Karmaşık sistem

Karmaşık sistemler, birbiriyle etkileşime girebilecek birçok bileşenden oluşur. Çoğu durumda, böyle bir sistemi bağlantı noktalarının bileşenleri temsil ettiği ve etkileşimlerini birbirine bağladığı bir ağ olarak göstermesi yararlıdır. Karmaşık sistemlere örnek olarak, Dünya'nın küresel iklimi, organizmalar ya da inorganik maddeler, insan beyni, ekosistem, canlı bir hücre ve nihayetinde bütün bir evren gösterilebilir.

Tarihçe değiştir

İnsanların binlerce yıldır karmaşık sistemleri incelediği tartışmalı olmasına rağmen, karmaşık sistemlerin modern bilimsel çalışması, fizik ve kimya gibi belirlenmiş bilim alanlarına kıyasla daha gençtir. Bu sistemlerin bilimsel çalışma öyküsü birkaç farklı araştırma eğilimi izlemektedir.

Matematik alanında, tartışmasız karmaşık sistemlerin çalışmasına yapılan en büyük katkı, deterministik sistemlerdeki kaosun keşfedilmesidir; belirli dinamik sistemlerin bir özelliği, doğrusal olmama durumu ile kuvvetli bir şekilde ilişkilidir.[1] Sinir ağlarının incelenmesi, karmaşık sistemleri incelemek için gerekli matematiğin ilerletilmesinde de ayrılmaz bir rol oynamıştır.

Kendi kendini organize eden sistemler kavramı, Nobel kimya ödüllü Ilya Prigogine öncülüğünde gerçekleştirilmiş denge-dışı sistemleri inceleyen termodinamik çalışmaları ile ilişkilidir. Ondan daha büyük yaşta olan Hartree-Fock'un kuantum kimyası denklemleri ve moleküllerin yapısının hesaplamaları karmaşık sistemlerin anlaşılmasına en eski bilimsel katkılardan biri olarak kabul edilebilir.

Karmaşık sistemlere odaklanan ilk araştırma enstitüsü olan Santa Fe Enstitüsü 1984 yılında kuruldu.[2] İlk Santa Fe Enstitüsü katılımcıları, Nobel fizik ödüllü Murray Gell-Mann ve Philip Anderson, Nobel ekonomi ödüllü Kenneth Arrow ve Manhattan Project ile bilim adamları George Cowan ve Herb Anderson dahil edildi.[3] Bugün, karmaşık sistemlere odaklanan 50'den fazla enstitü ve araştırma merkezi bulunmaktadır.

Türleri değiştir

Doğrusal olmayan sistemler değiştir

Doğrusal olmayan sistemlerin davranışı, üst üste binme ilkesine tabi değilken, doğrusal sistemlerin davranışı süperpozisyona tabidir. Böylece, karmaşık bir doğrusal olmayan sistem, davranışları parçalarının (veya katlarının) davranışlarının toplamı olarak ifade edilemeyen sistemdir.[4]

Kaotik sistemler değiştir

Dinamik bir sistemin kaotik olarak sınıflandırılması için aşağıdaki özelliklere sahip olması gerekir:[5]

 
Z'yi, z'nin mutlak değeri iki'yi aşana kadar, z'nin konjugatını ek olarak, her bir piksel için orijinal değerinin yanı sıra piksel sayısını yineleme sayısına göre renklendirerek z2'ye atayın; (Sınırlar dahili olarak ayarlanır), böylece topolojik durumu karşılıklı bile olsa, yoğunluğun bozulmasını tehdit ettiğini görebilirsiniz.
  1. Başlangıç ​​koşullarına duyarlı olmalı,
  2. Topolojik olarak karıştırılmalıdır ve
  3. Periyodik yörüngeleri yoğun olmalıdır.

Başlangıç ​​koşullarına duyarlılık, böyle bir sistemdeki her bir noktanın, gelecekte belirgin şekilde farklı yörüngeleri bulunan diğer noktalar tarafından keyfi olarak yaklaştırıldığı anlamına gelir. Böylece, mevcut yörüngenin keyfi küçük bir pertürbasyonu, gelecekteki davranışların önemli ölçüde farklı olmasına yol açabilir.

Karmaşık uyarlamalı sistemler değiştir

Karmaşık uyarlamalı sistemler (CAS) karmaşık sistemlerin özel durumlarıdır. Farklı oldukları ve birbirleriyle bağlantılı birden fazla elementten oluştuğu ve deneyimden değişim ve öğrenme kapasitesine sahip oldukları için adaptif oldukları için karmaşıktırlar. Karmaşık uyarlamalı sistemlere örnek olarak, borsa, böcek ve karınca kolonileri, biyosfer ve ekosistem, beyin ve bağışıklık sistemi, hücre ve gelişmekte olan embriyo, üretim işletmeleri veya herhangi bir kültürel ve sosyal çevredeki grup temelli çaba gösterilmektedir. Siyasi partiler veya topluluklar gibi sosyal sistemler de karmaşık sistemlere dahildir. Buna, ortak etiketleme veya sosyal yer imi oluşturma sistemleri gibi bazı büyük ölçekli çevrimiçi sistemler dahildir.

Özellikleri değiştir

Karmaşık sistemler aşağıdaki özelliklere sahip olabilir:[6]

Basamaklı arızalar
Karmaşık sistemlerde bileşenler arasındaki kuvvetli bağlanma nedeniyle, bir veya daha fazla bileşende bir arıza, kademeli arızalara neden olabilir ve bu da sistemin işleyişi üzerinde ciddi sorunlar doğurabilir.[7]
Karmaşık sistemler açık olabilir
Karmaşık sistemler genellikle açık sistemlerdir - yani termodinamik bir gradyan içerisinde bulunurlar ve enerjiyi tüketirler. Başka bir deyişle, karmaşık sistemler sıklıkla enerjik dengeden uzaktır: fakat bu akışa rağmen kalıp stabilitesi olabilir.
Karmaşık sistemler bir bellek içerebilir
Karmaşık bir sistemin geçmişi önemli olabilir. Karmaşık sistemler dinamik sistemler oldukları için zaman içinde değişirler ve önceki durumların mevcut durumlar üzerinde bir etkisi olabilir. Daha resmi olarak, karmaşık sistemler genellikle histerez sergilerler.
Karmaşık sistemler iç içe olabilir
Karmaşık bir sistemin bileşenlerinin kendileri karmaşık sistemler olabilir. Örneğin, bir ekonomi, hücrelerden oluşan insanların oluşturduğu örgütlerden oluşur ki insan hücrelerinin hepsi karmaşık sistemlerdir.
Çokluk dinamik ağı
Birleştirme kurallarının yanı sıra, karmaşık bir sistemin dinamik ağı önemlidir. Küçük dünya veya ölçeksiz ağlar[8][9][10] birçok lokal etkileşimlere ve daha az sayıda alanlar arası bağlantılara sahip olanlar genellikle kullanılmaktadır. Doğal kompleks sistemler genellikle böyle topolojilere sahiptirler. Örneğin insan korteksinde yoğun yerel bağlanırlık ve korteks içindeki bölgeler ile diğer beyin bölgeleri arasında birçok akson projeksiyonu görüyoruz. Kompleks sistemlerin yeniden keşfedilmesi ve başarısızlıkları da imkan dahilindedir: Karmaşık bir sistem kendiliğinden düzelme ve bozulmaya dönüşebilir ve histerez davranış gösterebilir.[11]
Ortaya çıkan fenomen üretebilir
Karmaşık sistemler, ortaya çıkan davranışları sergileyebilir, yani sonuçların, sistemin temel bileşenlerinin aktivitesi tarafından yeterince belirlenebileceğini ancak yalnızca daha yüksek bir seviyede incelenebilecek özelliklere sahip olabileceklerini söylemek gerekir. Örneğin, bir höyükteki termitler fizyolojisi, biyokimyası ve biyolojik gelişimi bir düzeyde analiz etmiş ancak sosyal davranışları ve höyük yapımı, termitlerin toplanmasından ortaya çıkan ve farklı bir seviyede analiz edilmesi gereken bir özelliktir.
İlişkiler doğrusal değildir
Pratik açıdan, bu, küçük bir pertürbasyon, büyük bir etkiye, orantılı bir etkiye, hatta hiçbir etkisi olmayabileceği anlamına gelir. Doğrusal sistemlerde, etki her zaman sebeple doğru orantılıdır. 
İlişkiler geribildirim döngüleri içerebilir
Hem negatif (azaltıcı) hem de pozitif (yükseltici) geribildirim karmaşık sistemlerde her zaman bulunur. Bir öğenin davranışının etkileri, öğenin kendisinin değiştirileceği şekilde geri beslenir.

Ayrıca bakınız değiştir

Kaynakça değiştir

  1. ^ "History of Complex Systems". 23 Kasım 2007 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 20 Aralık 2016. 
  2. ^ Ledford, H. (2015).
  3. ^ Waldrop, M. M. (1993).
  4. ^ EPSRC description of Non-linear systems 8 Mart 2017 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. retrieved 11 Aug 2015
  5. ^ Hasselblatt, Boris; Anatole Katok (2003). A First Course in Dynamics: With a Panorama of Recent Developments. Cambridge University Press. ISBN 0-521-58750-6. 
  6. ^ Alan Randall (2011). Risk and Precaution. Cambridge University Press. ISBN 9781139494793. 29 Temmuz 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 20 Aralık 2016. 
  7. ^ S. V. Buldyrev, R. Parshani, G. Paul, H. E. Stanley, S. Havlin (2010). "Catastrophic cascade of failures in interdependent networks". Nature. 464 (7291). s. 08932. arXiv:0907.1182 $2. Bibcode:2010Natur.464.1025B. doi:10.1038/nature08932. PMID 20393559. 18 Ekim 2017 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 20 Aralık 2016. 
  8. ^ A. L. Barab´asi, R. Albert (2002). "Statistical mechanics of complex networks". Reviews of Modern Physics. Cilt 74. ss. 47-94. arXiv:cond-mat/0106096 $2. Bibcode:2002RvMP...74...47A. doi:10.1103/RevModPhys.74.47. 14 Temmuz 2012 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 20 Aralık 2016. 
  9. ^ M. Newman (2010). Networks: An Introduction. Oxford University Press. ISBN 978-0-19-920665-0. 
  10. ^ Reuven Cohen, Shlomo Havlin (2010). Complex Networks: Structure, Robustness and Function. Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-84156-6. 
  11. ^ Majdandzic, Antonio; Podobnik, Boris; Buldyrev, Sergey V.; Kenett, Dror Y.; Havlin, Shlomo; Eugene Stanley, H. (2013). "Spontaneous recovery in dynamical networks". Nature Physics. 10 (1). ss. 34-38. doi:10.1038/nphys2819. ISSN 1745-2473. 

Konuyla ilgili yayınlar değiştir

  • Paolo Sibani & Henrik Jeldtoft Jensen (2013). Stochastic Dynamics of Complex Systems, ISBN 978-1-84816-993-7, World Scientific and Imperial College Press.
  •  Chu, Dominique (2011). Complexity: Against Systems. Theory in Biosciences, Springer Verlag.
  •  Rocha, Luis M. (1999). "Complex Systems Modeling: Using Metaphors From Nature in Simulation and Scientific Models". BITS: Computer and Communications News. Computing, Information, and Communications Division. Los Alamos National Laboratory. November 1999
  •  Ignazio Licata & Ammar Sakaji (eds) (2008). Physics of Emergence and Organization, ISBN 978-981-277-994-6, World Scientific and Imperial College Press. 
  • Alfred Hübler, Cory Stephenson, Dave Lyon, Ryan Swindeman (2011). Fabrication and programming of large physically evolving networks Complexity, 16(5), pp. 7–8 
  • De Toni, Alberto; Comello, Luca (2011). Journey into Complexity. Udine: Lulu. ISBN 978-1-4452-6078-5.

Dış bağlantılar değiştir