer con la suficiente exactitud los valores de sus par\u00e1metros. La r\u00e1pida acumulaci\u00f3n de imprecisiones en sus trayectorias tiene como consecuencia que s\u00f3lo sean posibles las predicciones a corto plazo.<\/p>\n\n\n\n

El Caos no solo tiene importancia cient\u00edfica, dado que est\u00e1 presente en nuestra vida cotidiana: un leve retraso o adelanto en nuestras actividades programadas puede tener consecuencias importantes a lo largo del d\u00eda o incluso de nuestra vida. A nivel global, en nuestra historia reciente hemos presenciado como el atentado de Atocha en 2004 cambi\u00f3 por completo el resultado de unas elecciones, determinando de manera decisiva el futuro de una naci\u00f3n; tambi\u00e9n hemos presenciado en 2012 como unas declaraciones p\u00fablicas del presidente del Banco Central Europeo hicieron cambiar radicalmente las tendencias en la bolsa de valores. Los sistemas econ\u00f3micos parecen ser especialmente sensibles a peque\u00f1as fluctuaciones producto de incertidumbres, temores y especulaciones. <\/p>\n\n\n\n

La evoluci\u00f3n temporal de los sistemas ca\u00f3ticos puede describirse matem\u00e1ticamente mediante ecuaciones diferenciales no lineales. \u00c9stas tienen entre sus variables una relaci\u00f3n tal que los efectos no son proporcionales a las causas, sino mucho mayores. El Caos plantea un desaf\u00edo a la idea de que el comportamiento de un sistema puede predecirse f\u00e1cilmente debido a que es el resultado de la suma de las partes que lo integran. Por el contrario, sistemas no necesariamente complejos, puede mostrar din\u00e1micas impredecibles que surgen de las interacciones no lineales de sus partes. <\/p>\n\n\n\n

No obstante, el Caos no debe ser percibido como una fatalidad que impone desorden en la naturaleza y limitaciones que impiden realizar predicciones exactas m\u00e1s all\u00e1 de un horizonte temporal. Realmente las fluctuaciones ca\u00f3ticas en sistemas como los biol\u00f3gicos, pueden aportar soluciones evolutivas novedosas de importante valor adaptativo. De la misma manera, los sistemas econ\u00f3micos occidentales permiten el \u00e9xito de ideas emergentes, es lo que el profesor James York, experto en la Teor\u00eda del Caos, ha denominado Caos planeado. <\/p>\n\n\n\n

La naturaleza es fundamentalmente no lineal y el Caos un fen\u00f3meno universal responsable de que la interpretaci\u00f3n cient\u00edfica que hacemos de la realidad sea distinta a la que se ten\u00eda a mediados del siglo XX. Hoy en d\u00eda sabemos que definitivamente el universo no funciona como un reloj en el que s\u00f3lo hay equilibrios, estados estacionarios y periodicidad.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

FECHA: 23\/12\/20 Carlos Jos\u00e9 Boluda Instituto Tecnol\u00f3gico de Santo Domingo Rep\u00fablica Dominicana Una de las caracter\u00edsticas m\u00e1s notables y \u00fatiles del conocimiento cient\u00edfico es su capacidad de hacer predicciones sobre la evoluci\u00f3n din\u00e1mica de los sistemas que estudia. 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