Un grupo de científicos de Rusia y Europa, con la ayuda de las matemáticas, creó un modelo que muestra que el caos en sistemas donde los elementos están interconectados puede ser estable y durar mucho tiempo. Esta investigación fue realizada por el profesor Dmitry Turaev del Imperial College de Londres. Utilizó un método especial (pseudohiperbolicidad) para comprender si el desorden en el sistema es un caos real o simplemente un problema temporal, después del cual todo volverá a la normalidad. Esto fue anunciado en el servicio de prensa de la Escuela Superior de Economía.
El caos en los sistemas es un estado en el que incluso pequeños cambios en las condiciones conducen a consecuencias impredecibles. Este comportamiento está en todas partes: ayuda a describir las fluctuaciones en los mercados financieros, protege el cerebro de la sincronización excesiva de las neuronas y mejora el aprendizaje de los algoritmos de inteligencia artificial. Sin embargo, hasta ahora no estaba claro si el caos persistiría durante mucho tiempo o si el sistema se estabilizaría pronto. Los científicos resolvieron este problema aplicando el concepto de pseudohiperbolicidad, un enfoque creado por Turaev y el matemático Leonid Shilnikov hace más de diez años.
Hasta hace poco, la pregunta seguía abierta: ¿cómo entender si la dinámica observada es realmente caótica, o es solo un fenómeno temporal, seguido de la estabilización del sistema? Los científicos rusos pudieron responder a esta pregunta aplicando el concepto de pseudohiperbolicidad.
Los científicos estudiaron elementos especiales (atractores) que ayudan a comprender cómo se comportan los sistemas caóticos. Crearon esquemas que muestran cuándo el caos en grupos de cuatro o más elementos puede permanecer estable. Estos modelos les ayudaron a crear "mapas del caos" que muestran dónde permanece el desorden y dónde desaparece, dependiendo de cómo interactúan los elementos entre sí.
La nueva investigación abre nuevos horizontes en la comprensión del caos y su estabilidad, lo que puede tener importantes consecuencias para la neurociencia, la biología, la medicina, la química y la óptica.
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