Saudações! Aqui é John Balwit
para a tarefa final
na seção intermediária da tarefa.
Nos foi pedido para modificar esse LogisticMapInformationContent
para permitir ao usuário definir um limite para a dinâmica simbólica.
No modelo atual ele está rigidamente codificado para 0.5.
Investigar se a mudança do
limite muda o conteúdo de informação medido
para vários valores de R.
Ok. Então, vamos olhar para o modelo.
Nos foi dito que nós devíamos mudar o valor limite.
Se nós dermos uma olhada no código,
nós podemos ver... nos foi dito que estava definido para 0.5,
e certamente está, rigidamente codificado.
Eu frequentemente me pego mudando valores fixos para valores nas barras
para investigar modelos, e é
exatamente o que nós vamos fazer aqui.
Então, eu vou fazer uma barra ("slider") chamada limite ("threshold") e
nós vamos colocá-la na interface. Dessa forma.
E nós vamos definir os valores. Isso pode ir de 1 para...
vamos dizer que nós definimos um limite inferior de 0.1 e vamos fazer incrementos
de 0.1. Então nós temos isso.
Nós criamos um novo slider que controla esse limite.
Então essa foi a parte fácil.
Agora nós precisamos conduzir alguns experimentos.
Claro que só nós fizermos isso do jeito que está, agora,
isso é exatamente como era anteriormente. Mas agora, nós podemos mudar isso.
Agora, geralmente nesses modelos é difícil...
Você pode ter um bloco de notas e pode copiar esses valores lá.
Mas existe uma forma mais fácil de fazer isso direto no NetLogo
que permite fazer múltiplos experimentos.
Eu quero introduzir a você algo chamado "BehaviorSpace."
Está nas Ferramentas ("Tools") e se você olhar aqui, "BehaviorSpace,"
você pode criar um experimento.
Vamos chamar "experimento com r", que é como eu chamo ele.
Isso mostra para você os sliders que estão no seu modelo.
Nós temos um slider para o valor inicial.
Eu sempre quero começar com 0.5.
E os valores para R... você pode colocar em múltiplos valores.
Vamos definir R para 3.0, 3.5 e 3.8.
Então nós vamos olhar para esses valores distintos de R.
E nós vamos também tentar diferentes valores limites.
Tentamos um valor limite de 0.2, 0.5 e 0.7.
Ou, bem, por simetria, vamos colocar 0.8.
Então agora o que nós fizemos foi que nós definimos
um conjunto de 9 experimentos que serão rodados
porque cada um desses valores de R será testado nesse limite:
em 0.2, em 0.5 e em 0.8.
E da mesma forma, nós poderíamos rodá-los
múltiplas vezes para mostrar quão precisos são os resultados.
Mas já que esse é um sistema determinístico, nós não precisamos
fazer essas coisas mais de uma vez.
Nesse caso nós não iremos estar contando tartarugas.
Mas nós estamos interessados nessa variável, a "info-content."
E como eu determinei isso? Eu olhei por trás das cortinas desse gráfico aqui
e esse é o valor em que estamos interessados: o conteúdo da informação.
Esse gráfico é definido pela variável global "info-content".
A qual nós podemos ver nas variávels globais.
Então vamos ver aqui, nós estamos medindo info-content.
Nós não queremos que a medida rode todo passo, então eu vou checar isso.
Nós queremos definir alguns limites de tempo.
Vamos rodar isso por 15 passos e então nós tomaremos a medida de info-content.
Nós podemos alterar depois.
Mas isso deve ser bom.
Vamos ver como isso funciona.
Isso diz que serão 9 "rodadas",
que corresponde com o que tínhamos visto com a mistura de parâmetros R e limites.
E nós vamos rodar isso.
Para salvar, nós daremos um nome, chamado "complexity-R vs. threshold."
Nome descritivo. Criar uma nova pasta.
Chame-a "test." Será na minha área de trabalho.
De fato, vamos criar uma nova pasta aqui chamada "test" e criá-lo.
Agora nós estamos prontos para rodá-lo.
Então boom, bem rápido.
Vá ao buscador, olhe na área de trabalho, e encontre "test".
Aí está nosso modelo.
E nós podemos ver... Eu vou dar um pouco de zoom.
Nós podemos ver que quando R era 3, o conteúdo de informação era 0
em todas as três configurações diferentes de limite.
Quando nós movemos para a segunda bifurcação, que define o valor 3.5,
então nós começamos a ver que o
conteúdo de informação era zero, se usássemos uma configuração baixa de limite
Um valor intermediário em 0.5.
E 1 se nós usássemos uma configuração maior.
E claro que isso faz sentido porque estamos capturando essas diferentes
bifurcações em diferentes configurações.
Então, a uma certa configuração, nós iremos agrupá-los
em dois diferentes grupos, essencialmente 0 e 1,
e nós teremos um maior conteúdo de informação.
Então isso nos permite olhar para esse modelo e checar a sensibilidade
aos diferentes tipos de parâmetros que nós definimos.
"Parameter sweeping" é como eles chamam isso em modelagem baseada em agentes.
Quando você está muito interessado em quão sensíveis os modelos são
a diferentes mudanças nos parâmetros.
E nós podemos ver isso aqui com o conteúdo de informação.
Existem vários experimentos e muita exploração que nós poderíamos fazer
com diferentes regiões de R e diferentes tipos de limites.
E eu acho que será muito interessante olhar para diferentes regiões
do mapa logístico.
Eu só gostaria de pontuar uma outra coisa aqui.
Eu não sei, eu assumo que você tenha tido uma chance de brincar com
o diagrama de bifurcação do mapa logístico,
mas isso nos dá uma chance de ver de fato regiões do
diagrama de bifurcação que são particularmente interessantes.
E eu estaria muito interessado em chegar essa região aqui agora.
Mas nesse modelo particular,
para encontrar qual é esse valor R eu tenho que fazer umas contas simples.
Como eu fiz esse mundo, então ele tem 2000 pixels de largura
e os patches correspondem ao valor de R nesse caso.
Então se eu quiser saber qual o valor R para esse aqui,
eu poderia inspecionar o patch e encontrar que esse é o patch 1923,
então o valor x desse patch é 1923, e eu posso fazer umas contas com isso.
Eu posso usar o observador aqui como uma pequena calculadora.
Eu vou tentar fazer isso ficar grande para que você possa ver.
Eu posso dizer... (pensando) qual era o valor aqui?
Era 1928.
Então posso dizer, mostre 1928, dividido pelo nº total de pixels, 2000, vezes 4.
Porque meu intervalo virtual é de 0 a 4.
E isso deveria me mostrar que nós estamos a um valor R de aproximadamente 3.85.
Então nós podemos voltar ao nosso outro modelo,
e nós poderíamos editar essa "rodada" para observarmos especificamente
esses valores. 3.84.
E pode ser bem interessante, olhar para um conjunto de valores
bem próximos desse e ver se nós podemos encontrar a mudança,
ou encontrar uma forma de medir aquele início da aleatoriedade
que nós vemos visualmente no diagrama de bifurcação
porque no fim, é isso que o conteúdo de informação é.
É uma forma de medir quão longe você partiu de uma situação aleatória.
Então, espero que ajude.