fractal symmetry and Power law distributions Simetria Fractal y Leyes de potencias

simetría interna, simetría en profundidad

Recursivity / Recursividad,     Invariant Fractal / Invariancia Fractal,

similaridad, autosimilaridad,  invarianza bajo cambios de escala, invariancia de escala, escala, conectividad

  www.fgalindosoria.com/informatica/properties/symmetry/invariant_fractal.htm

 

INFORMATICS PROPERTIES   /  PROPIEDADES INFORMÁTICAS

Dimension       Density  and Frecuency       Symmetry       Form

Dimensión        Densidad y Frecuencia       Simetría       Forma

 

 

Fernando Galindo Soria

English (www.fgalindosoria.com/en/ )       Español (www.fgalindosoria.com )

fgalindo@ipn.mx

Red de Desarrollo Informatico   REDI   www.LaRedi.com

 

Creación de la página www    Cd. de México 4 de Enero del 2011

Ultimas actualizaciones 4 de Enero del 2011

 

 

Similarity, Power-Law Distributions, Exponential Decay,        S--> e* S*   Una Ecuación de la Naturaleza, 

Zipf's Law /  Ley de Zipf,        Benford's Law /  Ley de Benford,        Sucesión de Farey

Long Tail  /  Larga cola,       Ondas de Elliott,       Invariancia de Escala, Conectividad y Redes Complejas

 

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Predecir una crisis “de libro” parece fácil, nadie lo hizo, predecir terremotos parece fácil, nadie lo hace

Posted by emulenews en 16 noviembre 2008

“...¿Está el caos determinista detrás de la impredicibilidad de las crisis financieras y de los terremotos? Algunos opinan que sí. Otros que no. E incluso, algunos, están a mitad de camino, como los indios Bikas K. Chakrabarti, Arnab Chatterjee, y Pratip Bhattacharyya, “Two-fractal overlap time series: Earthquakes and market crashes,” Pramana Journal of Physics, 71: 203-210, August 2008 . Los autores encuentran similitudes entre la serie temporal del comportamiento de los mercados y la de los seismos con un modelo extremadamente simple, dos fractales de Cantor sumados,...”

http://francisthemulenews.wordpress.com/2008/11/16/predecir-una-crisis-de-libro-parece-facil-nadie-lo-hizo-predecir-terremotos-parece-facil-nadie-lo-hace/

 

Dinámica de los procesos periódicos naturales y socioeconómicos

Joaquín González Álvarez

“Se trata en forma general de la dinámica de los procesos cíclicos naturales y económicos y las crisis financieras periódicas utilizando los métodos de la dinámica no lineal y los conceptos de Caos y Fractal.”

http://casanchi.com/mat/dinamicaprocesos01.pdf

 

Escala y ‘Escalaje’ en Arquitectura : Inteligencia Visual que adquiere identidad en la Geografía

Tesis Doctoral

Universidad Politécnica de Madrid, Escuela Técnica Superior de Arquitectura

Departamento de Urbanística y Organización del Territorio, 2007

Sofía Letelier Parga - Arquitecta

Director de Tesis: Dr. Arq. Guillermo Cabeza Arnaiz

Co-Director: Dr. Ing. Julio Pozueta Echavarry

http://oa.upm.es/1363/1/SOFIA_LETELIER_PARGA.pdf

 

 

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Similarity, Power-Law Distributions, Exponential Decay

 

An Information-Theoretic Definition of Similarity

Dekang Lin

Department of Computer Science, University of Manitoba, Winnipeg, Manitoba, Canada

Last modified 23-Jun-2003

http://www.cs.ualberta.ca/~lindek/papers/sim.pdf

 

 

arXiv:0706.1062v2 [physics.data-an] 2 Feb 2009

Power-Law Distributions in Empirical Data

Aaron Clauset, Cosma Rohilla Shalizi, And M. E. J. Newman

Abstract. Power-law distributions occur in many situations of scientific interest and have significant consequences for our understanding of natural and man-made phenomena. Unfortunately, the detection and characterization of power laws is complicated by the large fluctuations that occur in the tail of the distribution—the part of the distribution representing large but rare events—and by the difficulty of identifying the range over which power-law behavior holds. Commonly used methods for analyzing power-law data, such as least-squares fitting, can produce substantially inaccurate estimates of parameters for power-law distributions, and even in cases where such methods return accurate answers they are still unsatisfactory because they give no indication of whether thedata obey a power law at all. Here we present a principled statistical framework for discerning and quantifying power-law behavior in empirical data. Our approach combines maximum-likelihood fitting methods with goodness-of-fit tests based on the Kolmogorov-Smirnov statistic and likelihood ratios. We evaluate the effectiveness of the approach with tests on synthetic data and give critical comparisons to previous approaches. We also apply the proposed methods to twenty-four real-world data sets from a range of different disciplines, each of which has been conjectured to follow a powerlaw distribution. In some cases we find these conjectures to be consistent with the data while in others the power law is ruled out.

http://arxiv.org/PS_cache/arxiv/pdf/0706/0706.1062v2.pdf

http://arxiv.org/abs/0706.1062

 

Exponential decay

http://en.wikipedia.org/wiki/Exponential_decay

 

Half-life of knowledge

http://en.wikipedia.org/wiki/Half-life_of_knowledge

 

 

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S--> e* S*   Una Ecuación de la Naturaleza

 

S--> e* S*   Una Ecuación de la Naturaleza

http://www.fgalindosoria.com/ecuaciondelanaturaleza/index.htm

 

 

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Zipf's law  /  La Ley de Zipf  o Ley del mínimo esfuerzo

 

Benford's Law and Zipf's Law

http://www.cut-the-knot.org/do_you_know/zipfLaw.shtml

 

Ley de Zipf

“Zipf's law, named after the Harvard linguistic professor George Kingsley Zipf (1902-1950), is the observation that frequency of occurrence of some event ( P ), as a function of the rank ( i) when the rank is determined by the above frequency of occurrence, is a power-law function Pi ~ 1/ia with the exponent a close to unity”

http://www.nslij-genetics.org/wli/zipf/

 

Zipf's law (definition)

http://www.nist.gov/dads/HTML/zipfslaw.html

 

BOOK

Human behavior and the principle of least effort
an introduction to human ecology.

George Kingsley Zipf

Published 1949 by Addison-Wesley Press in Cambridge, Mass.

 

 

Zipf's law

“Zipf's law states that given some corpus of natural language utterances, the frequency of any word is inversely proportional to its rank in the frequency table. Thus the most frequent word will occur approximately twice as often as the second most frequent word, which occurs twice as often as the fourth most frequent word, etc.” (Wikipedia August 21, 2008)

http://en.wikipedia.org/wiki/Zipf's_law

 

Zipf's Law

Dr. Richard S. Wallace

“The Zipf curve is a characteristic of human languages, and many other natural and human phenomena as well. Zipf noticed that the populations of cities followed a similar distribution. There are a few very large cities, a larger number of medium-sized ones, and a large number of small cities. If the cities, or the words of natural language, were randomly distributed, then the Zipf curve would be a flat horizontal line. “

http://www.alicebot.org/articles/wallace/zipf.html

 

La ley de Zipf

Javier Sampedro 13/12/2009

http://www.elpais.com/articulo/opinion/ley/Zipf/elpepusocdgm/20091213elpdmgpan_3/Tes

 

 

XXI. El Caos Ordena la Lingüística. La Ley De Zipf

http://bibliotecadigital.ilce.edu.mx/sites/ciencia/volumen3/ciencia3/150/htm/sec_23.htm

 

 

La Web y el Principio del Mínimo Esfuerzo

El principio del mínimo esfuerzo, enunciado en la obra de G. Zipf, permite explicar muchos resultados del comportamiento humano, y por ende se ha llamado la Ley de Zipf. Este mes exploramos esta ley empírica y su relación con la Web.

http://www.dcc.uchile.cl/~rbaeza/inf/zipf.html

 

Zipf Curves and Website Popularity

http://www.useit.com/alertbox/zipf.html

 

Cómo usar Google Analytics para Optimizar campañas Adwords? 2ª parte

By Juan Cruz Aliaga, Enero 20, 2009

“En esta ocasión veremos el uso de la ley de Zipf para encontrar oportunidades de optimización en nuestras campañas, basado en las palabras claves existentes.”

http://blog.demarketingonline.com/publicidad_en_buscadores/como-usar-google-analytics-para-optimizar-campanas-adwords-2%C2%AA-parte/

 

 

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Benford's law  /  Ley de Benford

 

 

Benford's law

“Benford's law, also called the first-digit law, states that in lists of numbers from many real-life sources of data, the leading digit is distributed in a specific, non-uniform way. According to this law, the first digit is 1 almost one third of the time” (Wikipedia August 21, 2008)

http://en.wikipedia.org/wiki/Benford%27s_law

 

Ley de Benford

“La ley de Benford, también conocida como la ley del primer dígito, asegura que, en los números que existen en la vida real, aquellos números que empiezan por el dígito 1 ocurren con mucha más frecuencia que el resto de números” (Wikipedia 21 de Agosto del 2008)

http://es.wikipedia.org/wiki/Ley_de_Benford

 

Los números suelen empezar por «1»

“Una teoría matemática llamada Ley de Benford predice que en un conjunto determinado de números, aquellos cuyos primer dígito es «1» aparecerán de forma más frecuente que los números números que empiezan por otros dígitos.”

http://www.microsiervos.com/archivo/azar/numeros-1-ley-benford.html

 

Explorando la Ley de Benford, visualmente

http://www.microsiervos.com/archivo/ciencia/ley-de-benford-visualmente.html

 

Benford's Law

http://mathworld.wolfram.com/BenfordsLaw.html

 

Following Benford's Law, or Looking Out for No. 1

By Malcolm W. Browne

(From The New York Times, Tuesday, August 4, 1998)

http://www.rexswain.com/benford.html

 

 

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Sucesión de Farey

 

La curiosa sucesión de Farey y sus fascinantes propiedades

“La Sucesión de Farey es una de esas curiosidades matemáticas a la vez llenas de belleza y fáciles de entender que casualmente descubrió un no-matemático, John Farey, en 1928.

La idea es tomar un número natural (ej. n = 3) y empiezar a definir la serie Farey(3) como una serie de fracciones que tienen como numerador y denominador los números entre 1 y n. En el caso de F(3) escribiendo todas estas fracciones serían

1/1, 1/2, 1/3, 2/1, 2/2, 2/3, 3/1, 3/2, 3/3 .”

http://www.microsiervos.com/archivo/ciencia/sucesion-de-farey.html

 

Sucesión de Farey

“Una sucesión de Farey es una sucesión matemática de fracciones irreductibles entre 0 y 1 que tienen un denominador menor o igual a n en orden creciente.

Cada sucesión de Farey comienza en el 0, denotado por la fracción 01, y termina en el 1, denotado por la fracción ¹⁄1, aunque algunos autores suelen omitir ambos términos.” (Wikipedia, 28 de Septiembre del 2008)

http://es.wikipedia.org/wiki/Sucesi%C3%B3n_de_Farey

 

 

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Actividad rítmica del músculo papilar inducida por estimulación de alta frecuencia: ritmos n:1, formas de transición e histéresis

http://scielo.unam.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1405-99402004000100002&lng=es&nrm=iso

 

Simulación Electrónica de Estructuras Biofísicas y sus Comportamientos.

Maite de Castro 13 de mayo de 1998

“Ellos han observado fenómenos tales como bloqueo de fase, ritmos no periódicos siguiendo típicas secuencias de escalera del diablo y _árbol de Farey”

http://chaos.usc.es/uploads/Galego/tesis_De_Castro.pdf

 

 

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Long Tail  /  Larga cola

 

Long Tail

An example of a power law graph showing popularity ranking. To the right is the long tail; to the left are the few that dominate. Notice that the areas of both regions match.

 

“The Long Tail or long tail refers to the statistical property that a larger share of population rests within the tail of a probability distribution than observed under a 'normal' or Gaussian distribution. The term has gained popularity in recent times as a retailing concept describing the niche strategy of selling a large number of unique items in relatively small quantities – usually in addition to selling fewer popular items in large quantities. The Long Tail was popularized by Chris Anderson in an October 2004 Wired magazine article, in which he mentioned Amazon.com and Netflix as examples of businesses applying this strategy.[1][2] Anderson elaborated the concept in his book The Long Tail: Why the Future of Business Is Selling Less of More (ISBN 1-4013-0237-8).[3]

The distribution and inventory costs of businesses successfully applying this strategy allow them to realize significant profit out of selling small volumes of hard-to-find items to many customers instead of only selling large volumes of a reduced number of popular items. The total sales of this large number of "non-hit items" is called the Long Tail.

Given a large enough availability of choice, a large population of customers, and negligible stocking and distribution costs, the selection and buying pattern of the population results in a power law distribution curve, or Pareto distribution. This suggests that a market with a high freedom of choice will create a certain degree of inequality by favoring the upper 20% of the items ("hits" or "head") against the other 80% ("non-hits" or "long tail").[4] This is known as the Pareto principle or 80–20 rule.

The Long Tail concept has found some ground for application, research, and experimentation. It is a term used in online business, mass media, micro-finance (Grameen Bank, for example), user-driven innovation (Eric von Hippel), and social network mechanisms (e.g., crowdsourcing, crowdcasting, peer-to-peer), economic models, and marketing (viral marketing).

A frequency distribution with a long tail has been studied by statisticians since at least 1946.[5] The term has also been used in the insurance business for many years.[1]

 

Statistical meaning

The tail becomes bigger and longer in new markets (depicted in red). In other words, whereas traditional retailers have focused on the area to the left of the chart, online bookstores derive more sales from the area to the right.

The long tail is the name for a long-known feature of some statistical distributions (such as Zipf, power laws, Pareto distributions and general Lévy distributions). The feature is also known as heavy tails, fat tails, power-law tails, or Pareto tails. In "long-tailed" distributions a high-frequency or high-amplitude population is followed by a low-frequency or low-amplitude population which gradually "tails off" asymptotically. The events at the far end of the tail have a very low probability of occurrence.

As a rule of thumb, for such population distributions the majority of occurrences (more than half, and where the Pareto principle applies, 80%) are accounted for by the first 20% of items in the distribution. What is unusual about a long-tailed distribution is that the most frequently-occurring 20% of items represent less than 50% of occurrences; or in other words, the least-frequently-occurring 80% of items are more important as a proportion of the total population.

Power law distributions or functions characterize an important number of behaviors from nature and human endeavor. This fact has given rise to a keen scientific and social interest in such distributions, and the relationships that create them. The observation of such a distribution often points to specific kinds of mechanisms, and can often indicate a deep connection with other, seemingly unrelated systems. Examples of behaviors that exhibit long-tailed distribution are the occurrence of certain words in a given language, the income distribution of a business or the intensity of earthquakes (see: Gutenberg-Richter law).

Chris Anderson's and Clay Shirky's articles highlight special cases in which we are able to modify the underlying relationships and evaluate the impact on the frequency of events. In those cases the infrequent, low-amplitude (or low-revenue) events — the long tail, represented here by the portion of the curve to the right of the 20th percentile — can become the largest area under the line. This suggests that a variation of one mechanism (internet access) or relationship (the cost of storage) can significantly shift the frequency of occurrence of certain events in the distribution. The shift has a crucial effect in probability and in the customer demographics of businesses like mass media and online sellers.

However, the long tails characterizing distributions such as the Gutenberg-Richter law or the words-occurrence Zipf's law, and those highlighted by Anderson and Shirky are of very different, if not opposite, nature: Anderson and Shirky refer to frequency-rank relations, whereas the Gutenberg-Richter law and the Zipf's law are probability distributions. Therefore, in these latter cases "tails" correspond to large-intensity events such as large earthquakes and most popular words, who dominate the distributions. By contrast, the long tails in the frequency-rank plots highlighted by Anderson and Shirky would rather correspond to short tails in the associated probability distributions, and therefore illustrate an opposite phenomenon compared to the Gutenberg-Richter and the Zipf's laws.

[edit] Chris Anderson and Clay Shirky

The phrase the Long Tail was, according to Chris Anderson, first coined by him[6]. The concept drew in part from a February 2003 essay by Clay Shirky, "Power Laws, Weblogs and Inequality",[4] which noted that a relative handful of weblogs have many links going into them but "the long tail" of millions of weblogs may have only a handful of links going into them. Beginning in a series of speeches in early 2004 and culminating with the publication of a Wired magazine article in October 2004, Anderson described the effects of the Long Tail on current and future business models. Anderson later extended it into the book The Long Tail: Why the Future of Business is Selling Less of More (2006).

Anderson argues that products in low demand or that have a low sales volume can collectively make up a market share that rivals or exceeds the relatively few current bestsellers and blockbusters, if the store or distribution channel is large enough. Anderson cites earlier research by Erik Brynjolfsson, Yu (Jeffrey) Hu, and Michael D. Smith, that showed that a significant portion of Amazon.com's sales come from obscure books that are not available in brick-and-mortar stores. The Long Tail is a potential market and, as the examples illustrate, the distribution and sales channel opportunities created by the Internet often enable businesses to tap that market successfully.

An Amazon employee described the Long Tail as follows: "We sold more books today that didn't sell at all yesterday than we sold today of all the books that did sell yesterday."[7]

Anderson has explained the term as a reference to the tail of a demand curve.[8] The term has since been rederived from an XY graph that is created when charting popularity to inventory. In the graph shown above, Amazon's book sales or Netflix's movie rentals would be represented along the vertical axis, while the book or movie ranks are along the horizontal axis. The total volume of low popularity items exceeds the volume of high popularity items.”

(Wikipedia, 12/ix/2010)

http://en.wikipedia.org/wiki/Long_Tail

 

 

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Larga cola

La larga estela o larga cola (en el original en inglés The Long Tail) fue una expresión acuñada por Chris Anderson en un artículo de la revista Wired de octubre de 2004 para describir determinados tipos de negocios y modelos económicos tales como Amazon.com o Netflix. Lo hizo a partir de un texto publicado por Clay Shirky, uno de sus redactores. El término larga cola se utiliza normalmente en estadística en relación con distribuciones de riqueza o con el uso del vocabulario.

La larga cola en estadística

La larga estela, en color amarillo, puede comprender un área incluso mayor que la de la primera parte de la función.

La larga cola es el nombre coloquial para una bien conocida característica de las distribuciones estadísticas (Zipf, Ley de potencias, distribuciones de Pareto o/y en general distribuciones de Lévy). La característica es también conocida como heavy tails, power-law tails, o las colas de Pareto. Estas distribuciones son semejantes al gráfico de la izquierda.

En estas distribuciones una amplia frecuencia o gran frecuencia de transacciones es seguida por una baja frecuencia o baja amplitud de la población que disminuye gradualmente. En muchos casos, los acontecimientos de baja frecuencia o escasa amplitud -la larga cola, representada aquí por la porción amarilla del gráfico- pueden abarcar la mayor parte del gráfico.

La evolución social y la larga cola según Chris Anderson

Internet y el entorno digital han cambiado las leyes de distribución y las reglas del mercado. La reducción en el coste de almacenamiento y distribución que permiten las nuevas tecnologías, hace que no sea ya necesario focalizar el negocio en unos pocos productos de éxito, en los superventas. Hay que darse cuenta de que ahora existen dos mercados: uno centrado en el alto rendimiento de pocos productos y otro, nuevo y todavía no familiar, basado en la suma o acumulación de todas las pequeñas ventas de muchos productos, que puede igualar o superar al primero. Son el antiguo mercado de masas y el nuevo nicho de mercados, representados por la cabeza y la cola de la conocida gráfica de distribución estadística.

(Wikipedia, 12/ix/2010)

http://es.wikipedia.org/wiki/Larga_cola

 

 

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La búsqueda del “otro” trafico (longtail)

Escrito por Juan el Abril 22, 2008 05:05 pm en Estrategias de Marketing Online

“Muchas veces los clientes están convencidos que solamente conseguirán tráfico a su página web con las palabras clave más genéricas. Piensan que todo el resto de usuarios piensan igual. Veamos un caso real.

...Un cliente nos solicitó un proyecto de una tienda de vinos...comenzamos a analizar todo el tráfico web...Comprar vino si era la que más tráfico le generaba al segundo mes de lanzar online el proyecto, PERO SOLO ERA UN 5% DE TODO EL TRAFICO.

Otras palabras asociadas a Comprar Vino, por ejemplo Comprar Vino Crianza, Comprar Vino Rioja, Comprar Cava, etc… generaban sólo un 3%.
El 92% restante era para otras cadenas de búsqueda (unos 2500 palabras aproximadas) del tipo: vinos del penedes, vinos de la rioja, vinos ribera del duero, vinos ribeiro, etc…
Así que al hacer una estrategia de Posicionamiento Natural no hay que basarse exclusivamente en unas pocas palabras clave sino hay que atacar al “otro tráfico” donde podamos conseguir visitas de calidad y donde es más fácil posicionarse.
Una estrategia de posicionamiento natural basada en el longtail es una acertada decisión.”

http://blog-marketing-internet.es/index.php/2008/04/22/la-busqueda-del-otro-trafico-longtail/

 

 

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Ondas de Elliott

 

 

“Pi,” la película. La visión de un matemático

Posted by emulenews en 16 noviembre 2008

“Para un matemático, las películas sobre matemáticos tienen un atractivo especial, y entre ellas destaca “Pi” de Darren Aronofsky, que nos presenta a un matemático Maximilian Cohen (interpretado por Sean Gullette), más parecido a un esquizofrénico paranoico que un investigador serio, quien pretende entender el comportamiento caótico de la bolsa utilizando teoría de números. Cuando escuchamos la voz en off de Max afirmando que “la matemática es el lenguaje de la Naturaleza, … hay patrones por todas partes en la Naturaleza, … y también en los mercados bursátiles,” me viene a la cabeza el libro “La geometría fractal de la Naturaleza” (1977, traducido en Tusquets Editores en 1997) de Benoit Mandelbrot, matemático de IBM que acuñó el término fractal. Pero, ¿hay comportamiento fractal en la bolsa?

A finales de la década de 1920, Raph Nelson Elliott descubrió que los mercados siguen ciclos repetitivos y desarrolló una estructura fractal para modelarlos, la teoría de ondas de Elliot. Existen dos tipos de ondas que se suceden entre sí las impulsivas y las correctivas. Las primeras están formadas por 5 ondas, 3 impulsivas y 2 correctivas; las segundas están formadas por 3 ondas, 2 correctivas y 1 impulsiva. Todas estas ondas están formadas por ondas más pequeñas, que a su vez están formadas por ondas aún más pequeñas, y así sucesivamente...”

http://francisthemulenews.wordpress.com/2008/11/16/pi-la-pelicula-la-vision-de-un-matematico/

 

 

Análisis técnico

“El análisis técnico, dentro del análisis bursátil, es el estudio de la acción del mercado, principalmente a través del uso de gráficas, con el propósito de predecir futuras tendencias en el precio.” (Wikipedia 2/I/2010)

http://es.wikipedia.org/wiki/An%C3%A1lisis_t%C3%A9cnico

 

Categoría: Análisis técnico (Wikipedia 2/I/2010)

http://es.wikipedia.org/wiki/Categor%C3%ADa:An%C3%A1lisis_t%C3%A9cnico

 

 

Teoría de las Ondas de Elliott

“La Teoría de las Ondas de Elliott desarrollada por Ralph Nelson Elliott (1871–1948), se basa en el principio de los movimientos de los precios del mercado financiero a través de las ondas que lo forman y el estudio de su formación gráfica. Está basada en la teoría de Dow y es un avance significativo con respecto a ella.

Tras la muerte de Elliott está teoría quedó casi en el olvido y años más tarde fue A.J. Frost y Robert Prechter quien con su libro Principio de las Ondas de Elliott (1978) la hizo popular.” (Wikipedia 2/I/2010)

http://es.wikipedia.org/wiki/Teor%C3%ADa_de_las_Ondas_de_Elliott

 

Mercado de Capitales

Estudios sobre Bolsa, Fondos de Inversión y política monetaria del BCE

15 La geometría fractal y las ondas de Elliot

Antonio Cortés Cal, Carmen de Llano Fernández, José Manuel Viqueira Liñares

Pag. 321

http://books.google.com.mx/books?id=az_YBEIgzeEC&pg=PA316&lpg=PA316&dq=%22conjuntos+dimensionales%22&source=bl&ots=1n24gjU5Bg&sig=G40TYYc_rIA9fDOuSqHSyEG-M8Q&hl=es&ei=uTohTcXdGJCqsAO0hPjPAg&sa=X&oi=book_result&ct=result&resnum=1&ved=0CBYQ6AEwAA#v=onepage&q=%22conjuntos%20dimensionales%22&f=true

 

Teoria de las ondas de Elliott

http://www.youtube.com/watch?gl=ES&hl=es&v=an74rPw0YmU

 

 

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Invariancia de Escala, Conectividad y Redes Complejas

 

Invariancia de Escala  Una aventura personal hacia las redes complejas.

Por malambo

http://invariancia.blogalia.com/

http://invariancia.blogalia.com/historias/

 

¿Quién diseña la potencia del entramado social?

Por malambo en Invariancia.Sociología | 2005-11-12

”El hecho es impresionante, o por lo menos a mi no deja de asombrarme. ¿Quién decide que las personas queden conectadas unas con otras según una ley de potencias?...todas las sociedades, tanto pasadas como actuales, las tribus o las grandes urbes respeten a rajatabla la ley
p(k) = α k- λ

que dice que la distribución de probabilidad de que alguien tenga k conocidos es una ley de potencias?

http://invariancia.blogalia.com/historias/34657

 

 

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El mundo es un pañuelo

Por malambo en Invariancia.General | 2005-11-18

Modelos de mundo pequeño. Se cree que casi cualquier par de personas en el mundo puede conectarse por una corta cadena de amistades intermedias, de longitud típica de alrededor de seis. Este fenómeno, conocido coloquialmente como la "separación de seis grados" recientemente ha sido sujeto de considerable interés dentro de la comunidad física. Este paper proporciona una corta revisión del tópico.

http://invariancia.blogalia.com/historias/34841

 

Models of the Small World

A Review

M. E. J. Newman

Santa Fe Institute, 1399 Hyde Park Road, Santa Fe, NM 87501

http://arxiv.org/PS_cache/cond-mat/pdf/0001/0001118v2.pdf

 

 

El mágico numero siete mas menos dos

The Magical Number Seven, Plus or Minus Two: Some Limits on Our Capacity for Processing Information

George A. Miller   The Psychological Review, 1956, vol. 63, pp. 81-97

http://www.musanim.com/miller1956/

 

Six Degrees: The Science of a Connected Age

by Duncan J. Watts

http://www.amazon.com/Six-Degrees-Science-Connected-Market/dp/0393325423/ref=pd_bxgy_b_text_b

 

 

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Navegadores sociales en Internet

Por malambo en Invariancia.Sociología | 2005-11-26

http://invariancia.blogalia.com/historias/35094

 

 

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Folcsonomía

“Folcsonomía es una indización social, es decir, la clasificación colaborativa por medio de etiquetas simples en un espacio de nombres llano, sin jerarquías ni relaciones de parentesco predeterminadas. Se trata de una práctica que se produce en entornos de software social” (Wikipedia, 14 de Septiembre del 2008)

http://es.wikipedia.org/wiki/Folcsonom%C3%ADa

 

Folksonomy

“Folksonomy (also known as collaborative tagging, social classification, social indexing, and social tagging) is the practice and method of collaboratively creating and managing tags to annotate and categorize content. In contrast to traditional subject indexing, metadata is generated not only by experts but also by creators and consumers of the content. Usually, freely chosen keywords are used instead of a controlled vocabulary.[1] Folksonomy is a portmanteau of the words folk and taxonomy, hence a folksonomy is a user generated taxonomy.” (Wikipedia September 9, 2008)

http://en.wikipedia.org/wiki/Folksonomy

 

 

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Dunbar's number

“Dunbar's number is a theoretical cognitive limit to the number of people with whom one can maintain stable social relationships. These are relationships in which an individual knows who each person is, and how each person relates to every other person.[1] Proponents assert that numbers larger than this generally require more restricted rules, laws, and enforced norms to maintain a stable, cohesive group. No precise value has been proposed for Dunbar's number, but a commonly cited approximation is 150.” (Wikipedia February 7, 2009) 

http://en.wikipedia.org/wiki/Dunbar%27s_number

 

Número de Dunbar

“El número de Dunbar es, según el antropólogo Robin Dunbar, la cantidad de individuos con los que una persona puede mantener una relación estable. Dunbar teoriza que este valor, aproximadamente 150, está relacionado con el tamaño del neocórtex cerebral. Esta relacionado, según él, con la capacidad de proceso de ésta.” (Wikipedia, 7 de Febrero del 2009)

http://es.wikipedia.org/wiki/N%C3%BAmero_de_Dunbar

 

 

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INFORMATICS PROPERTIES   /  PROPIEDADES INFORMÁTICAS

Dimension       Density  and Frecuency       Symmetry       Form

Dimensión        Densidad y Frecuencia       Simetría       Forma