Ulteriori informazioni
Las teorías y técnicas modernas de la dinámica no-lineal han demostrado su poder de caracterización en diferentes fenómenos físicos. En este trabajo se presenta la utilización de diferentes técnicas, para la caracterización del comportamiento de distintas series numéricas, con diferente grado de complejidad matemática. Las series analizadas en este trabajo tienen la característica de contar con fórmula generadora, produciéndose series de tiempo que son no-lineales; estas series fueron estudiadas con las técnicas de 1) Distribución de probabilidades, 2) Diagramas de espacio de fase, 3) Mapas de Poincaré, 4) Exponente de Lyapunov, 5) Espectro de potencia, 6) Frecuencias dominantes, 7) Función de autocorrelación y 8) Mapas recurrentes; para así poder caracterizarlas y saber cuáles, en principio, son más fáciles de predecir y cuales son más difíciles. Los resultados indican, que es posible modelar y predecir series numéricas de diferente grado de complejidad con ciertas restricciones.
Info autore
Es Ingeniera en Computación por la FES Aragón de la UNAM en México, hizo un Máster en Filosofía, Ciencia y Valores en la UPV/EHU en el País Vasco, España y una maestría en Filosofía de la Ciencia en el Instituto de Investigaciones Filosóficas (IIF) en la UNAM. Actualmente es candidata a doctor en Filosofía de la Ciencia por el IIF/UNAM.
