
Dynamical systems are conceptual models describing how systems evolve over time according to fixed rules or differential equations.El viento agita un campo de trigo, creando ondas que corren. Cada espiga obedece una regla simple, pero juntas generan un patrón complejo. Un sistema dinámico es un modelo matemático de la evolución de un punto en el espacio de fases (el espacio de todos los estados posibles). Para el tiempo continuo, la ley se establece mediante una ecuación diferencial ẋ = f(x); para el discreto, mediante la iteración x_{n+1} = F(x_n). Los sistemas lineales están bien estudiados y son predecibles. Los no lineales pueden sorprender: las bifurcaciones cambian repentinamente el carácter del movimiento, los ciclos límite generan oscilaciones no amortiguadas, y el caos crea «atractores extraños», conjuntos caprichosos a los que el sistema se aproxima infinitamente sin repetir nunca la trayectoria. El atractor extraño más famoso, el de Lorenz, surge de tres ecuaciones simples que modelan la convección. Hoy en día, los sistemas dinámicos impregnan la ciencia: desde la astrofísica hasta la neurobiología. Un movimiento de la mano, y el campo se inmoviliza. Orden y caos son dos caras de la misma moneda.
Henri Poincaré sentó las bases de la teoría cualitativa de los sistemas dinámicos en la década de 1880, al investigar el problema de los tres cuerpos. Introdujo el concepto de espacio de fases, puntos singulares, ciclos límite y secciones de Poincaré. En los años 1920, los matemáticos desarrollaron la teoría ergódica, y en los 1960, con la llegada de los ordenadores, el meteorólogo Edward Lorenz descubrió el caos determinista en un modelo simple de convección. La teoría de bifurcaciones tomó forma coherente en la segunda mitad del siglo XX gracias al trabajo de muchos científicos.
El modelo se define mediante un campo vectorial o una aplicación. El análisis incluye la linealización en torno a los puntos de equilibrio y el estudio de los valores propios. El teorema de Grobman-Hartman garantiza que el comportamiento local está determinado por la linealización para puntos hiperbólicos. Para el análisis global se construye una función de Lyapunov que demuestra la estabilidad. El caos se detecta calculando los exponentes de Lyapunov y la entropía de Kolmogórov-Sinai. La simulación numérica sigue siendo la herramienta principal para la mayoría de los sistemas no lineales. El principio de superposición no se aplica en los sistemas no lineales, lo que los diferencia radicalmente de los lineales.
La predicción del tiempo para mañana, el piloto automático de un avión, el modelo de propagación de una epidemia, el ritmo del músculo cardíaco: en todas partes funcionan sistemas dinámicos.
Las ecuaciones de la circulación general de la atmósfera, que resuelven los meteorólogos, son tan sensibles que el aleteo de una mariposa en Brasil puede provocar un tornado en Texas una semana después: eso es el caos en acción.
























