Chile, el segundo país latinoamericano que más publica en ránking de Nature

[Dr X]

La comunidad de ciencias de datos (industria) usa mayormente Fortran/C/C++ contertulio, por ahi me parece confunde cierta comunidad nivel USUARIO que usa Python, con la industria que se mueve en otro lado.

R tambien tiene subrutinas hechas en Fortran/C/C++. En problemas chicos .. todo bien, puedes usar hasta una planilla excel, y hace el trabajo.

Lo otro, esa cuestion de usar open source con licencias libres, es bien relativo, en los 90 hasta ahora todavia veo escritos con MATLAB, y eso nunca fue open source. Tambien la gente desestima usar R, por que los rutinas no estan consensuadas en la comunidad cientifica, pero python tambien tiene el mismo problema.

Pero tu me hablas de la industria y yo te hablo de la comunidad científica de los últimos años y si te lo digo es por que yo me nuevo en ese mundo.
Por otro lado, son los físicos los que aun siguen usando Fortran para programar sus experimentos.

Sobre python, que tipo de problemas grandes no se pueden realizar en el a tu criterio? Tienes evidencia de lo que dices realmente, como comparativas de velocidad?

Yo acá te puedo dar un ejemplo empírico de lo que digo, el porcentaje de publicaciones en astronomía que cita a python.

 

[ruizvial]

Pero tu me hablas de la industria y yo te hablo de la comunidad científica de los últimos años y si te lo digo es por que yo me nuevo en ese mundo.
Por otro lado, son los físicos los que aun siguen usando Fortran para programar sus experimentos.

Sobre python, que tipo de problemas grandes no se pueden realizar en el a tu criterio? Tienes evidencia de lo que dices realmente, como comparativas de velocidad?

Yo acá te puedo dar un ejemplo empírico de lo que digo, el porcentaje de publicaciones en astronomía que cita a python.

La NASA ocupa python, nada nuevo y todo bien, desde cuando los astronomos han impulsado algo en la industria del software????
MATLAB no es ni open source ...

Lleve la moda ... aproveche.

No es que Python sea cientifico .. es que es popular. No weviemos por favor con eso.

Lleve la moda ...

pero nadie en su sano juicio, haria trabajos de estadistica en Python, cuando se ocupa R .. cosas de la moda (estamos hablando de nivel cientifico).

o trabajos de computo numerico REAL con Python ... cuando se ocupa realmente lenguajes compilados.

Aceptelo contertulio, es moda. Aproveche .. aproveche.

El mejor software de resolucion de ecuaciones DAE y ODE es sundials ... pero no falta el que ocupa Python .. y se ven weones estupidos que lanzan escritos en Python. El rigor cientifico hoy por hoy, es rigor millenial .. por pares millenial.

 

[impedanci]

Mentira esa wea

 

[Dr X]

La NASA ocupa python, nada nuevo y todo bien, desde cuando los astronomos han impulsado algo en la industria del software????
MATLAB no es ni open source ...

Lleve la moda ... aproveche.

No es que Python sea cientifico .. es que es popular. No weviemos por favor con eso.

Lleve la moda ...

Te estás escapando de lo principal.
Python es moda? Si.
Python es útil? También.
Es escalable? Totalmente
Y así podría seguir.

El problema es que te estás alejando de lo principal. Si hablamos de big data, que mas big data que la nasa, donde maneja datos de todo el universo? Si Python es útil en astronomía es porque claramente tiene el rendimiento suficiente para poder llevar a cabo los experimentos.

Sobre Matlab, no es libre y se usó mucho, sin embargo, en el pasado se utilizaba mas que nada para realizar cálculos rápidos, especialmente con matrices. Sin embargo el hecho de que un código sea libre realmente ayuda mucho a la investigación ya que es posible replicar los experimentos de una forma mucho mas sencilla (no tienes que estar pagando el producto, las librerías no son cajas negras y estan debidamente documentadas y publicadas en artículos científicos, etc). Son muchas cosas las que han llevado a Python a ganar terreno.

Ahora bien, no me haz fundamentado porque las otras alternativas son mejores. Por otro lado que la industria utilice algo también lo hace moda y no necesariamente lo hace mejor.

 

[ruizvial]

Te estás escapando de lo principal.
Python es moda? Si.
Python es útil? También.
Es escalable? Totalmente
Y así podría seguir.

El problema es que te estás alejando de lo principal. Si hablamos de big data, que mas big data que la nasa, donde maneja datos de todo el universo? Si Python es útil en astronomía es porque claramente tiene el rendimiento suficiente para poder llevar a cabo los experimentos.

Sobre Matlab, no es libre y se usó mucho, sin embargo, en el pasado se utilizaba mas que nada para realizar cálculos rápidos, especialmente con matrices. Sin embargo el hecho de que un código sea libre realmente ayuda mucho a la investigación ya que es posible replicar los experimentos de una forma mucho mas sencilla (no tienes que estar pagando el producto, las librerías no son cajas negras y estan debidamente documentadas y publicadas en artículos científicos, etc). Son muchas cosas las que han llevado a Python a ganar terreno.

Ahora bien, no me haz fundamentado porque las otras alternativas son mejores. Por otro lado que la industria utilice algo también lo hace moda y no necesariamente lo hace mejor.

Usar Python solo sirve mucho para pegar algoritmos en script no compilados, cuando un resultado le entra al siguiente proceso (calculo estructurado). Lo mismo hace R, con la ganada que tienes pruebas de Hipotesis dentro del propio lenguaje.
FIN.

Pero en un nivel profesional y de operacion critica REAL como uso de recursos, manejo de cargas de computo local y remota, uso de pipeline, desarrollos recursivos sin cagar la pila, atajo de excepciones, overflow, precision, eficiencia energetica, velocidad bruta, streaming, conexion de base de datos, conexion a sistemas 3D, conexion a sistemas de interfase hombre-maquina, control de transiciones de computo, control de paralelismos (threads), herramienas de testeo, conexion a bases de datos remotas, conexion a sistemas ciberfisicos, uso de librerias como MKL, CUDA, ROC, plataformas de computo como Armadillo, etc .... en realidad es por masacre mejor usar la herramienta correcta, y eso es C/C++.

Afirmar que Python es escalable .... es un error. Es escalable si hay libreria, sino la hay ... nadie es tan estupido para programar una libreria en el entorno de Python, por que vas a tener problemas de integracion contundentes con librerias externas. Eso es de cuidado!!!

Si piensas que pienso que Python resuelve problemas de juguete, pues si, sin lugar a dudas y tambien sirve para resolver problemas chicos en su ambito. Funciona, por supuesto, pero ni cagando lo ocupo para lo que no sirve o le queda grande.

Python es facil, pero en un nivel profesional en calculos de operacion critica .. NI CAGANDO; -SALVO para AUTOMATIZAR PROCESOS DE COMPUTO con pruebas unitarias CLARAS y ambitos ESTRICTOS.

Llegar y usar Python ... NO.

 

[Dr X]

Usar Python solo sirve mucho para pegar algoritmos en script no compilados, cuando un resultado le entra al siguiente proceso (calculo estructurado). Lo mismo hace R, con la ganada que tienes pruebas de Hipotesis dentro del propio lenguaje.
FIN.

Pero en un nivel profesional y de operacion critica REAL como uso de recursos, manejo de cargas de computo local y remota, uso de pipeline, desarrollos recursivos sin cagar la pila, atajo de excepciones, overflow, precision, eficiencia energetica, velocidad bruta, streaming, conexion de base de datos, conexion a sistemas 3D, conexion a sistemas de interfase hombre-maquina, control de transiciones de computo, control de paralelismos (threads), herramienas de testeo, conexion a bases de datos remotas, conexion a sistemas ciberfisicos, uso de librerias como MKL, CUDA, ROC, plataformas de computo como Armadillo, etc .... en realidad es por masacre mejor usar la herramienta correcta, y eso es C/C++.

Afirmar que Python es escalable .... es un error. Es escalable si hay libreria, sino la hay ... nadie es tan estupido para programar una libreria fuera de entorno en Python.

Si piensas que pienso que Python resuelve problemas de juguete, pues si, sin lugar a dudas y tambien sirve para resolver problemas chicos en su ambito. Funciona, por supuesto, pero ni cagando lo ocupo para lo que no sirve o le queda grande.

Python es facil, pero en un nivel profesional en calculos de operacion critica .. NI CAGANDO, SALVO para AUTOMATIZAR PROCESOS DE COMPUTO con pruebas unitarias CLARAS.

Llegar y usar Python ... NO.

Estamos discutiendo puras webadas y al final estamos de acuerdo en casi todo .

Lo que tienes que tener claro es que yo te hablo de un ámbito CIENTÍFICO y tu me hablas de un lado INDUSTRIAL, por ese lado no vamos a converger nunca, la realidad de la ciencia es totalmente a la industria, por eso puedo tirármelas gran parte del tiempo.

Segundo, estoy completamente de acuerdo que C/C++, al ser lenguaje de bajo nivel es totalmente superior a Python, pero claro, pierdes el puntero y se te va todo al carajo, entonces el nivel de programación es mucho mas elevado y pierdes bastante tiempo en eso. Sin embargo no te estoy discutiendo eso, sino mas que nada el uso de machine learning en Python.
Tu mismo usas PowerBi, el cual es una herramienta ya construida para visualizaciones y aprendizaje automático. Por lo mismo Power Bi no te da la libertad de trabajar el código, dependes completamente del programa. De la misma forma podría decirte, por ejemplo, que hagas un análisis de componentes principales directamente en C++ y listo, tu programa funcionará mucho mejor, sin embargo el factor tiempo también es importante y por eso utilizas esas aplicaciones de terceros. Esa es la misma razón que usamos Python, cualquier tipo puede programar en él y puede correr algoritmos avanzados que por detrás están desarrollados en C++.

El problema es que te saliste completamente del foco, Python es muy útil para codificar programas que no son críticos, en donde lo mas seguro es que el 80% de los programas sean así y además hay librerías para casi todo lo que dijiste.

Finalmente no me puedes decir que los problemas de la Astronomía son problemas chicos, reitero que no hay big data mas grande que los datos de la astronomía.

 

[SaluditosBan]

Mentira esa wea

Si lo ajustamos por población, Chile publica como 30 veces lo que publica o ayudan en publicar que Perú po weón . Simplemente no existen

Chile intratable

 

[impedanci]

Si lo ajustamos por población, Chile publica como 300 lo que publica Perú po weón . Simplemente no existen

Chile intratable

mentira chileno roto, mi pedu es cuna de la curtura inca nosotors tenemos curtura machupichu

 

[ruizvial]

Estamos discutiendo puras webadas y al final estamos de acuerdo en casi todo .

Lo que tienes que tener claro es que yo te hablo de un ámbito CIENTÍFICO y tu me hablas de un lado INDUSTRIAL, por ese lado no vamos a converger nunca, la realidad de la ciencia es totalmente a la industria, por eso puedo tirármelas gran parte del tiempo.

Segundo, estoy completamente de acuerdo que C/C++, al ser lenguaje de bajo nivel es totalmente superior a Python, pero claro, pierdes el puntero y se te va todo al carajo, entonces el nivel de programación es mucho mas elevado y pierdes bastante tiempo en eso. Sin embargo no te estoy discutiendo eso, sino mas que nada el uso de machine learning en Python.
Tu mismo usas PowerBi, el cual es una herramienta ya construida para visualizaciones y aprendizaje automático. Por lo mismo Power Bi no te da la libertad de trabajar el código, dependes completamente del programa. De la misma forma podría decirte, por ejemplo, que hagas un análisis de componentes principales directamente en C++ y listo, tu programa funcionará mucho mejor, sin embargo el factor tiempo también es importante y por eso utilizas esas aplicaciones de terceros. Esa es la misma razón que usamos Python, cualquier tipo puede programar en él y puede correr algoritmos avanzados que por detrás están desarrollados en C++.

El problema es que te saliste completamente del foco, Python es muy útil para codificar programas que no son críticos, en donde lo mas seguro es que el 80% de los programas sean así y además hay librerías para casi todo lo que dijiste.

Debes aceptar que decir que Python es escalable, es un error.

Una de las mas fuertes razones de seguir ocupando lenguajes compilados en problemas numericos, es super simple: no puedes incrustar algoritmos dentro de algoritmos en la tecnologia de usar wrappers de Python sin una penalizacion de tiempos y recursos.

Que se use Python en el ambito cientifico, es un asunto mas de modorra (ojala todo sea a un click de distancia), dogma (moda) y facilidad (simplismo) que de rigurosidad cientifica, por lo que esta bien lejos de servir para todo. A veces creo que es necesaria la autocritica para aceptar que no saber usar TAMBIEN lenguajes de alto nivel industriales como Fortran/C/C++ es un asunto CLARO de analfabetismo informatico y de poca capacidad de trabajo en equipo en el uso de recursos y herramientas informaticas.

Por otro lado, estamos hablando de un parte operativa, pero en el ambito cientifico si no hay un entendimiento cabal de pruebas estadisticas en los datos ... no llegamos tampoco muy lejos. Por algo se insiste en R.

PowerBi es super util para conectar tablas y datos. Es recomendable, pero ni cagando se hacen operaciones de computo intensivo con esa cagada.

Finalmente no me puedes decir que los problemas de la Astronomía son problemas chicos, reitero que no hay big data mas grande que los datos de la astronomía.

Por lo general, el big data astronomico es un problema chico, por una razon muy simple: NO es un sistema complejo en un sentido estricto, aunque es innegable que es masivo, caotico (en la medida) y dinamico.

El big data social-biologico, es esencialmente un sistema complejo, y por lo tanto cuesta mas (en todo orden de distincion) por un asunto de variedad cibernetica.

En resumen, la variedad astronomica <<<<<<<<<<<<<<<<<<<< variedad social-biologica. Imposible calificar como los asuntos cientificos astronomicos como algo que merezca importancia de complejidad respecto al big data asociado a lo social-biologico. Es como comparar la complejidad de la trivialidad de N trompos, respecto al comportamiento de una ciudad. El nivel de interacciones esta en otro nivel.

Pd. No es que ningunee los problemas astronomicos, pero dentro de la escala de problemas y complejidades, hay cuestiones y problemas con una variedad cibernetica infinitamente superior. No son equiparables a pesar del amarillismo y la fascinacion. Con respeto por el trabajo cientifico que se desempeña, en todas las areas del mundo, eso si.

 

[Deggial]

¿Y la superpotencia Haití?
¿O está tan arriba en el ranking que distorsionaría la escala completa?

 

[Dr X]

Debes aceptar que decir que Python es escalable, es un error.

Ahí depende de que tan estrictos seamos con la definición, porque python de por sí tiene muchas limitaciones por su interpretador. Pero a la vez si lo hace escalable cuando puedes ejecutar por detrás códigos en otros lenguajes. Si somos puristas no es escalable, pero la versatilidad de Python a la vez si lo vuelve escalable.

Que se use Python en el ambito cientifico, es un asunto mas de modorra (ojala todo sea a un click de distancia), dogma (moda) y facilidad (simplismo) que de rigurosidad cientifica, por lo que esta bien lejos de servir para todo. A veces creo que es necesaria la autocritica para aceptar que no saber usar TAMBIEN lenguajes de alto nivel industriales como Fortran/C/C++ es un asunto CLARO de analfabetismo informatico y de poca capacidad de trabajo en equipo en el uso de recursos y herramientas informaticas.

Estoy de acuerdo, pero considera también que son muy pocos los de la comunidad científica los que tienen formación fuerte en programación, de esa forma Python permite que gente de las ciencias sociales puedan trabajar en el.

Por lo general, el big data astronomico es un problema chico, por una razon muy simple: NO es un sistema complejo en un sentido estricto, aunque es innegable que es masivo, caotico (en la medida) y dinamico.

Es verdad que los problemas astronómicos en su mayoría suelen ser deterministas, pero desde el momento que existe propiedades caóticas, emergencia y auto organización en un sistema, ya podemos empezar a hablar de sistemas complejos y el universo cumple todas esas propiedades.
Un ejemplo sencillo, si fuese totalmente determinista, la trayectoria de los meteoritos se podría predecir con total exactitud, pero al final son estimaciones con un amplio rango de error, debido a las miles de variables involucradas.
También tenemos el estudio de los agujeros negros que claramente se escapa a todas las teorías de la física clásica y nuevamente tenemos complejidad.

En general toda la naturaleza es un sistema complejo y ahí es donde generalmente se observan distribuciones de ley de potencia como la de pareto. Hay complejidad en los terremotos, en el vuelo de las aves, en las sinapsis neuronales y la misma sociedad.

En cualquier caso, que un sistema sea complejo sólo diferencia a uno deterministico en la cantidad de variables involucradas en el sistema y hasta ahora no se me ocurren muchos ejemplos reales de sistemas sociales que tengamos almacenados una cantidad aún más grande de datos que en los del universo. A menos que quieras fusionar todas las bases de datos mundiales, cosa que no es viable.

 

[ruizvial]

Ahí depende de que tan estrictos seamos con la definición, porque python de por sí tiene muchas limitaciones por su interpretador. Pero a la vez si lo hace escalable cuando puedes ejecutar por detrás códigos en otros lenguajes. Si somos puristas no es escalable, pero la versatilidad de Python a la vez si lo vuelve escalable.

Digamos que Python es como una cortapluma, y esta bien como tu dices en la versatilidad. Negar su facilidad es imposible, es facil, rapido y "cae en la palma de la mano" . Ocupando sus wrappers con mucho criterio, hace el trabajo en cierto ambito estricto, pero ni cagando es escalable.

Estoy de acuerdo, pero considera también que son muy pocos los de la comunidad científica los que tienen formación fuerte en programación, de esa forma Python permite que gente de las ciencias sociales puedan trabajar en el.

Estoy de acuerdo en esa consideracion y me parece excelente, aunque la gente de ciencias sociales tambien ocupa SSPP, R, Excel y esas cosas que YA existen.

Es verdad que los problemas astronómicos en su mayoría suelen ser deterministas, pero desde el momento que existe propiedades caóticas, emergencia y auto organización en un sistema, ya podemos empezar a hablar de sistemas complejos y el universo cumple todas esas propiedades.
Un ejemplo sencillo, si fuese totalmente determinista, la trayectoria de los meteoritos se podría predecir con total exactitud, pero al final son estimaciones con un amplio rango de error, debido a las miles de variables involucradas.
También tenemos el estudio de los agujeros negros que claramente se escapa a todas las teorías de la física clásica y nuevamente tenemos complejidad.

En general toda la naturaleza es un sistema complejo y ahí es donde generalmente se observan distribuciones de ley de potencia como la de pareto. Hay complejidad en los terremotos, en el vuelo de las aves, en las sinapsis neuronales y la misma sociedad.

La astronomia como ciencia me parece, no es un sistema complejo. Que tenga un ORDEN, no significa que es auto-organizado, tampoco hay emergencias, y tampoco se re-alimenta.

En esencia esta bien muerto, como todo lo que estudia la fisica. Aunque es interesante el orden y caos en su fenomenologias.

En cualquier caso, que un sistema sea complejo sólo diferencia a uno deterministico en la cantidad de variables involucradas en el sistema y hasta ahora no se me ocurren muchos ejemplos reales de sistemas sociales que tengamos almacenados una cantidad aún más grande de datos que en los del universo. A menos que quieras fusionar todas las bases de datos mundiales, cosa que no es viable.

La complejidad se mide generalmente por el producto del ambito, resolucion y tamaño.
Tu estas midiendo una diferencia de complejidad entre un sistema complejo de uno deterministico, por el tamaño, el cual es un error. Te falta la resolucion y el ambito, en los que por lo general es 1 en el caso de los sistemas fisicos.
Por lo general, los sistemas sociales y biologicos cuesta bastante realizar levantamientos numericos, pero un problema simple como analizar la influencia de los nanocontaminantes en la biosfera, o incluso en una ciudad, y tu problema de complejidad astronomica es un moco, por el tamaño de las interacciones, el ambito amplio que involucra desde lo quimico a lo biologico, y luego a lo social-economico, y la resolucion que requiere (desde lo micro a lo macro).

Puede ser poetico decir que las estrellas nacen ... pero obedecen a reglas simples. No lo veo tan asi cuando un ser vivo nace, que es en esencia un milagro . La diferencia de complejidad es gigantezca por la cantidad de procesos involucrados.

 

[Dr X]

La astronomia como ciencia me parece, no es un sistema complejo. Que tenga un ORDEN, no significa que es auto-organizado, tampoco hay emergencias, y tampoco se re-alimenta

Sin ser experto en esa área, recuerda que el universo está en constante expansión. Cuando dos galaxias chocan se puede ver interdependencia de los astros y la auto organización para poder reorganizarse sin chocar entre ellos.

De hecho, si lo vemos de otra forma, cada planeta o sistema solar por si solo son estructuras aisladas, que cuando aumentas el nivel de visión van emergiendo nuevas estructuras como lo son los sistemas solares, galaxias y el universo mismo. Por todo eso podemos decir que el universo como tal si es un sistema complejo.
El asunto es que en todos los sistemas tratamos de reducirlos para poder comprender el nivel micro, cosa que muchas veces funciona, pero cuando queremos estudiar el nivel macro ya se complica todo por la cantidad de variables involucradas.

La complejidad se mide generalmente por el producto del ambito, resolucion y tamaño.
Tu estas midiendo una diferencia de complejidad entre un sistema complejo de uno deterministico, por el tamaño, el cual es un error. Te falta la resolucion y el ambito, en los que por lo general es 1 en el caso de los sistemas fisicos.

Recuerda que hay muchas definiciones de sistemas complejos, la que yo uso (que es la típica que usamos en nuestro mundo) es la que te había nombrado anteriormente. El tamaño de los datos claramente no tiene relación, posiblemente me exprese mal, lo que si influye son la cantidad de variables involucradas, la emergencia, la interdependencia, la capacidad de adaptarse al entorno y las conexión que existe entre todos los involucrados. Por eso usamos la teoría de grafos para analizar mejor este tipo de sistemas, a lo que llamamos redes complejas (y de ahí vienen las medidas topologicas que te mencione anteriormente)

 

[ruizvial]

Sin ser experto en esa área, recuerda que el universo está en constante expansión. Cuando dos galaxias chocan se puede ver interdependencia de los astros y la auto organización para poder reorganizarse sin chocar entre ellos.

De hecho, si lo vemos de otra forma, cada planeta o sistema solar por si solo son estructuras aisladas, que cuando aumentas el nivel de visión van emergiendo nuevas estructuras como lo son los sistemas solares, galaxias y el universo mismo. Por todo eso podemos decir que el universo como tal si es un sistema complejo.
El asunto es que en todos los sistemas tratamos de reducirlos para poder comprender el nivel micro, cosa que muchas veces funciona, pero cuando queremos estudiar el nivel macro ya se complica todo por la cantidad de variables involucradas.


Recuerda que hay muchas definiciones de sistemas complejos, la que yo uso (que es la típica que usamos en nuestro mundo) es la que te había nombrado anteriormente. El tamaño de los datos claramente no tiene relación, posiblemente me exprese mal, lo que si influye son la cantidad de variables involucradas, la emergencia, la interdependencia, la capacidad de adaptarse al entorno y las conexión que existe entre todos los involucrados. Por eso usamos la teoría de grafos para analizar mejor este tipo de sistemas, a lo que llamamos redes complejas (y de ahí vienen las medidas topologicas que te mencione anteriormente)

Contertulio no se pase de listo, esta hasta en wikipedia:

• Conectados78
• Interdependientes9
• Diversos10
• Adaptativos11
• Dependientes del camino12
• Emergentes (no-linealidad multi-nivel)

En que momento una galaxia se adapta?????

De un trabajo que hice:
Existe un conjunto de características basadas en estudio de sistemas complejos, formulan las características de resiliencia de los sistemas:

§ Re-alimentados:
o Reflexivos, capaz de utilizar la experiencia pasada para informar las decisiones futuras.
§ Adaptativos:
o Creativos, reconocimiento de formas alternativas de utilizar los recursos.
o Flexibles, complaciente capacidad de adoptar estrategias alternativas en respuesta a circunstancias cambiantes.
o Improvisados, emergen propiedades y funciones distintas útiles en la tensión y ruptura.
§ Conectados e Interdependientes:
o Inclusivos.
o Integrados.
§ Persistentes (confiables):
o Robustos, bien concebido, construido y gestionado.
o Redundantes, capacidad creada intencionalmente para acomodar la tensión y la ruptura.

Los sistemas complejos reúnen además propiedades relacionadas a la auto-organización, la emergencia la irreductibilidad, y la recursividad, y gozan de causalidad circular y acoplamiento estructural entre sus elementos.

Eso no pasa ni por las weas en una galaxia, dejese de weviar con eso.

 

[Dr X]

Contertulio no se pase de listo, esta hasta en wikipedia:

• Conectados78
• Interdependientes9
• Diversos10
• Adaptativos11
• Dependientes del camino12
• Emergentes (no-linealidad multi-nivel)

En que momento una galaxia se adapta?????

El choque de galaxias de por sí ya es adaptación al cambio.

 

[CTO]

foro nature right now.
y si publicamos los papers de fonola y la huacha quedamos altiro number one around the world

 

[ruizvial]

El choque de galaxias de por sí ya es adaptación al cambio.

Me parece que no tienes puta idea de mecanismos de adaptacion ... el cual es bien lejos de la accion-reaccion.

 

[Dr X]

Me parece que no tienes puta idea de mecanismos de adaptacion ... el cual es bien lejos de la accion-reaccion.

A mi me parece que el que no tiene idea eres tu, aca te cito textualmente la definición de sistema adaptativo complejo

Un CAS (sistema adaptativo y complejo) es una red dinámica de muchos agentes (los cuales pueden representar células, especies, individuos, empresas, naciones) actuando en paralelo, constantemente y reaccionando a lo que otros agentes están haciendo. El control de un CAS tiende a ser altamente disperso y descentralizado. Si hay un comportamiento coherente en el sistema, este tiene un crecimiento de competición y cooperación entre los agentes mismos. El resultado total del sistema proviene de un enorme número de decisiones hechas en algún momento por muchos agentes individuales.

Ahora, cual es tu definición de sistema adaptativo y ahí recién ha podemos hablar. Mi ejemplo calza perfectamente con la definición que te di, es más, si dices que el universo no es un sistema complejo, entonces dame la razón por la cual las escuelas de física y astronomía están enfocando sus estudios en esta área. Acá te cito al menos un ejemplo https://www.clarkson.edu/c3s2

 

[ruizvial]

A mi me parece que el que no tiene idea eres tu, aca te cito textualmente la definición de sistema adaptativo complejo


Ahora, cual es tu definición de sistema adaptativo y ahí recién ha podemos hablar. Mi ejemplo calza perfectamente con la definición que te di, es más, si dices que el universo no es un sistema complejo, entonces dame la razón por la cual las escuelas de física y astronomía están enfocando sus estudios en esta área. Acá te cito al menos un ejemplo https://www.clarkson.edu/c3s2

Cuando demuestres que las galaxias DECIDEN ... avisa.

ejemplo https://www.clarkson.edu/c3s2

Contertulio ahi mismo dice que tambien tratan: Algorithmic complexity. Todo bien.

Los sistemas complejos se miden de acuerdo a su variedad cibernetica antes enunciada.
FIN.

Pd1.
http://s3.amazonaws.com/complexityexplorer/IntroToComplexity/Unit1/Unit1Slides.pdf

diferenciar los sistemas complicados y sistemas complejos.

 

[Obliviscaris]

A mi me parece que el que no tiene idea eres tu, aca te cito textualmente la definición de sistema adaptativo complejo


Ahora, cual es tu definición de sistema adaptativo y ahí recién ha podemos hablar. Mi ejemplo calza perfectamente con la definición que te di, es más, si dices que el universo no es un sistema complejo, entonces dame la razón por la cual las escuelas de física y astronomía están enfocando sus estudios en esta área. Acá te cito al menos un ejemplo https://www.clarkson.edu/c3s2

Parcerito ruizvial no quiere debatir con usted, quiere demostrar que es mejor que todos (y todes) en todo, para que sigue conversando con el?

Con respecto del tema es interesante hasta cierto punto, si bien Chile invierte en investigación, ya sea financiando proyectos e incluso formando profesionales, los "nuevos doctores" no tienen campo laboral ya que los cupos de docencia en investigación son muy limitados y están todos copados, muchas veces terminan trabajando de oficinistas, si es que los contratan ya que se considera riesgoso contratar a un investigador en X cosa en una pega "normal" (analista, gestor de procesos, jefe de alguna cosa) por estar sobre-sobre-sobrecalificado por lo cual podria irse a la menor oportunidad, e incluso se llega a considerar inútil/innecesario, por lo cual muchos terminan boleteando o trabajando como ayudantes de laboratorio ganando una miseria esperando que literalmente muera un profesor para tener un cupo.

Acá dejo un par de links respecto del tema:

https://palabrapublica.uchile.cl/20...s-el-dificil-camino-de-los-doctores-en-chile/
https://ciperchile.cl/2018/09/03/desempleo-masivo-de-doctorados-en-chile-lo-que-dicen-los-datos/
http://www.economiaynegocios.cl/noticias/noticias.asp?id=488394

pd: MATLAB RULES.