Se presentará un modelo con solución analítica de red compleja con evolución
temporal probabilística en el que la fracción de nodos que se actualizan a
la vez es un parámetro, P. Para pequeño P, el modelo muestra relajación
hacia uno de los atractores de la dinámica y una extraordinaria sensibilidad
a los estímulos externos. Para P>Pc, se produce itinerancia entre
atractores. Ajustando P en este régimen, las oscilaciones entre atractores
cambian abruptamente de regulares a caóticas y viceversa, lo que permite
controlar la eficacia del proceso de búsqueda. Se discutirá el
comportamiento del modelo a la vista de recientes observaciones y el papel
que podría jugar el caos en neurobiología.
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