Detección de sincronización mediante particiones ordinales espaciales en redes

Área de la Ciencia:

• Sistemas Complejos
• Ciencia de Redes
• Teoría de Sistemas Dinámicos

Sus antecedentes:

• La identificación de comportamientos colectivos en sistemas dinámicos acoplados es crucial para comprender la dinámica de redes complejas.
• Los métodos existentes pueden tener dificultades con estados parcialmente sincronizados o redes con conectividad no uniforme.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar una metodología robusta para detectar regiones síncronas y clasificar comportamientos colectivos en redes de sistemas dinámicos acoplados.
• Extender el análisis a redes donde el análisis espaciotemporal tradicional no es factible.

Principales métodos:

• Utilización de patrones ordinales de configuraciones espaciales de osciladores vecinos para detectar la sincronización en cada punto temporal.
• Empleo de la entropía de permutación y la cardinalidad de secuencias prohibidas para la clasificación de comportamientos colectivos.
• Aplicación del método a una red anular de mapas logísticos acoplados y posteriormente a una red con conexiones aleatorias.

Principales resultados:

• El método detecta con éxito regiones síncronas y confirma hallazgos previos sobre la identificación del comportamiento colectivo.
• Identifica con precisión los límites de las regiones síncronas en redes parcialmente sincronizadas.
• Demostró eficacia en una red conectada aleatoriamente, lo que demuestra su utilidad cuando las representaciones espaciotemporales no son factibles.

Conclusiones:

• La metodología propuesta ofrece un enfoque robusto para analizar la sincronización y los comportamientos colectivos en redes complejas.
• Proporciona una herramienta potente para caracterizar los estados de la red, particularmente en escenarios con sincronización parcial o topologías complejas.