Oi Pessoal! Este é a última unidade deste curso.
Eu vou fazer uma revisão rápida de todas as diferentes idéias que tivemos no curso,
e ver como elas se relacionam com os objetivos da pesquisa na unidade 1.
Então é hora de irmos a "nossa pesquisa de campo "virtual
onde iremos visitar o Instituto Santa Fé
ver como as coisas funcionam, e falar com algumas pessoas que trabalham lá.
Então arrume seus óculos de sol e chapéu.
Nós iremos para o deserto de Santa Fé-Novo México-7000 pés acima do nível do mar
e subir uma colina ingrime para o Instituto Santa Fé. Vejo você lá.
Nós começamos o curso com a questão: O que são sistemas complexos?
Respondemos que "Eles eram grandes redes de elementos interagindo, que seguindo
simples regras, produziam um comportamento emergente complexo".
Eu disse que o curso forneceria algum embasamento significativo.
O propósito dessa sub-unidade é ir além do que cobrimos e ver quanto ganhamos.
Lembre-se que mencionei 4 disciplinas núcleos da ciência de complexidade
as disciplinas de dinâmica;informação; computação e evolução e aprendizado.
As metas do curso eram dar uma visão geral sobre o que se tratava os tópicos,
dando noção de como esses tópicos estão integrados dentro do sistema complexo.
E assim dar uma noção de como usamos modelos idealizados no estudo desse tópico
E nós vimos bastante sobre modelos idealizados no NetLogo.
Então se você chegou até aqui neste curso,
tens que estar muito orgulhoso, pois nós cobrimos muitas coisas.
E espero que você tenha aprendido muito sobre sistemas complexos.
Então, vamos rever o que nós fizemos bem rápido.
Nós vimos dinâmica e Caos,
e aprendemos como fornecer um vocabulário de como os sistemas complexos mudam.
O vocabulário inclui idéias tais como pontos fixos, atratores periódicos, caos,
dependência sensitiva em condições iniciais e outros termos.
Dinâmica mostrou-nos como comportamento complexo pode surgir com interação,
e a interação de simples regras tais como mapa logístico
E nós fomos capazes de caracterizar o comportamento de complexidade
em termos particulares como a dinâmica que vimos,
se por pontos fixos, ciclos ou caos.
O campo da dinâmica mostrou o contraste entre imprevisibilidade intrínseca no
sistema caótico e universal propriedade tais como duplicação da rota do caos e
a Constante de Feigenbaum. Nosso próximo tópico foi fractais.
Fractais nos mostrou um novo tipo de geometria pode ser desenvolvido para
caracterizar padrões do mundo real em um jeito mais realístico do que geometria
Euclideana. Como dinâmica, o estudo de fractais mostra que um complexo padrão
pode surgir de simples regras de interação Sendo capazes descrever complexidade de
um jeito diferente em termos dimensões fractais.Teoria Informação foi próximo
Nós aprendemos que teoria de informação faz analogia entre informação e entropia
física; e também um jeito diferente de caracterizar complexidade em termos de
informação. Agora nós veremos diferentes maneiras em qual a complexidade pode ser
caracterizada. Algorítimo Genético foi o próximo .
Isto nos mostrou como modelos idealizados evolução e adaptação pode ser construída.
E também demostrou como o comportamento ou formas complexas pode surgir de uma
regra simples de evolução ( o que nós mesmos podemos pensar como interativo)
Vimos que Autômatos celulares foram modelos idealizados de sistemas complexos.
Este foi um outro jeito que padrões complexos surgem de simples regras.
E nós aprendemos sobre as idéias de Wolfram Classes,
O que caracteriza a complexidade celular automata é o padrão de comportamento
Nós vimos muitos modelos de auto organização em biologia: como reunião de
vagalumes,cardumes de peixes;forrageamento de formigas; alocação de tarefas e muitos
outros que não vimos. Nós vimos como fazer modelos no NetLogo de organização
comportamental. E nós tentamos isolar alguns princípios comuns de dinâmica,
a informação que eles processam, a computação que fazem e adaptação deles.
Nós vimos o modelo de cooperação
Em particular o dilema do prisioneiro e o modelo do problema do farol.
Isto nos deu uma noção de como idealizar modelos e explicar cooperação
organizacional do sistema social; Como modelos idealizados são usados no estudo
de fenômenos complexos. Vimos redes.
As redes nos deram um vocabulário para descrever estrutura e dinâmica no mundo,
em conceitos tais como mundo pequeno ou sem escala, nível de distribuição, etc
Alguns modelos que nós exploramos mostra alguns aspectos estrutura do mundo real;
tais como, fixação preferencial mostra podemos obter estrutura livre de escala.
Isto apanha as idéias lei de potência em um nível de distribuição de rede
Depois de cobrirmos rede de escalas nós vimos algumas escalas metabólicas na
biologia e uma nova área de escala urbana
Nós vimos que o tamanho escalas sistema complexo está crescendo
dando pistas sobre a estrutura adjacente destes sistemas, como distribuição redes
fractais. No começo do curso eu disse que há 2 metas da ciência da complexidade,
A primeira é fornecer conhecimentos multidisciplinares dentro de sistemas
complexos. E o segunda é o desenvolvimento de uma teoria geral de sistemas complexos.
Bem, claramente conseguimos realizar o primeiro.
Vimos muitas idéias interdisciplinares que conseguimos a partir do estudo de sistemas complexos.
Mas pelo menos nesta classe não falaremos sobre que isso pode significar na teoria
de sistemas complexos. Muitas pessoas perguntam: "Podemos desenvolver algum tipo
de teoria geral"? Isto é podemos desenvolver uma linguagem matemática que
unifique as disciplina de dinâmica, informação, computação e evolução nesse sistema?
Algumas pessoas se referem a isso como uma linguagem hipotética como "cálculo de complexidade".
No meu livro "Complexidade: Um passeio guiado" eu faço uma analogia com um pouco de história.
No final de 1600, Isaac Newton junto com Gottfried Leibniz,desenvolveram o cálculo.
Como James Gleick disse na biografia de Isaac Newton,
"Ele foi prejudicado pela linguagem do caos-palavras continuam vagas e palavras sem existência...
Newton acreditava que poderia organizar uma ciência completa do movimento se ele encontrasse o léxico apropriado..."
Bem, quando leio isso, se parece muito com o sistemas complexos de hoje
Newton tinha muitos conceitos na cabeça construídos por matemáticos anteriores
noções- que ele estava tentando unificar coisas como infinitesimal, derivada, integral, limite.
E ele conseguiu unificar estes diferentes conceitos, desenvolvendo um vocabulário adequado para o entendimento do movimento
E essa é a matemática que chamamos de cálculo.
O estato dos sistemas complexos hoje é bem parecido com a matemática antes de inventarem o cálculo.
Nós temos todas essas noções que se separam em caminhos diferentes;
Eu listei alguns deles aqui- um tipo de nuvem flutuante de palavras.
E a idéia que precisamos, é unificar eles de algum jeito de ter a matemática unificada a toda essa noção desigual.
Eu não tenho certeza de que isso vai acontecer;é uma perspectiva emocionante!
Eu deixarei você com a questão de que os sistemas complexos vão achar o Isaac Newton deles.
ou em um futuro próximo ou distante, talvez.
Para concluir, deixo a você uma citação que gosto muito, de Oliver Wendell Holmes:
"Eu não dou a mínima para a simplicidade deste lado da complexidade,
mas eu daria minha vida pela simplicidade do outro lado da complexidade".
Com isso, é hora de pegar nossa viagem de campo virtual.