El mar, 21-05-2002 a las 00:07, Puma escribió:
> [AV]
> Me sirvio para entender que me quieres decir. Esta mas claro y eso es
> de agradecer.
> Siento no poder concordar.El ejemplo es impecable pero lo veo ad hoc.
> Son solo numeros, se pueden establecer conjuntos pero son magnitudes
> "cuyas distancias" siempre resultan cuantitativas. No existe el factor
> complejidad como en la vida real, no esta la organizacion.
[EA]
Todo es cuantificable, con más o menos coordenadas pero todo es
cuantificable. Una cuestión bien distinta es que, aún siendo
cuantificable seamos incapaces de hacerlo actualmente. En esta situación
lo que hay que hacer es realizar estimaciones. Si vemos que la variable
no tiene sltos importantes es que no hay diferencias cualitativas
(utilizando criterios válidos).
> Propongo un contraejemplo en el cual el factor numerico se mantiene
> igual , lo unico que varia es "organizacion" :
> Un grupo de hombres armados , cien individuos sin ninguna jerarquia entre
> ellos => podemos llamarlo Horda.
> Otro grupo de cien hombres armados pero organizados de la siguiente forma :
> 20 individuos en la vanguardia, 20 en cada "ala" , 20 en la retaguardia y 20
> que constituyen la "oficialidad" que centralizan el mando.=> podemos llamarlo
> Ejercito de la Epoca Clasica.
En ambos casos se puede utilizar una variable "entropía" que puede
clasificar a los grupos. Es perfectamente cuantificable. Evidentemente
el definir "entropía" y medirla es complicado.
> Solo se puede contestar con un recurso retorico : Horda => grado de organizacion = 0
> Ejercito EC = grado de organizacion = 2 !Ya tenemos aqui la diferencia cuantitativa!
[EA]
No, existen posibilidades de realizar mediciones de organización.
A veces basta con medir cosas como la dispersión vectorial (de uno con
sus primeros vecinos) o cosas así. A veces mediremos variables inútiles
para la clasificación y otras veces será una combinación de estas
variables.
El ejemplo que he puesto era con sólo una coordenada, pero puede tener
n.
PD: Sobre el problema de computabilidad de sistemas complejos (caoticos)
"En una situación real caracterizada por precisión finita y tiempo finito podemos estar cerca de uno de los casos limite. Importa saber el costo de predecir, porque el caos, en esencia, cambia ese costo. Sí en los casos no caóticos, para extender una predicción (con igual precisión) de un tiempo T a otro n veces más largo, nT, se requiere mejorar la determinación inicial por un factor proporcional a n, en el caso caótico debemos mejorarla por un factor que crece exponencialmente con n, o ln. Para tiempos largos, el costo de la predicción puede llegar a ser prohibitivo, más allá de que nuestros aparatos puedan lograrla." |