En uso general, la complejidad tiende a menudo a ser utilizada para caracterizar algo con muchas partes en el arreglo intrincado. En ciencia hay en este tiempo un número de acercamientos a caracterizar la complejidad, muchas cuyo se reflejan en este artículo. escribe que él dio una vez una presentación que precisó 32 definiciones de la complejidad.

Las definiciones se atan a menudo al concepto de un sistema del `' - un complejo de las piezas o de los elementos que tienen relaciones entre ellas distinguió de relaciones con otros elementos fuera del régimen emparentado. Muchas definiciones tienden a postular o a asumir que la complejidad expresa una condición de elementos numerosos en un sistema y formas numerosas de relaciones entre los elementos.

Llave de algunas definiciones en la cuestión de la probabilidad de encontrar una condición dada de un sistema una vez que las características del sistema se especifican. El tejedor de Warren ha postulado que la complejidad de un sistema particular es el grado de dificultad en predecir las características del sistema si las características de las piezas del sistema se dan. En la opinión del tejedor, la complejidad viene en dos formas: complejidad desorganizada, y complejidad organizada. El papel de del tejedor influened el pensamiento contemporáneo de complejidad.

El concepto de sistemas importantes de relaciones entre elementos se puede relacionar con los conceptos del espacio de estado (s) y el espacio de fase y así los espacios de estado también obligados (como en el concepto de Miller de complejidad organizada).

Los acercamientos que incorporan conceptos de sistemas, los elementos múltiples, los regímenes emparentados múltiples, y los espacios de estado se pudieron resumir como implicación de que la complejidad se presenta del número de regímenes emparentados distinguibles (y de sus espacios de estado asociados) en un sistema definido.

Algunas definiciones se relacionan con la base algorítmica para la expresión de un fenómeno complejo o la expresión modelo o matemática, como se precisa más adelante adjunto.

Complejidad desorganizada contra complejidad organizada

Uno de los problemas en abordar ediciones de la complejidad ha estado distinguiendo conceptual entre el gran número de variaciones en las relaciones existantes en colecciones al azar, y el el a veces grande, pero más pequeño, número de relaciones entre los elementos en los sistemas del donde los apremios (relacionados con la correlación de elementos de otra manera independientes) reducen simultáneamente las variaciones de la independencia del elemento y crean regímenes distinguibles más-uniforman, o correlacionado, las relaciones, o las interacciones.

El tejedor percibió y abordó este problema, por lo menos de una manera preliminar, en el dibujo de una distinción entre la “complejidad desorganizada” y la “complejidad organizada”.

En la opinión del tejedor, los resultados desorganizados de la complejidad del sistema particular que tiene un número muy grande de piezas, dicen millones de piezas, o mucho más. Las interacciones de las partes en una situación de la “complejidad desorganizada” pueden ser consideradas sin embargo como en gran parte al azar, las características del sistema en conjunto pueden ser entendidas usando probabilidad y métodos estadísticos.

Un ejemplo típico de la complejidad desorganizada es un gas en un envase, con las moléculas del gas como las piezas. Algunos sugerirían que un sistema de complejidad desorganizada se pueda comparar, por ejemplo, con la simplicidad (del pariente) de las órbitas planetarias - estes 3ultimo pueden ser sabidos aplicando las leyes del movimiento de Newton, aunque este ejemplo implicó acontecimientos alto correlacionados.

La complejidad organizada, en la opinión del tejedor, reside en nada que el non-random, o correlacionado, interacción entre las piezas. Estos non-random, o correlacionado, las relaciones crean una estructura distinguida que pueda, como sistema, interactivo con otros sistemas. El sistema coordinado manifiesta las características no llevadas cerca, o dictadas cerca, las piezas individuales. El aspecto organizado de esta forma de complejidad en relación a otros sistemas que el sistema sujeto se puede decir al " emerge, el " sin cualquie “mano rectora.”

El número de piezas no tiene que ser muy grande para que un sistema particular tenga características inesperadas. Un sistema de complejidad organizada se puede entender en sus características (comportamiento entre las características) con el que modela y la simulación, el modelado particularmente y la simulación con las computadoras . Un ejemplo de la complejidad organizada es una vecindad de la ciudad como mecanismo vivo, con la gente de la vecindad entre las piezas del sistema.

Fuentes de complejidad

La fuente de complejidad desorganizada es el gran número de partes en el sistema de interés, y la carencia de la correlación entre los elementos en el system.

No hay consenso actualmente en reglas generales con respecto a las fuentes de complejidad organizada, aunque la carencia de la aleatoriedad implica correlaciones entre los elementos. el tratamiento de Roberto Ulanowixz de ecosistemas. Constante con declaraciones anteriores aquí, el número de partes (y de tipos de piezas) en el sistema y el número de relaciones entre las piezas tendría que ser no trivial - sin embargo, no hay regla general para separar “trivial” de “no trivial.

Significados específicos de la complejidad

En varios campos científicos, " complexity" tiene un significado específico:

en la teoría de complejidad de cómputo, la complejidad del tiempo de un problema es el número de pasos que tome para solucionar un caso del problema en función del tamaño de la entrada (medido generalmente en pedacitos), usar el algoritmo más eficiente . Esto permite clasificar problemas por la clase (tal como P, NP …) que tal análisis también existe para el espacio, es decir, la memoria de la complejidad usada por el algoritmo.

en la teoría de información algorítmica, la complejidad de Kolmogorov (también llamado el la complejidad descriptiva o el la entropía algorítmica ) de una secuencia es la longitud del programa binario más corto que hace salir esa secuencia.

en la tratamiento de la información, complejidad es una medida del número total de las características transmitidas por un objeto y detectadas por un observador . Tal colección de características se refiere a menudo como estado .

en los sistemas físicos, complejidad es una medida de la probabilidad del vector de estado del sistema . Esto se confunde a menudo con la entropía, pero es un análisis matemático distinto de la probabilidad del estado del sistema, donde dos estados distintos nunca se combinan e igual considerado como en los mecánicos estadísticos .

en las matemáticas, complejidad de Krohn-Rodas es un asunto importante en el estudio de los semigrupos finitos y de los autómatas .

Hay diversas formas específicas de complejidad:

en el sentido de cómo está complicado un problema es de la perspectiva de la persona el intentar solucionarla, los límites de complejidad se mide usar un término de la psicología cognoscitiva, a saber el límite de Hrair.
el del

especificó la complejidad es un término usado en la teoría inteligente del diseño, primero acuñada por el Guillermo Dembski .
la complejidad irreducible es un término usado en discusiones contra la teoría generalmente aceptada de la evolución biológica, siendo un concepto popularizado por el Michael Behe del bioquímico.
la complejidad ingobernable nota las situaciones que no tienen límites bien definidos, dinámica interna coherente, o relaciones simplemente mediadas con su contexto externo, según lo acuñado por Peter Taylor.
el sistema adaptante complejo nota los sistemas que tienen alguno o todo el lo que sigue atribuye el
El número de partes (y de tipos de piezas) en el sistema y el número de relaciones entre las piezas es no triviales - sin embargo, no hay regla general para separar “trivial” de “no trivial; ”
El sistema tiene memoria o incluye la regeneración ;
El sistema puede adaptarse según su historia o regeneración;
Las relaciones entre el sistema y su ambiente son no triviales o no lineares; y
El sistema se puede influenciar cerca, o puede adaptarse a, su ambiente.

Estudio de la complejidad

La complejidad ha sido siempre una parte de nuestro ambiente, y por lo tanto muchos campos científicos se han ocupado de los sistemas complejos y de los fenómenos. De hecho, algunos dirían que solamente cuál es de alguna manera complejo - qué variación de las exhibiciones sin ser el al azar - es digno de interés.

El uso del complejo del término se confunde a menudo con el término complicado. En sistemas de hoy, ésta es la diferencia entre una miríada de “stovepipes de conexión” y soluciones “integradas” eficaces. Esto significa que el complejo es el contrario de la independiente, mientras que es complicado es el contrario de simple.

Mientras que esto ha llevado algunos campos para subir con definiciones específicas de la complejidad, hay un movimiento más reciente para reagrupar el de las observaciones de diversos campos para estudiar complejidad en sí mismo, si aparece en los cerebros humanos de los hormigueros o las bolsas uno tal grupo interndisciplinary de campos es las teorías emparentadas de la orden.

Asuntos de la complejidad

Comportamiento complejo

El comportamiento de un sistema complejo se dice a menudo para ser debido a la aparición y al Self-organization . La teoría del caos ha investigado la sensibilidad de sistemas a las variaciones en condiciones iniciales como una causa del comportamiento complejo.

Una de las demandas principales en del libro de s del volframio Stephen 'una nueva clase de la ciencia es que tal comportamiento se puede generar por los sistemas simples, tales como el autómata celular de la regla 110.

Mecanismos complejos

Los recientes desarrollos alrededor de la vida artificial, del cómputo evolutivo y de los algoritmos genéticos han llevado a un énfasis cada vez mayor en los sistemas adaptantes complejos de la complejidad y.

Simulaciones complejas

En ciencias sociales, el estudio en la aparición de macro-características de las micro-características, también conocida como visión macro-micro en sociología . El asunto se reconoce comúnmente como complejidad social que se relacione a menudo con el uso de la simulación de computadora en ciencias sociales, es decir: Sociología de cómputo .

Sistemas complejos

considera también:

l sistema complejo La teoría de sistemas se ha referido de largo al estudio de los sistemas complejos (recientemente, la teoría de complejidad del y los sistemas complejos del también se han utilizado como nombres del campo). Estos sistemas pueden ser el biológico, el económico, el tecnológico, etc. Recientemente, la complejidad es un dominio natural del interés de los sistemas socio-cognoscitivos del mundo real y de la investigación emergente de Systemics . Los sistemas complejos tienden a ser el dimensional no linear high- y duro modelar. En circunstancias específicas pueden exhibir comportamiento dimensional bajo.

Complejidad en datos

En la teoría de información, la teoría de información algorítmica se refiere a la complejidad de las secuencias de datos.

Las secuencias complejas son más duras de comprimir. Mientras que la intuición nos dice que ésta puede depender del codificador-decodificador usado para comprimir una secuencia (un codificador-decodificador se podría crear teóricamente en cualquier lengua arbitraria, incluyendo una en el cual el " muy pequeño del comando; X" podría hacer la computadora hacer salir una secuencia muy complicada como el " '18995316 ';), cualquier dos idiomas Turing-completas se pueden ejecutar en uno a, significando que la longitud de dos codificaciones en diversas idiomas variará por a lo más la longitud del " translation" lengua - que terminará para arriba ser insignificante para los datos suficientemente grandes encadena.

Estas medidas algorítmicas de complejidad tienden a asignar elevados valores al ruido al azar . Sin embargo, ésos que estudian sistemas complejos no considerarían la aleatoriedad como complejidad.

La entropía de información también se utiliza a veces en teoría de información como indicativa de complejidad.

Usos de la complejidad

La teoría de complejidad de cómputo es el estudio de la complejidad de problemas - es decir, la dificultad que soluciona él. Los problemas se pueden clasificar por la clase de la complejidad según el tiempo que toma para un algoritmo - generalmente un programa de computadora - para solucionarlos en función del tamaño del problema. Algunos problemas son difíciles de solucionar, mientras que otros son fáciles. Por ejemplo, algunos problemas difíciles necesitan los algoritmos que llevan una cantidad de tiempo exponencial en términos de tamaño del problema para solucionar. Tomar el problema de vendedor que viaja, por ejemplo. Puede ser a tiempo el $O\; solucionado\; (c^n)$ (donde está el tamaño el n de la red a visitar - dejar nos decir el número de ciudades que el vendedor que viaja debe visitar exactamente una vez, y $c^n$ el exponente en términos de n ). Si la red de ciudades crece por 1, el tiempo necesario solucionar el problema - es decir, construir la ruta más corta que visita cada ciudad exactamente una vez - es multiplicado por un factor de c, por lo tanto el tiempo necesario para encontrar la ruta crece exponencial.

Aunque un problema puede ser de cómputo soluble en principio, en práctica real puede no ser ése simple. Estos problemas pudieron requerir granes cantidades de época o de una cantidad de espacio excesiva. La complejidad de cómputo se puede acercar de muchos diversos aspectos. La complejidad de cómputo se puede investigar en base del tiempo, de la memoria o de otros recursos usados para solucionar el problema. El tiempo y el espacio son dos de las consideraciones más importantes y más populares cuando los problemas de la complejidad se analizan.

Existen cierta clase de problemas que aunque sean solubles en principio ellos requieran tanto tiempo o el espacio que no sea práctico intentar solucionarlos. Estos problemas se llaman el insuperable.

Hay otra forma de la complejidad jerárquica llamada complejidad . Es ortogonal a las formas de complejidad discutidas hasta ahora, que se llaman complejidad horizontal

Ver también

Teoría del caos
Teoría de complejidad (página de la desambiguación)
Comando y programa de investigación del control
Evolución de la complejidad
Complejidad del juego
Holism en la ciencia
Interconexidad
Modelo de la complejidad jerárquica
Maquinilla de afeitar de Occam
Arquitectura de proceso
Complejidad programada
Teoría de sistemas
Variedad (cibernética)
Complejidad de Cyclomatic

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Zenithic

Manning Sherwin

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