Informație

În ce măsură este utilă dinamica neliniară și haosul pentru studierea funcției creierului?

În ce măsură este utilă dinamica neliniară și haosul pentru studierea funcției creierului?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Recent, am început să citesc sisteme dinamice în neuroștiințe de către izhikevich și am fost fascinat de subiect. Aș dori să urmez doctoratul în neuroștiințe computaționale după masterat. Merită să aleg acest domeniu ca subiect de doctorat? sau mă va duce la impas? Dacă este posibil, cineva poate sugera cercetători / laboratoare de frunte care lucrează în această direcție?


Din moment ce acesta este un domeniu de cercetare activ și relativ nou, nimeni nu vă poate spune cu siguranță unde va duce.

Dacă va fi „impasul” este probabil o modalitate greșită de a ne gândi și la asta. Toate liniile de cercetare își au limitele și, atunci când aceste limite sunt atinse, acei cercetători care au găsit limitele sunt adesea cei mai bine echipați pentru a trece la următorul „lucru”. Dacă alegeți să-l studiați și se dovedește a fi o zonă mai puțin productivă decât sperați, veți fi învățat totuși un set mare de abilități utile pe care le puteți aplica altor metode.

În ceea ce privește utilitatea dinamicii creierului, răspunsul scurt este că își au locul lor și sunt foarte promițătoare în anumite domenii ale științei comportamentale. În special, coordonarea și controlul motor par să se potrivească foarte bine acestor modele. Un grup mic, dar în creștere, de oameni de știință consideră că dinamica este următorul lucru important în știința cognitivă, deși nu este încă clar dacă acesta este cazul. Se pare că ai deja un manual bun cu privire la utilitatea dinamicii neliniare pentru neuroștiința de calcul cu ceea ce citești. Pentru o discuție mai generală a promisiunii și potențialului lor pentru alte domenii ale științei cognitive și o propunere pe care sistemele dinamice o pot în esență a inlocui neuroștiințe computaționale, vezi Chemero (2011). Pentru o critică concisă a abordării, vezi Wagenmakers, van der Mass și Farrell (2012).

1: Chemero, A. (2011). Știința cognitivă întruchipată radical. Apăsați MIT.

2: Wagenmakers, E. J., van der Maas, H. L. și Farrell, S. (2012). Conceptele abstracte necesită modele concrete: De ce oamenii de știință cognitivi nu au îmbrățișat încă cuplate neliniar, dinamice, auto-organizate critice, sinergice, fără scară, deosebit de sensibile la context, interacțiuni dominante, multifractale, interdependente, creier-corp-nișă. Subiecte în științe cognitive, 4 (1), 87-93.


Funcția creierului

Creierul uman se dezvoltă rapid în primii ani de viață. La naștere, acesta are doar 25% dimensiunea creierului unui adult, dar până la vârsta de 5 ani este deja 90% din dimensiunea adultului. În paralel cu această dezvoltare rapidă a creierului, apar schimbări dramatice în capacitatea copilului de a percepe, gândi și acționa în lume. Cu toate acestea, până de curând cercetătorii care studiază dezvoltarea psihologică și cei care studiază dezvoltarea neuronală lucrau în mod independent, primii observând puțin modificările din creier, iar cei din urmă neputând lua în considerare implicațiile funcționale ale acestor modificări. Din fericire, în ultimul deceniu a apărut un nou domeniu de studiu, numit neuroștiințe cognitive de dezvoltare, care este dedicat studierii relației dintre creier și dezvoltarea cognitiv-comportamentală. Acest domeniu de studiu abordează întrebări complicate, cum ar fi modul în care apare organizarea funcțională observată în creierul adult și modul în care experiențele sugarilor și copiilor influențează apariția funcției creierului. Aceste întrebări sunt importante de pus în timpul dezvoltării timpurii din mai multe motive. În primul rând, orice model cuprinzător de dezvoltare a creierului sau a comportamentului trebuie să ia în considerare atât factorii creierului, cât și factorii comportamentali, deoarece există puține îndoieli că imaturitatea creierului joacă un factor limitativ major în funcționarea comportamentală la copii sau că interacțiunile copiilor din lume influențează la rândul lor creierul. În al doilea rând, o preocupare principală pentru cei care studiază dezvoltarea este să înțeleagă modul în care are loc dezvoltarea atipică și să dezvolte metode de intervenție pentru a optimiza dezvoltarea în astfel de cazuri. Pentru a atinge acest obiectiv, este foarte informativ să cunoaștem lucruri cum ar fi modul în care creierul a fost rănit, modul în care acest prejudiciu ar putea influența dezvoltarea în continuare a altor regiuni ale creierului și gradul în care dezvoltarea ulterioară a acestei zone cerebrale este influențată de experiență.

Aceste întrebări sunt importante de pus în timpul dezvoltării timpurii din mai multe motive. În primul rând, orice model cuprinzător al creierului sau al dezvoltării comportamentale trebuie să ia în considerare atât factorii creierului, cât și factorii comportamentali, deoarece există puține îndoieli că imaturitatea creierului joacă un factor limitativ major în funcționarea comportamentală la copii sau că interacțiunile copiilor din lume influențează la rândul lor creierul. În al doilea rând, o preocupare principală pentru cei care studiază dezvoltarea este să înțeleagă modul în care are loc dezvoltarea atipică și să dezvolte metode de intervenție pentru a optimiza dezvoltarea în astfel de cazuri. Pentru a atinge acest obiectiv, este foarte informativ să cunoaștem lucruri cum ar fi modul în care creierul a fost rănit, modul în care acest prejudiciu ar putea influența dezvoltarea în continuare a altor regiuni ale creierului și gradul în care dezvoltarea ulterioară a acestei zone cerebrale este influențată de experiență.

Aceste linii de întrebări au condus la trei puncte de vedere cu privire la modul în care dezvoltarea creierului și apariția comportamentului sunt corelate. În aceste articole prezentăm mai întâi cele trei puncte de vedere ale dezvoltării funcționale: vizualizarea maturizării, viziunea interactivă de specializare și viziunea învățării abilităților. Studierea diferitelor predicții ale acestor puncte de vedere beneficiază de utilizarea instrumentelor de neuroimagistică care permit măsurarea modificărilor structurii creierului în timpul dezvoltării și / sau a modificărilor tiparului de activare. Sunt disponibile diferite instrumente, care diferă prin punctele lor forte și punctele slabe în măsurarea creierului și prin aptitudinea lor de utilizare cu copiii. O prezentare generală a acestor instrumente diferite este furnizată în Tabelul 1. Vom descrie studii folosind astfel de instrumente pentru a ilustra meritele teoretice și deficiențele celor trei viziuni diferite ale dezvoltării funcționale a creierului, folosind exemple din dezvoltarea a patru funcții specifice: procesarea feței, memoria pe termen lung, memoria de lucru și limbajul.


Transformarea vieții și creșterea adversară

Psihologii interesați de schimbări sau transformări dramatice ale vieții studiază schimbările discontinue în contextul perturbațiilor naturaliste. Această lucrare are o aplicație clară pentru studiul schimbării în psihoterapie, un efort care este, de asemenea, conceput pentru a facilita schimbări importante de viață prin crearea de tulburări. Există dovezi că evenimentele traumatice care apar în mod natural și provocările majore ale vieții pot provoca suferință emoțională semnificativă și pot zdruncina viziunea asupra lumii a unei persoane. Astfel de perturbații se pot transforma în tulburări de stres posttraumatic (PTSD), se pot disipa și permit revenirea la funcționarea inițială (Bonanno, 2004) sau pot acționa ca un catalizator pentru o tranziție semnificativă și adesea dramatică a vieții, numită contradictoriu sau creșterea posttraumatică (Baumeister, 1991 Linley & # x00026 Joseph, 2004 Tedeschi & # x00026 Calhoun, 2004).

Într-un rezumat al cercetărilor privind creșterea post-traumatică, Tedeschi și Calhoun (2004) descriu un proces prin care unii indivizi pot reinterpreta în mod pozitiv, înțelege adversitatea și, după o perioadă de destabilizare și suferință, să fie transformați prin luptele lor cu evenimente traumatice din viață . Când s-a identificat acest tip de modificare neliniară, s-au efectuat cercetări ulterioare pentru a descrie ce se întâmplă în această perioadă. Creșterea a apărut în cinci domenii: 1) o apreciere mai mare a vieții și o schimbare a priorităților, 2) relații mai intime cu ceilalți, 3) un sentiment mai mare de forță personală, 4) recunoașterea de noi posibilități sau căi pentru viața cuiva și 5 ) dezvoltarea spirituală. Alte cercetări privind relatările narative despre evenimente traumatice au relevat două componente esențiale ale creșterii contradictorii: angajarea afectivă și procesarea cognitivă a provocării (King, Scallon, Ramsey, & # x00026 Williams, 2000 Pals & # x00026 McAdams, 2004 Pennebaker, 1997).

O altă linie de lucru privind schimbarea discontinuă în contextul tranziției vieții implică o acumulare de nemulțumire față de circumstanțele actuale ale persoanei, care are ca rezultat o schimbare dramatică în funcționare. Miller și colegii săi (Miller, 2004) desfășoară lucrări de teren asupra persoanelor cu antecedente lungi de abuz de substanțe care raportează schimbări discontinue și transformative legate de recuperarea lor. Acești autori descriu un fenomen pe care îl numesc & # x0201cquantum change, & # x0201d, care este brusc și profund și afectează o gamă largă de comportamente, creând o schimbare durabilă și & # x0201cadentă a valorilor, atitudinilor sau acțiunilor de bază & # x0201d (Miller & # x00026 C'de Baca, 2001, p.258). Această schimbare este adesea precedată de tulburări sub forma unei pierderi profunde, a suferinței prelungite și chiar a unui punct de disperare sau lovire de fund. Wikeiwitz și Marlatt (această problemă) constată că procesul de recidivă la consumatorii de substanțe recuperate este foarte asemănător cu descrierile cuantice ale recuperării în această recădere, de asemenea, bruscă și discontinuă. Acest tipar de recidivă este transmis prin sintagma frecvent utilizată & # x0201cădere din vagon & # x0201d (Miller, 1996).

În studiile sale despre oameni care au experimentat transformări de viață, Baumeister (1994) a identificat un fenomen potențial asociat numit „Cristalizarea nemulțumirii.” Aceasta este o perioadă de suferință și disonanță care precede o schimbare semnificativă a vieții. El descrie un proces prin care informațiile și experiențele incongruente și potențial deranjante pot fi respinse sau reduse la minimum dacă provin din evenimente individuale. În schimb, informațiile contradictorii dintr-o serie de evenimente se pot acumula pentru a forma un tipar mare de gânduri negative, disonante, care pot crește perturbarea (cristalizarea nemulțumirii) și pot servi drept catalizator pentru schimbări dramatice ale vieții (Bauer, McAdams, & # x00026 Sakaeda, 2005 Baumeister, 1991). Într-un eșantion mare de indivizi care au scris narațiuni despre experiențele lor de schimbare de viață reușite sau eșuate, Heatherton și Nichols (1994) au documentat o creștere a tulburărilor înainte de transformările vieții. Schimbarea era cel mai probabil să apară în fața unui efect negativ intens și durabil care a culminat într-o nouă perspectivă. Participanții au raportat adesea un eveniment negativ destabilizator (sau o serie de evenimente) care a crescut nefericirea și motivația de a face schimbări importante de viață și de a modifica viziunea de bază a sinelui.

Autorul cărții populare, Punctul de cumpana (Gladwell, 2000), descrie procese similare de perturbare, prag critic și schimbare bruscă discontinuă. El aplică aceste idei la o gamă largă de fenomene sociale, cum ar fi punctul critic în care o boală devine brusc o epidemie, o modă devine o tendință, iar popularitatea unui nou produs se răspândește ca un incendiu. Unele principii care apar din studiul tranziției în afara psihologiei clinice sunt că schimbarea poate fi discontinuă și că variabilitatea crescută poate fi un marker al tranziției.


Discriminarea performanței cognitive folosind biomarkeri extrasați din analiza liniară și neliniară a semnalelor EEG prin învățarea automată

Dinamica neliniară și teoria haosului sunt utilizate pe scară largă în zilele noastre în neuroștiințe pentru a caracteriza sisteme complexe în cadrul cărora schimbarea rezultatului nu este proporțională cu schimbarea intrării. Sistemele neliniare în comparație cu sistemele liniare, apar adesea haotice, imprevizibile sau contraintuitive și totuși comportamentul lor nu este aleatoriu. Importanța analizei seriilor temporale, care prezintă o dinamică complexă tipică, în zona analizei neliniare nu poate fi subminată. Proprietățile dinamice importante ascunse ale fenomenului fiziologic pot fi detectate de multe caracteristici ale acestor abordări. Dinamică neliniară și teoria haosului sunt utilizate în neurofiziologie cu scopul de a elucida activitatea cerebrală complexă din semnale electroencefalografice (EEG). Creierul este un sistem dinamic haotic și, în plus, semnalele lor EEG generate sunt în general haotice într-un alt sens, deoarece, în ceea ce privește timpul, amplitudinea se schimbă continuu. O măsurare fiabilă și neinvazivă a încărcării memoriei, care va fi realizată continuu în timpul efectuării unei sarcini cognitive, ar fi foarte utilă pentru evaluarea funcției cognitive, crucială pentru prevenirea erorilor de luare a deciziilor, precum și dezvoltarea interfețelor de utilizator adaptive. O astfel de măsurare ar putea contribui la menținerea eficienței și productivității în finalizarea sarcinilor, performanței muncii și evitarea supraîncărcării cognitive, în special în locurile de muncă critice / cu sarcină mentală ridicată precum controlul traficului, operațiuni militare și comenzi de salvare. Am măsurat dinamica liniară și neliniară a semnalelor EEG la subiecții supuși sarcinii aritmetice mentale și am măsurat continuu sarcina cognitivă pe creier. De asemenea, am diferențiat subiecții care pot îndeplini o sarcină mentală bună și rea și am dezvoltat un sistem folosind mașina vectorială de sprijin pentru a diferenția stările de odihnă și sarcină.

Declarație de interes concurent

Autorii nu au declarat niciun interes concurent.

Declarație de finanțare

Nu s-a primit nicio finanțare externă.

Declarațiile autorului

Confirm că toate ghidurile etice relevante au fost respectate și că au fost obținute toate aprobările necesare IRB și / sau ale comitetului de etică.

Detaliile IRB / organismului de supraveghere care au furnizat aprobarea sau scutirea pentru cercetarea descrisă sunt prezentate mai jos:

Studiul a fost aprobat de Comisia de Bioetică a Centrului Educațional și Științific, Institutul de Biologie și Medicină, Universitatea Națională Taras Shevchenko din Kiev

A fost obținut consimțământul necesar pacientului / participantului și au fost arhivate formularele instituționale corespunzătoare.

Înțeleg că toate studiile clinice și orice alte studii intervenționale prospective trebuie înregistrate la un registru aprobat de ICMJE, cum ar fi ClinicalTrials.gov. Confirm că un astfel de studiu raportat în manuscris a fost înregistrat și este furnizat ID-ul de înregistrare al procesului (notă: dacă se postează un studiu prospectiv înregistrat retrospectiv, vă rugăm să furnizați o declarație în câmpul ID-ul procesului care să explice de ce studiul nu a fost înregistrat în prealabil) .

Am urmat toate liniile directoare corespunzătoare de raportare a cercetării și am încărcat listele de verificare relevante ale rapoartelor de cercetare ale rețelei EQUATOR și alte materiale pertinente ca fișiere suplimentare, dacă este cazul.


Prognoză meteo

Aplicațiile teoriei haosului în predicția vremii sunt cunoscute pe scară largă. Norii sunt, fără îndoială, unul dintre cei mai interesanți fractali din natură. Acestea sunt formate prin condensarea unor picături mici de apă, care apar în mod aleatoriu în condiții adecvate. Cu toate acestea, odată ce norii s-au format, tind să atragă picături de apă mai mici în anumite puncte din jurul lor. Norii sunt unul dintre cele mai uniforme obiecte fractale prezente pe pământ și este imposibil să se determine cât de departe ar putea fi un nor, privindu-l. Arată la fel la toate scările. Matematicianul și meteorologul Edward Lorenz a vrut să prezică condițiile meteorologice. El a folosit trei ecuații diferențiale [8]:

Aici, reprezintă raportul dintre vâscozitatea fluidului și conductivitatea termică, reprezintă diferența de temperatură între partea de sus și de jos a sistemului și este raportul dintre lățimea cutiei și înălțimea cutiei (se presupune că întregul sistem are loc într-o cutie tridimensională). În plus, există trei variabile care evoluează în timp: (care este egal cu fluxul convectiv) (care este egal cu distribuția orizontală a temperaturii) și (care este egal cu distribuția verticală a temperaturii). Pentru un set de valori de și , computerul, la prezicerea modului în care variabilele se vor schimba în timp, a trasat un tipar ciudat (denumit acum atractivul Lorenz). Practic, computerul a trasat cum s-ar schimba cele trei variabile în timp, într-un spațiu tridimensional.

Figura 6: Lorenz Attractor. Liniile curbate par a fi atrase de două puncte.

În fractalul de mai sus, nici o cale nu se intersectează. Acest lucru se datorează faptului că, dacă se formează o buclă, calea particulelor ar continua pentru totdeauna în acea buclă și ar deveni periodică și previzibilă. Astfel, fiecare cale este o curbă infinită într-un spațiu finit. Deși această idee pare ciudată, acest lucru poate fi demonstrat de fapt de un fractal. În esență, o fractală continuă infinit, deși poate fi reprezentată într-un spațiu finit.

Atractorii funcționează într-un spațiu de fază. Un spațiu de fază reprezintă în mod pictural sisteme dinamice. Fiecare punct dintr-un spațiu de fază reprezintă starea sistemului dinamic în acel moment. Trasarea acestor puncte pentru intervale de timp succesive dă naștere unui atractiv. Un atractiv poate fi unul simplu. De exemplu, dacă am trasat un grafic bidimensional viteză versus poziție (spațiul de fază) pentru un pendul simplu, am vedea că curba trasată pe spațiul de fază, pe măsură ce pendulul se leagănă, va fi o curbă care spiralează spre interiorul originii. Acest lucru se datorează faptului că, din cauza fricțiunii, pendulul oscilant se va opri treptat la poziția sa medie (adică, în acest moment, atât viteza, cât și poziția sunt zero.)

Figura 7: Spațiul de fază pentru un pendul cu frecare. Se pare că curba (pe spațiul de fază) este atrasă de un punct fix. De asemenea, indiferent de orice perturbare la care este expus acest sistem, acesta se va opri întotdeauna, mai devreme sau mai târziu, din cauza fricțiunii. Astfel, un astfel de sistem este previzibil și nu este sensibil la condițiile inițiale.

Pentru sistemele mai complexe (cum ar fi un pendul dublu sau un sistem gravitațional cu trei corpuri), curba pe spațiul de fază devine complexă și haotică. Ar trebui să aibă o lungime infinită, adică nici o cale să nu se intersecteze și să formeze o buclă în niciun punct. Cu toate acestea, acest model infinit trebuie să fie capabil de reprezentare într-un spațiu de fază finită. Acest lucru este posibil numai dacă curba este fractală.

De asemenea, spre deosebire de concepția greșită obișnuită, un sistem dinamic nu ajunge întotdeauna într-o stare haotică și imprevizibilă. Un sistem ar putea avea mai multe stări de echilibru, ambele acționând ca atractori. Etapele intermediare ar putea fi haotice, dar un sistem dinamic ar putea ajunge și într-o stare stabilă, caz în care starea finală a sistemului rămâne întotdeauna previzibilă.

Turbulența sau comportamentul imprevizibil al fluidelor în anumite circumstanțe a rămas o problemă în dinamica fluidelor. Turbulența, așa cum a fost verificat experimental, nu avea loc pur și simplu datorită acumulării de complexitate. Schimbarea bruscă de la comportamentul previzibil la turbulent în lichide a fost cel mai dificil de explicat exact. Conceptul de atrăgători ciudați, după cum se dovedește, poate explica astfel de fenomene. Un atractor ciudat este un atractor complex care are o natură fractală. Conceptul de atragător ciudat poate explica numeroase fenomene aleatorii în natură și # 8211 și nu numai. Atractorul Lorenz este, de asemenea, un atractiv ciudat. Chiar și orbitele stelelor din galaxii au fost studiate pentru a arăta un comportament haotic.Pentru spații de fază tridimensionale complexe și haotice, oamenii de știință folosesc tehnici precum studierea secțiunilor transversale bidimensionale ale curbei.

Lorenz a descoperit, de asemenea, că chiar și modificări ușoare ale intrărilor pot crea ieșiri deosebit de diferite. (Acesta este denumit efectul fluture și este cunoscut tehnic ca „sensibilitate la condițiile inițiale.”) El a modelat un mini-vreme într-un computer, care funcționa pe baza a douăsprezece ecuații neliniare. Apoi, a luat în considerare cele trei ecuații neliniare de mai sus. El a examinat, de asemenea, fenomenul de convecție, care este mișcarea fluidului asociată cu creșterea gazului fierbinte sau a lichidului. Comportamentul complex, haotic a fost observat chiar și în gazele și lichidele fierbinți. Când devine suficient de cald pentru a pune fluidul în mișcare, se observă un comportament haotic. Dar ceea ce este interesant la haos este că un sistem poate fi simultan haotic, dar stabil. Ca și în cazul atrăgătorului Lorenz, indiferent de perturbările la care este expus sistemul, întotdeauna se recuperează fractalul infinit și complex, care este, în sine, haotic. Un exemplu extraordinar este Pata Roșie din Jupiter. Acest loc învolburat rămâne întotdeauna, perfect auto-organizat, printre atmosfera haotică din jur. Un sistem complex poate da naștere turbulenței și coerenței în același timp.


Dinamica fluxului: o perspectivă neliniară

Scopurile acestui studiu sunt de a lua în considerare experiența fluxului dintr-o perspectivă dinamică neliniară. Procesele și natura temporală a motivației și fluxului intrinsec ar sugera că experiențele fluxului fluctuează în timp într-un mod dinamic. Astfel, se poate argumenta că potențialul haosului este puternic. Eșantionul a fost compus din 20 de angajați (atât cu normă întreagă, cât și cu jumătate de normă) recrutați dintr-o serie de organizații și medii de lucru diferite. Pentru colectarea datelor a fost utilizată metoda de eșantionare a experienței (ESM). Odată obținute seriile temporale, acestea au fost supuse diferitelor analize proprii teoriei complexității (Analiza recurenței vizuale și Analiza datelor surogat). Rezultatele au arătat că, în 80% din cazuri, fluxul a prezentat o dinamică haotică, în care experiențele de flux au delimitat o dinamică complexă ale cărei tipare de schimbare nu au fost ușor de prezis. Sunt discutate implicațiile studiului, limitările acestuia și cercetările viitoare.

Aceasta este o previzualizare a conținutului abonamentului, acces prin intermediul instituției dvs.


Concluzii

Din câte știm, acesta este primul studiu care investighează complexitatea semnalelor RMN cerebrale la pacienții cu schizofrenie în timp ce efectuează o sarcină de excludere socială. Rezultatele au arătat că pacienții cu schizofrenie au o complexitate a semnalului mai mare în comparație cu subiecții de control sănătoși. Aceste rezultate sunt în concordanță cu ipoteza că schizofrenia poate fi cauzată de o dereglare subiacentă a rețelelor funcționale mai complexe și susține creșterea ipotezei de complexitate (al doilea postulat) al lui Vaillancourt și Newell [15] unde complexitatea sistemului crește odată cu vârsta sau boala.


Autoorganizarea în procesele de schimbare umană

O abordare destul de diferită a proceselor de schimbare umană axată pe tratamentele internate la un spital de psihosomatice. Într-un studiu (rezultate în Ref. Reference Haken și Schiepek 33) au fost investigate 94 de procese de schimbare, realizate de 91 de pacienți internați cu diferite diagnostice (depresie, tulburare de anxietate, tulburare de stres post-traumatic, tulburare de alimentație, tulburare somatoformă și altele). Aici, datele seriilor de timp au fost produse de auto-evaluările pacienților, acordate o zi seara. În acest scop a fost elaborată o foaie de evaluare de 53 de articole (Chestionar privind procesul de terapie [TPQ] Referință Haken și Schiepek 33) a căror structură a factorilor este reprezentată în tabelul 2. Evaluările au combinat scale Likert în șapte trepte și scale analogice vizuale, în special pentru evaluările emoțiilor. Măsurătorile TPQ reflectă aspecte importante ale experienței pacientului în ceea ce privește progresul și atingerea obiectivelor, implicarea emoțională, autoeficacitatea, relația terapeutică, relațiile sociale cu alți pacienți internați și atmosfera secției. Criteriul incluziv al rezultatului a integrat diferite măsuri (chestionare, precum și evaluări ale terapeutului).

Tabelul 2 Factori (analiza componentelor principale) ale chestionarului procesului de terapie (TPQ). Analiza factorială sa bazat pe 94 de procese de terapie (ședere medie = 66 de zile, evaluări zilnice). Șapte factori de ordinul întâi (dreapta) sunt legați de trei factori de ordinul doi (stânga). Numerele din spatele factorilor de ordinul întâi indică încărcarea factorilor pe factorii de ordinul doi (pentru detalii vezi Ref. Referință Haken și Schiepek 33)

Rezultatele au confirmat conceptualizările sinergetice ale modului în care funcționează psihoterapia și au coroborat ipotezele extrase din teoria autoorganizării. Aici, terapia ar trebui să ofere suport pentru procesele de auto-organizare ale pacientului, care ar trebui să fie caracterizate de cascade de tranziții de la o ordine la alta, însoțite de instabilități critice ale procesului. Ordinea patologică și restrictivă ar trebui transformată în modele de comportament mai flexibile și adaptative, iar sincronizarea diferitelor aspecte ale experienței pacientului ar trebui să sufere unele transformări. Exact acest lucru ar putea fi observat.

Există corelații semnificative între maximele locale de complexitate dinamică 57 și rezultatul psihoterapiei. Maximele locale au fost definite de diferența dintre complexitatea dinamică medie a întregului proces de psihoterapie și maximul complexității observate în timpul procesului (datele au fost create de aplicațiile zilnice ale chestionarului de proces de terapie TPQ). Corelațiile au fost de -0.455 (factorul I de ordinul II: „schimbarea implicării” TPQ, p = 0,002), −0,431 (factor II de ordinul II: „relație / climat social”, p = 0,003) și −0,572 (al doilea ordin factor III: „emoționalitate”, p = 0,000) (comparați Tabelul 2). Corelațiile negative rezultă din faptul că maximele locale crescute de complexitate dinamică corespund unor probleme, simptome și tulburări mai reduse.

Pentru a răspunde la întrebarea dacă intensitățile observate de complexitate dinamică ating valori critice, au fost utilizate proceduri de calibrare intra-articol pentru a defini praguri adecvate care se potrivesc cu dinamica reală. Seriile temporale de complexitate dinamică au fost standardizate de z-transformări, oferind praguri de semnificație de 5% sau 1%. Aplicarea acestei metode de prag la toate elementele TPQ reduce semnalele de complexitate cantitativă din fiecare serie de timp la un semnal în trei pași (nu semnificativ, complexitatea depășește un prag de 5%, complexitatea depășește un prag de 1%). O sinopsisă a acestor semnale calitative referitoare la toate elementele TPQ oferă o impresie a localizării fluctuațiilor critice pe parcursul întregului proces. Complexitățile dinamice par a fi sincronizate pe multe elemente și factori ai TPQ, rezultând coloane de puncte gri (& lt5%) sau negre (& lt1%). Într-o mare parte a terapiilor investigate, astfel de structuri asemănătoare coloanei ar putea fi identificate. Într-un sinopsis element-de-timp, acestea indică faze de fluctuații și entropii intensificate, precum și sincronizate ale unor aspecte destul de diferite ale procesului. În consecință, aceste sinopse element-de-timp sunt numite diagrame de rezonanță de complexitate (Figura 4).

Figura 4 Diagrama de rezonanță a complexității unui proces de psihoterapie. Astfel de diagrame înfățișează pragul care depășește complexitatea dinamică a unui proces codificat de cele 53 de articole din chestionarul privind procesul de terapie (TPQ). Puncte gri: 5% prag de semnificație puncte negre: 1% prag de semnificație. X-axa: zile de spitalizare, y-axa: elementele TPQ aranjate după ordinea factorilor, așa cum este raportat în Tabelul 2. Lățimea ferestrei pentru calcularea complexităților dinamice este de 7. Structurile de tip coloană indică faze ale instabilităților critice în timpul procesului

Pentru a confirma structurile găsite în diagramele de rezonanță de complexitate, testele surogate au fost realizate pe baza aleatorilor, precum și a surogatelor bazate pe FFT din seria temporală. Modelele empirice sunt deosebit de diferite de modelele bazate pe surogat (toate comparațiile realizate cu p = 0,000). Suport suplimentar pentru fenomenele de tranziție de fază în procesele de schimbare a venit de la Graficele de recurență reprezentând similarități și diferențe ale segmentelor dinamice ale unei serii de timp întregi. Referință Vandenhouten 55, Referință Eckmann, Oliffson Kamphorst și Ruelle 58, Referință Webber și Zbilut 59 Această metodă se bazează pe încorporarea seriilor de timp într-un spațiu de fază construit prin coordonate de întârziere, o metodă care este, de asemenea, crucială în algoritmii pentru estimarea complexității dimensionale sau haoticității (de exemplu, Kolmogorov-Sinai-Entropy, Lyapunov Exponents). Vecinii din spațiul de fază cu întârziere în timp reprezintă segmente dinamice similare și sunt reprezentate de un punct în Graficul de recurență. Disimilaritățile sunt reprezentate de coloane goale în Graficele de recurență, care în multe cazuri corespund exact coloanelor de puncte din diagramele de rezonanță de complexitate (vezi fig. 6). Corelația generală este de -0,45, dacă se vor permite schimbări mici (întârzieri de ± 3 puncte de măsurare la maximum). Aceasta înseamnă că perioadele de instabilitate critică corespund dinamicii tranzitorii în afara cvasi-atrăgătorilor stabiliți de sistemul de auto-organizare luat în considerare.

Aceste modalități diferite de a identifica tranzițiile de fază critice sunt validate în continuare prin Distribuția în frecvență de timp a seriei de timp. Metoda TFD utilizează spectre de undă pentru a scana evoluția distribuțiilor de frecvență într-un semnal. Referință Vandenhouten 55, Referință Lambertz, Vandenhouten și Langhorst 56 Este un omolog dinamic al transformării rapide Fourier statice și permite identificarea amplitudinilor de frecvență pronunțate sau a modificărilor distribuțiilor de frecvență. În setul de date al studiului menționat, acestea apar adesea exact în timpul tranzițiilor de fază, care pot fi identificate prin alte metode (a se vedea reprezentările sinoptice ale diferitelor metode de analiză a seriilor de timp de pe DVD în manualul Haken & amp Schiepek Reference Haken și Schiepek 33).

Un rezultat general al studiului este prezentat în Figura 5. Acesta prezintă dovezile că, pentru a produce procese de schimbare în cadrul sistemelor de auto-organizare, ar trebui realizate cel puțin două condiții. Prima condiție este ca gradul parametrului de control care să energizeze sistemul și să-l împingă departe de starea sa reală de echilibru să depășească un anumit nivel de intensitate. În ceea ce privește psihoterapiile, acest parametru de control ar putea fi motivația intrinsecă a pacientului de a se schimba, inclusiv implicarea acestuia în activitatea terapeutică. A doua condiție este gradul de instabilitate pe care îl atinge sistemul în timpul procesului de schimbare. Această instabilitate în timpul simetriilor emergente și al tranzițiilor de rupere a simetriei este dată de maximul local de complexitate dinamică în timpul procesului de terapie. Interacțiunea ambelor condiții are ca rezultat eficacitatea tratamentului. O a treia condiție importantă nu este reprezentată în Figura 5: este stabilitatea experimentată a condițiilor la graniță. Condițiile limită pot fi mediul exterior (contextul din secție sau legătura terapeutică) sau mediul interior (condiții intra-sistemice, cum ar fi stima de sine, încrederea în sine sau resursele activate). Acest context de stabilitate este o condiție prealabilă pentru ca un sistem să sufere instabilități critice.

Figura 5 Dimensiunea efectului (ES) (ES medie a tuturor măsurilor de rezultat introduse în studiu, a se vedea textul) psihoterapiei internate este produsă de o interacțiune între maximul local de fluctuații critice și intensitatea parametrului de control realizat în timpul procesului de schimbare . Maximele locale de fluctuații au fost definite de diferența dintre complexitatea dinamică medie a întregului proces de terapie și maximul complexității observate în timpul procesului. Diagrama se bazează pe media maximelor locale ale tuturor articolelor. Parametrul de control a fost definit prin media generală a factorului VI TPQ: intensitatea muncii terapeutice / motivația pentru schimbare


În ce măsură este utilă dinamica neliniară și haosul pentru studierea funcției creierului? - Psihologie

Există patru modele de autoorganizare recunoscute în mod obișnuit: sinergetica, introdusă de Herman Haken peisajul accidentat, care a fost introdus de Stuart Kauffman grămada de nisip, introdus de Per Bak și dinamica bazinului multiplu, introdusă de James Crutchfield. Toate acestea au în comun faptul că sistemul se autoorganizează ca răspuns la fluxul de informații de la un subsistem la altul. În această privință, principiile se bazează pe conceptele de cibernetică care au fost introduse la începutul anilor 1960 și pe principiul vieții artificiale a lui John von Neumann: toată viața poate fi exprimată ca flux de informații.

Blocul de bază sinergetic de bază este relația șofer-sclav, care poate fi descrisă cu cercuri și săgeți simple. Driverul se comportă în timp (produce ieșire sau informații) în funcție de o anumită dinamică temporală, cum ar fi o oscilație sau haos. Ieșirea driverului acționează ca un parametru de control pentru un subsistem adiacent, pe care o parte o răspunde la dinamica temporală de la driver și produce propria sa ieșire temporală. În cazul simplu, relația șofer-sclav este unidirecțională. În alte cazuri, cum ar fi atunci când comunicarea și coordonarea eficientă au loc între două persoane, relațiile sunt bidirecționale.

Un sistem mai mare ar conține mai multe cercuri și săgeți. Totuși, ceea ce vrem să știm este ce înseamnă săgețile? Aici dinamica are o mare importanță.

Odată ce modelele se formează și reduc entropia internă, structurile se mențin o vreme până când apare o perturbare cu o rezistență suficientă care perturbă fluxul. Sistemul se adaptează din nou pentru a adapta nuanțele într-o anumită modă, fie prin schimbări la scară mică și treptată, fie printr-o reorganizare marcată. Acesta din urmă este un schimbare de fază. De exemplu, o persoană se confruntă cu o patologie medicală sau psihologică care, din păcate, este stabilă și, prin urmare, este predispusă să continue, până când intervine. Intervenția durează ceva timp pentru a fi eficientă, dar în cele din urmă sistemul își rupe vechea formă de organizare și adoptă una nouă.

Schimbarea de fază a sistemului este asemănătoare cu transformarea apei în gheață sau vapori, sau invers.

Provocarea este de a prezice când va avea loc schimbarea. Există o explozie bruscă de entropie în sistem chiar înainte de a avea loc schimbarea, pe care cercetătorul (terapeutul, managerul) ar dori să o măsoare și să o monitorizeze. O intervenție concisă în punctul critic ar putea avea un impact mare asupra a ceea ce se întâmplă în continuare cu sistemul.

O conexiune importantă aici este că schimbarea de fază care are loc în fenomenele de auto-organizare este o funcție de catastrofă. Cercetătorii nu îl descriu întotdeauna ca atare, dar ecuația pe care o folosesc în general pentru a descrie procesul este funcția potențială a cuspidei. Singura diferență este că uneori cercetătorii mențin variabila de bifurcație constantă mai degrabă decât o variabilă care este manipulată sau măsurată.

Mingea roșie din diagrama de schimbare de fază indică starea în care se află sistemul. În porțiunea de sus a diagramei este blocată într-un puț care reprezintă un atractiv. Când se aplică suficientă energie sau forță, mingea iese din fântână și cu o apăsare suficientă este mutată în a doua fântână. În unele situații știm în ce bine suntem blocați, dar nu neapărat în ce bine vrem să vizităm în continuare. Întrebarea cum să formăm un nou stat atractiv este o provocare de la sine înțeles.

Pentru scenariul de peisaj accidentat, imaginați-vă că o specie de organism este situată pe vârful unui munte într-o nișă ecologică confortabilă. Organismele au numeroase diferențe individuale în trăsături care nu sunt relevante pentru supraviețuire. Apoi, într-o zi, se întâmplă ceva și organismele trebuie să părăsească vechea lor nișă și să găsească altele noi în peisajul accidentat, așa fac. În unele nișe, au nevoie doar de una sau două trăsături pentru a funcționa eficient. Pentru alte posibile nișe, au nevoie de mai multe trăsături. După cum s-ar putea ghici, vor exista mai multe organisme care trăiesc într-un nou mediu cu 1 trăsătură, nu atât de multe într-un mediu cu 2 trăsături și așa mai departe. Figura 9 este o distribuție a K, numărul de trăsături necesare și N numărul de organisme care prezintă atât de multe trăsături în noul mediu. De asemenea, este interesant faptul că există o nișă la capătul înalt al K al graficului care pare să conțină un număr mare de noi locuitori.

Nișele din peisaj pot fi, de asemenea, descrise ca având niveluri de înălțime mai ridicate și mai mici, unde cota cea mai înaltă reflectă o capacitate ridicată pentru organismul care locuiește și cote mai mici pentru locații mai puțin potrivite. Organismele se angajează astfel în unele strategii de explorare pentru a căuta nișe mai bune. Nișele au cote mai mari în măsura în care există multe forme de interacțiune care au loc între organismele din nișă. Ideea de peisaj accidentat a devenit o metaforă populară pentru strategiile de afaceri în anii '90. Pentru elaborări suplimentare, a se vedea contribuția legată de Kevin Dooley asupra peisajelor accidentate.

Pentru modelul de avalanșă, imaginați-vă că aveți un morman de nisip, iar nisipul nou este picurat încet deasupra grămezii. La început nu pare să se întâmple nimic, dar fiecare bob de nisip interacționează cu boabele de nisip adiacente pe măsură ce cad nisipuri noi. Există un punct critic în care grămada se avalanșează într-o distribuție de grămezi mari și mici. Distribuția frecvenței piloților mari și mici urmează o distribuție a legii puterii.

O distribuție a legii puterii este definită ca FREQ [X] = topor b, unde X este variabila de interes (dimensiunea grămezii), A este un parametru de scalare și b este un parametru de formă. Două exemple de distribuții ale legii puterii sunt prezentate în diagramă. Rețineți diferitele forme care sunt produse atunci când b este negativ comparativ cu când b este pozitiv. Cand b devine mai sever negativ, coada lungă a distribuției scade mai brusc la X axă. Toate fenomenele de auto-organizare de interes conțin valori negative ale b. |b| este dimensiunea fractală pentru procesul care probabil le-a produs. Natura răspândită a relațiilor 1 / f / span> a dus la interpretarea dimensiunilor fractale cuprinse între 1.0 și 2.0 ca fiind domeniul criticității autoorganizate.

O modalitate ușoară de a determina structura fractală a unui proces auto-organizat este de a lua jurnalul frecvenței și de a-l trasa în raport cu jurnalul dimensiunii obiectului. Apoi calculați o corelație între cele două jurnale. Coeficientul de regresie este panta liniei, care este negativă. Valoarea absolută a pantei este dimensiunea fractală.

Conceptul de bazin multiplu de autoorganizare se bazează, de asemenea, pe o metaforă de nișă biologică și încearcă să explice modul în care speciile biologice ar putea traversa o barieră a speciei. Imaginați-vă că există mai multe bazine, fiecare conținând o populație de un fel. Populațiile rămân în nișele lor în timp ce interacționează, se schimbă și fac orice altceva fac. Dar nișele sunt conectate, astfel încât odată ce se acumulează suficientă entropie într-un bazin, câțiva dintre membrii sări în nișa adiacentă.


Relația dintre dinamica mersului și declinul cognitiv viitor: un studiu pilot prospectiv la pacienții geriatrici

Abilitatea de a merge recent a apărut ca un marker subclinic al declinului cognitiv. Prin urmare, relația dintre mersul inițial și declinul cognitiv viitor a fost examinată la pacienții geriatrici. Deoarece o „pierdere a complexității” (LOC) este un fenomen cheie al procesului de îmbătrânire care se manifestă în mai multe sisteme, propunem ideea că LOC-ul legat de vârstă și cunoaștere se poate manifesta și în funcția de mers. Teoria LOC sugerează că chiar și îmbătrânirea sănătoasă este asociată cu o defalcare (neuro) fiziologică a elementelor sistemului care determină o scădere a variabilității și o LOC generală. Am folosit dinamica de coordonare ca cadru conceptual și am emis ipoteza că un LOC se reflectă în rezultatele dinamicii mersului (de exemplu, regularitatea mersului, complexitatea, stabilitatea) și că astfel de rezultate ar putea crește specificitatea legăturii mers-cognitiv.

19 pacienți geriatrici (vârsta 80,0 ± 5,8) au fost urmăriți timp de 14,4 ± 6,6 luni. Un iPod a colectat accelerații tridimensionale (3D) ale trunchiului în timp ce pacienții au mers 3 minute. Cunoașterea a fost evaluată cu examenul Mini-Mental State Examination (MMSE) și testul ecranului de șapte minute (7MS). Indicele de schimbare fiabilă (RCI) a cuantificat amploarea schimbării cognitive. Coeficienții Rho ai lui Spearman (ρ) au indexat corelațiile dintre mersul de bază și modificările cognitive viitoare.

Șapte pacienți au prezentat un declin cognitiv de încredere (grupul „Declin cognitiv”) și 12 pacienți au rămas stabili cognitiv (grupul „stabil cognitiv”) în timp. Declinul cognitiv viitor a fost corelat cu un model de mers mai regulat (ρ = 0,579 *) și previzibil (ρ = 0,486 *), dar nu cu viteza mersului.


În ce măsură este utilă dinamica neliniară și haosul pentru studierea funcției creierului? - Psihologie

Informații despre hârtie

Informații jurnal

Jurnalul Internațional de Științe ale Creierului și Cognitive

p-ISSN: 2163-1840 e-ISSN: 2163-1867

Modelarea dinamică și statistică a sincronicității: un cadru de prognoză probabilistică

Fibonacci Lifechart, Toronto, Canada

Corespondență cu: Robert G. Sacco, Fibonacci Lifechart, Toronto, Canada.

E-mail:

Copyright © 2020 Autorul (autorii). Publicat de Scientific & Academic Publishing.

Această lucrare este licențiată sub licența Creative Commons Attribution International License (CC BY).
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

În lucrările recente din știința cognitivă, s-a propus că sincronicitatea este o dinamică de auto-organizare în evoluția sistemelor neuronale neliniare. Cu toate acestea, surprinderea dinamicii sincronicității în timp real a fost o provocare formidabilă. Această lucrare oferă o prezentare generală a unui model recent care aplică o abordare dinamică-statistică comună pentru a prezice sincronicitatea. Acest model, denumit model armonic, folosește date din seriile de timp bazate pe secvența Fibonacci pentru a prognoza traiectorii fază-spațiu pe durata vieții. Caracteristicile multi-scară limitează predictibilitatea sincronicității și pot fi cuantificate în termeni de probabilități condiționale. Adaptarea predicțiilor modelului la datele experimentale permite deducerea dinamicii sincronicității subiacente, oferind o nouă abordare cantitativă a studiului sincronicității. Modelul va fi util pentru evaluarea empirică a sincronicității și pentru dezvoltarea de noi strategii terapeutice.

Cuvinte cheie: Sisteme dinamice, metoda graficului de viață Fibonacci, FLCM, model armonic, probabilitate, statistici, sincronicitate

Citați această lucrare: Robert G. Sacco, Modelarea dinamică și statistică a sincronicității: un cadru de prognoză probabilistică, Jurnalul Internațional de Științe ale Creierului și Cognitive, Vol. 9 Nr. 1, 2020, pp. 16-24. doi: 10.5923 / j.ijbcs.20200901.03.

Schița articolului

1. Introducere

2. Dinamica neliniară a sincronicității

2.1. Modelarea și predicția dinamicii sincronicității

Dacă trebuie să înțelegem originea fractalelor, trebuie mai întâi să înțelegem natura mișcării. De exemplu, luați în considerare unda sinusoidală. Curba sinusoidală este foarte importantă atât în ​​matematică, cât și în fizică, datorită rolului său central în analiza armonică și universalității oscilației în natură. Curba sinusoidală este peste tot în natură, de la vibrațiile subatomice la mișcarea planetară, ciclurile solare și rotațiile galactice. Oscilația este cel mai eficient tip de mișcare energetic. Din acest motiv, procesele oscilatorii determină organizarea materiei la toate nivelurile - de la atomi la galaxii. Acum, să repetăm ​​unda sinusoidală (vezi Figura 1). Rețineți că la fiecare octavă suplimentară apare curba sinusoidală cu mai multe detalii. De asemenea, rețineți similitudinea fractală în scară. Dacă măriți curba sinusoidală, o parte mai mică arată la fel ca totul și fiecare secțiune arată mai mult sau mai puțin la fel ca orice altă secțiune. Astfel, mișcarea implică fractalitate.
Smochinure 1. Dublarea fractală a undei sinusoidale. La fiecare iterație, fiecare jumătate a undei sinusoidale este umplută cu o undă sinusoidală de jumătate din diametru. Această formă este legată de multe alte forme fractale, inclusiv, în special, setul de praf Cantor
În plus față de auto-similitudinea fractală, descrierea undei sinusoidale imbricate include considerente temporale importante. Luați în considerare secvența de dublare a perioadei din diagrama din Fig. 1. Odată cu creșterea suplimentară a iterației, apare o nouă orbită periodică cu periodicitate două, apoi orbită periodică a perioadei patru și așa mai departe. Fiecare orbită ulterioară în cascada de dublare a perioadei are ca rezultat o bifurcație. Noțiunea că universul reprezintă funcționarea acestui proces de dublare iterativ este o temă comună în teoria cosmologică (Shu, 2019). În cosmologie, se presupune că expansiunea Big Bang a spațiului s-a produs spontan, rezultând o perioadă de dublare geometrică de aproximativ 50 până la 100 de ori și, probabil, multe altele. Expansiunea inflaționistă este mecanismul pentru stabilirea unei direcții către săgeata timpului. Universul în timpul inflației s-a dublat ca mărime aproximativ la fiecare 10-37 de secunde, în timp ce timpul de dublare astăzi este de aproximativ 14 miliarde de ani. În mod remarcabil, numerele Fibonacci și raportul de aur apar spontan din secvența de dublare (Linage, Montoya, Sarmiento, Showalter și Parmananda, 2006). În cele din urmă, atunci, cel mai simplu sistem dinamic iterativ este construit din secvența de dublare și numerele Fibonacci. Metoda Fibonacci Life Chart Method (FLCM) (vezi Sacco, 2013) este o metodologie care modelează procesul de dezvoltare cognitivă utilizând numerele Fibonacci ca mecanism de sincronizare epigenetică. Ideea generală este că dezvoltarea cognitivă ar trebui să fie caracterizată ca o cuplare continuă între creier, corp și mediu care se desfășoară în trepte de timp discrete ale intervalelor de timp Fibonacci. Dezvoltarea și creșterea este o ierarhie fractală a ciclurilor auto-similare la mai multe niveluri (de exemplu, atomi, molecule, gene, celule, organe, organisme, comportament și mediu) și organizate de spațiul caracteristic al proceselor implicate. Toate procesele reale au scale caracteristice spațiu-timp. Există 24 de ordine de mărime la scară de la cea mai mică particulă cunoscută neutrino (

1m). Intervalele de timp acoperă, de asemenea, mai multe ordine de mărime. Electronii se mișcă în 10 -12 secunde, celulele nervoase trag într-o zecime de secundă sau mai repede, inima bate într-o secundă, embrionul se dublează la fiecare 24 de ore, iar procesele fiziologice au cicluri mai lungi de o lună sau an. Ierarhia fractală coerentă a activităților vii apare deoarece procesele cu timpuri spațiale potrivite interacționează cel mai puternic prin rezonanță și, de asemenea, se leagă de întreaga ierarhie. De aceea, activitățile biologice vin predominant în cicluri sau ritmuri biologice. În cadrul unui model de scalare fractală a oscilatoarelor cuantice armonice, s-a arătat că scalarea este o proprietate fundamentală a oricărui proces de oscilație naturală (Müller, 2009). În sistemele vii, fractalii trebuie să satisfacă starea de coerență cuantică, care maximizează coeziunea globală, precum și autonomia locală și permite energiei de la orice nivel local să se răspândească la nivel global și, invers, să concentreze energia în orice domeniu din întregul sistem. Fractalii cu dimensiunea fractală în raportul auriu ar putea fi cei mai eficienți în a da autonomie celui mai mare număr de cicluri datorită legăturii raportului auriu cu constanta structurii fine (Miller, 2010 Sherbon, 2018). Coeziunea globală este, de asemenea, asigurată, deoarece ciclurile dintr-o ierarhie fractală sunt o energie coerentă cuantică, care poate fi împărțită între global și local. Raportul aur este, de asemenea, aproape de un număr infinit de rapoarte raționale bazate pe numerele Fibonacci, astfel încât rezonanțe speciale sau corelații pot fi ușor stabilite (Livio, 2008). Astfel, ne-am aștepta ca ritmurile biologice, în general, să se conformeze raportului auriu și, într-adevăr, acest lucru pare să fie cazul. De exemplu, temperatura corpului este un marker de fază clasic pentru măsurarea ritmului circadian și este minimă în timpul somnului în jurul orei 04:00 și începe să crească înainte de veghe până când se atinge un maxim la aproximativ 18:00 (Minors & Waterhouse, 1981 ). Orele 04:00 și 19:00, pe un ceas de 24 de ore, sunt la un unghi de 137,5 ° (unghiul auriu). Pe scurt, temperatura corpului tinde să fluctueze în intervalul raportului auriu, cu surse exogene de variabilitate, cum ar fi somnul și exercițiile fizice (Hiddinga și Van Den Hoofdakker, 1997). Raportul auriu figurează, de asemenea, în mod vizibil în frecvențele EEG ale creierului în repaus (Pletzer, Kerschbaum și Klimesch, 2010). Activitatea oscilatorie din creier este observată la diferite niveluri de organizare și se crede că joacă un rol vital în cunoaștere. Pentru a lega experiența subiectivă de corp, cunoscută și sub numele de problema minte-corp (Chalmers, 1995), trebuie recunoscut faptul că cunoașterea este dramatic ritmată (Buzsáki, Logothetis și Singer, 2013 Thaut, și colab. 2005). Modelele de gândire capătă perioade ritmice. Pe măsură ce ne gândim ce să facem cu ziua, există o natură ciclică a acestei meditații. Când rezolvi o problemă dificilă, ideea este redată mental de multe ori. De fiecare dată când problema este reluată, există o nouă șansă de a conecta gândul la soluții noi. Muzica atinge și natura umanității datorită naturii sale ritmice. Din păcate, nu a existat nicio teorie care să explice modul în care organizarea pe scară largă a creierului uman poate fi legată de mediul nostru. Acest lucru este uimitor, deoarece neurologii presupun, în general, că creierul reprezintă evenimente din mediul nostru prin decodarea intrării senzoriale. Se propune ca creierul să modeleze mediul ca o colecție de sisteme ierarhice și dinamice, unde schimbările mai lente oferă contextul pentru schimbări mai rapide (Kiebel, Daunizeau și Friston, 2008). Aceasta oferă un cadru pentru integrarea scării cuantice la scara de zi cu zi printr-un singur principiu matematic. Un astfel de model produce predicții iterative pe termen lung care pot fi utilizate pentru prognozele sincronicității.


Dinamica fluxului: o perspectivă neliniară

Scopurile acestui studiu sunt de a lua în considerare experiența fluxului dintr-o perspectivă dinamică neliniară. Procesele și natura temporală a motivației și fluxului intrinsec ar sugera că experiențele fluxului fluctuează în timp într-un mod dinamic. Astfel, se poate argumenta că potențialul haosului este puternic. Eșantionul a fost compus din 20 de angajați (atât cu normă întreagă, cât și cu jumătate de normă) recrutați dintr-o serie de organizații și medii de lucru diferite. Pentru colectarea datelor a fost utilizată metoda de eșantionare a experienței (ESM). Odată obținute seriile temporale, acestea au fost supuse diferitelor analize proprii teoriei complexității (Analiza recurenței vizuale și Analiza datelor surogat). Rezultatele au arătat că, în 80% din cazuri, fluxul a prezentat o dinamică haotică, în care experiențele de flux au delimitat o dinamică complexă ale cărei tipare de schimbare nu au fost ușor de prezis. Sunt discutate implicațiile studiului, limitările acestuia și cercetările viitoare.

Aceasta este o previzualizare a conținutului abonamentului, acces prin intermediul instituției dvs.


În ce măsură este utilă dinamica neliniară și haosul pentru studierea funcției creierului? - Psihologie

Informații despre hârtie

Informații jurnal

Jurnalul Internațional de Științe ale Creierului și Cognitive

p-ISSN: 2163-1840 e-ISSN: 2163-1867

Modelarea dinamică și statistică a sincronicității: un cadru de prognoză probabilistică

Fibonacci Lifechart, Toronto, Canada

Corespondență cu: Robert G. Sacco, Fibonacci Lifechart, Toronto, Canada.

E-mail:

Copyright © 2020 Autorul (autorii). Publicat de Scientific & Academic Publishing.

Această lucrare este licențiată sub licența Creative Commons Attribution International License (CC BY).
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

În lucrările recente din știința cognitivă, s-a propus că sincronicitatea este o dinamică de auto-organizare în evoluția sistemelor neuronale neliniare. Cu toate acestea, surprinderea dinamicii sincronicității în timp real a fost o provocare formidabilă. Această lucrare oferă o imagine de ansamblu asupra unui model recent care aplică o abordare dinamică-statistică comună pentru a prezice sincronicitatea. Acest model, denumit model armonic, folosește date din seria temporală bazate pe secvența Fibonacci pentru a prognoza traiectorii fază-spațiu pe durata de viață. Caracteristicile multi-scară limitează predictibilitatea sincronicității și pot fi cuantificate în termeni de probabilități condiționale. Adaptarea predicțiilor modelului la datele experimentale permite deducerea dinamicii sincronicității subiacente, oferind o nouă abordare cantitativă a studiului sincronicității. Modelul va fi util pentru evaluarea empirică a sincronicității și pentru dezvoltarea de noi strategii terapeutice.

Cuvinte cheie: Sisteme dinamice, metoda graficului de viață Fibonacci, FLCM, model armonic, probabilitate, statistici, sincronicitate

Citați această lucrare: Robert G. Sacco, Modelarea dinamică și statistică a sincronicității: un cadru de prognoză probabilistică, Jurnalul Internațional de Științe ale Creierului și Cognitive, Vol. 9 Nr. 1, 2020, pp. 16-24. doi: 10.5923 / j.ijbcs.20200901.03.

Schița articolului

1. Introducere

2. Dinamică neliniară a sincronicității

2.1. Modelarea și predicția dinamicii sincronicității

Dacă trebuie să înțelegem originea fractalelor, trebuie mai întâi să înțelegem natura mișcării. De exemplu, luați în considerare unda sinusoidală. Curba sinusoidală este foarte importantă atât în ​​matematică, cât și în fizică, datorită rolului său central în analiza armonică și universalității oscilației în natură. Curba sinusoidală este peste tot în natură, de la vibrațiile subatomice la mișcarea planetară, ciclurile solare și rotațiile galactice. Oscilația este cel mai eficient tip de mișcare din punct de vedere energetic. Din acest motiv, procesele oscilatorii determină organizarea materiei la toate nivelurile - de la atomi la galaxii. Acum, să repetăm ​​unda sinusoidală (vezi Figura 1). Rețineți că, la fiecare octavă suplimentară, curba sinusoidală apare cu mai multe detalii. De asemenea, rețineți autosimilitatea fractală în scară. Dacă măriți curba sinusoidală, o parte mai mică arată la fel ca totul și fiecare secțiune arată mai mult sau mai puțin la fel ca orice altă secțiune. Astfel, mișcarea implică fractalitate.
Smochinure 1. Dublarea fractală a undei sinusoidale. La fiecare iterație, fiecare jumătate a undei sinusoidale este umplută cu o undă sinusoidală de jumătate din diametru. Această formă este legată de multe alte forme fractale, inclusiv, în special, setul de praf Cantor
În plus față de auto-similitudinea fractală, descrierea undei sinusoidale imbricate include considerente temporale importante. Luați în considerare secvența de dublare a perioadei din diagrama din Fig. 1. Odată cu creșterea suplimentară a iterației, apare o nouă orbită periodică cu periodicitate două, apoi orbită periodică a perioadei patru și așa mai departe. Fiecare orbită ulterioară în cascada de dublare a perioadei are ca rezultat o bifurcație. Noțiunea că universul reprezintă funcționarea acestui proces de dublare iterativ este o temă comună în teoria cosmologică (Shu, 2019). În cosmologie, se presupune că expansiunea Big Bang a spațiului s-a produs spontan, rezultând o perioadă de dublare geometrică de aproximativ 50 până la 100 de ori și, probabil, multe altele. Expansiunea inflaționistă este mecanismul pentru stabilirea unei direcții către săgeata timpului. Universul în timpul inflației s-a dublat ca mărime aproximativ la fiecare 10-37 de secunde, în timp ce timpul de dublare astăzi este de aproximativ 14 miliarde de ani. În mod remarcabil, numerele Fibonacci și raportul de aur apar spontan din secvența de dublare (Linage, Montoya, Sarmiento, Showalter și Parmananda, 2006). În cele din urmă, atunci, cel mai simplu sistem dinamic iterativ este construit din secvența de dublare și numerele Fibonacci. Metoda Fibonacci Life Chart Method (FLCM) (vezi Sacco, 2013) este o metodologie care modelează procesul de dezvoltare cognitivă utilizând numerele Fibonacci ca mecanism de sincronizare epigenetică. Ideea generală este că dezvoltarea cognitivă ar trebui să fie caracterizată ca o cuplare continuă între creier, corp și mediu care se desfășoară în trepte de timp discrete ale intervalelor de timp Fibonacci. Dezvoltarea și creșterea este o ierarhie fractală a ciclurilor auto-similare la mai multe niveluri (de exemplu, atomi, molecule, gene, celule, organe, organisme, comportament și mediu) și organizate de spațiul caracteristic al proceselor implicate. Toate procesele reale au scale caracteristice spațiu-timp. Există 24 de ordine de mărime la scară de la cea mai mică particulă cunoscută neutrino (

1m). Intervalele de timp acoperă, de asemenea, mai multe ordine de mărime. Electronii se mișcă în 10 -12 secunde, celulele nervoase trag într-o zecime de secundă sau mai repede, inima bate într-o secundă, embrionul se dublează la fiecare 24 de ore, iar procesele fiziologice au cicluri mai lungi de o lună sau un an. Ierarhia fractală coerentă a activităților vii apare deoarece procesele cu timpuri spațiale potrivite interacționează cel mai puternic prin rezonanță și, de asemenea, se leagă de întreaga ierarhie. De aceea, activitățile biologice vin predominant în cicluri sau ritmuri biologice. În cadrul unui model de scalare fractală a oscilatoarelor cuantice armonice, s-a arătat că scalarea este o proprietate fundamentală a oricărui proces de oscilare natural (Müller, 2009). În sistemele vii, fractalii trebuie să satisfacă starea de coerență cuantică, care maximizează coeziunea globală, precum și autonomia locală și permite energiei de la orice nivel local să se răspândească la nivel global și, invers, să concentreze energia în orice domeniu din întregul sistem. Fractalii cu dimensiunea fractală în raportul auriu ar putea fi cei mai eficienți în a da autonomie celui mai mare număr de cicluri datorită legăturii raportului auriu cu constanta structurii fine (Miller, 2010 Sherbon, 2018). Coeziunea globală este, de asemenea, asigurată, deoarece ciclurile dintr-o ierarhie fractală sunt o energie coerentă cuantică, care poate fi împărțită între global și local. Raportul aur este, de asemenea, aproape de un număr infinit de rapoarte raționale bazate pe numerele Fibonacci, astfel încât rezonanțe speciale sau corelații pot fi ușor stabilite (Livio, 2008). Astfel, ne-am aștepta ca ritmurile biologice, în general, să se conformeze raportului auriu și, într-adevăr, acest lucru pare să fie cazul. De exemplu, temperatura corpului este un marker de fază clasic pentru măsurarea ritmului circadian și este minimă în timpul somnului în jurul orei 04:00 și începe să crească înainte de veghe până când se atinge un maxim la aproximativ 18:00 (Minors & Waterhouse, 1981 ).Orele 04:00 și 19:00, pe un ceas de 24 de ore, sunt la un unghi de 137,5 ° (unghiul auriu). Pe scurt, temperatura corpului tinde să fluctueze în intervalul raportului auriu, cu surse exogene de variabilitate, cum ar fi somnul și exercițiile fizice (Hiddinga și Van Den Hoofdakker, 1997). Raportul auriu figurează, de asemenea, în mod vizibil în frecvențele EEG ale creierului în repaus (Pletzer, Kerschbaum și Klimesch, 2010). Activitatea oscilatorie din creier este observată la diferite niveluri de organizare și se crede că joacă un rol vital în cunoaștere. Pentru a lega experiența subiectivă de corp, cunoscută și sub numele de problema minte-corp (Chalmers, 1995), trebuie recunoscut faptul că cunoașterea este dramatic ritmată (Buzsáki, Logothetis și Singer, 2013 Thaut, și colab. 2005). Modelele de gândire capătă perioade ritmice. Pe măsură ce ne gândim ce să facem cu ziua, există o natură ciclică a acestei meditații. Când rezolvi o problemă dificilă, ideea este redată mental de multe ori. De fiecare dată când problema este reluată, există o nouă șansă de a conecta gândul la soluții noi. Muzica atinge și natura umanității datorită naturii sale ritmice. Din păcate, nu a existat nicio teorie care să explice modul în care organizarea pe scară largă a creierului uman poate fi legată de mediul nostru. Acest lucru este uimitor, deoarece neurologii presupun, în general, că creierul reprezintă evenimente din mediul nostru prin decodarea intrării senzoriale. Se propune ca creierul să modeleze mediul ca o colecție de sisteme ierarhice și dinamice, unde schimbările mai lente oferă contextul pentru schimbări mai rapide (Kiebel, Daunizeau și Friston, 2008). Aceasta oferă un cadru pentru integrarea scării cuantice la scara de zi cu zi printr-un singur principiu matematic. Un astfel de model produce predicții iterative pe termen lung care pot fi utilizate pentru prognozele sincronicității.


Prognoză meteo

Aplicațiile teoriei haosului în predicția vremii sunt cunoscute pe scară largă. Norii sunt, fără îndoială, unul dintre cei mai interesanți fractali din natură. Acestea sunt formate prin condensarea unor picături mici de apă, care apar în mod aleatoriu în condiții adecvate. Cu toate acestea, odată ce norii s-au format, tind să atragă picături de apă mai mici în anumite puncte din jurul lor. Norii sunt unul dintre cele mai uniforme obiecte fractale prezente pe pământ și este imposibil să se determine cât de departe ar putea fi un nor, privindu-l. Arată la fel la toate scările. Matematicianul și meteorologul Edward Lorenz a vrut să prezică condițiile meteorologice. El a folosit trei ecuații diferențiale [8]:

Aici, reprezintă raportul dintre vâscozitatea fluidului și conductivitatea termică, reprezintă diferența de temperatură între partea de sus și de jos a sistemului și este raportul dintre lățimea cutiei și înălțimea cutiei (se presupune că întregul sistem are loc într-o cutie tridimensională). În plus, există trei variabile care evoluează în timp: (care este egal cu fluxul convectiv) (care este egal cu distribuția orizontală a temperaturii) și (care este egal cu distribuția verticală a temperaturii). Pentru un set de valori de și , computerul, la prezicerea modului în care variabilele se vor schimba în timp, a trasat un tipar ciudat (denumit acum atractivul Lorenz). Practic, computerul a trasat cum s-ar schimba cele trei variabile în timp, într-un spațiu tridimensional.

Figura 6: Lorenz Attractor. Liniile curbate par a fi atrase de două puncte.

În fractalul de mai sus, nici o cale nu se intersectează. Acest lucru se datorează faptului că, dacă se formează o buclă, calea particulelor ar continua pentru totdeauna în acea buclă și ar deveni periodică și previzibilă. Astfel, fiecare cale este o curbă infinită într-un spațiu finit. Deși această idee pare ciudată, acest lucru poate fi demonstrat de fapt de un fractal. În esență, o fractală continuă infinit, deși poate fi reprezentată într-un spațiu finit.

Atractorii funcționează într-un spațiu de fază. Un spațiu de fază reprezintă în mod pictural sisteme dinamice. Fiecare punct dintr-un spațiu de fază reprezintă starea sistemului dinamic în acel moment. Trasarea acestor puncte pentru intervale de timp succesive dă naștere unui atractiv. Un atractiv poate fi unul simplu. De exemplu, dacă am trasat un grafic bidimensional viteză versus poziție (spațiul de fază) pentru un pendul simplu, am vedea că curba trasată pe spațiul de fază, pe măsură ce pendulul se leagănă, va fi o curbă care spiralează spre interiorul originii. Acest lucru se datorează faptului că, din cauza fricțiunii, pendulul oscilant se va opri treptat la poziția sa medie (adică, în acest moment, atât viteza, cât și poziția sunt zero.)

Figura 7: Spațiul de fază pentru un pendul cu frecare. Se pare că curba (pe spațiul de fază) este atrasă de un punct fix. De asemenea, indiferent de orice perturbare la care este expus acest sistem, acesta se va opri întotdeauna, mai devreme sau mai târziu, din cauza fricțiunii. Astfel, un astfel de sistem este previzibil și nu este sensibil la condițiile inițiale.

Pentru sistemele mai complexe (cum ar fi un pendul dublu sau un sistem gravitațional cu trei corpuri), curba pe spațiul de fază devine complexă și haotică. Ar trebui să aibă o lungime infinită, adică nici o cale să nu se intersecteze și să formeze o buclă în niciun punct. Cu toate acestea, acest model infinit trebuie să fie capabil de reprezentare într-un spațiu de fază finită. Acest lucru este posibil numai dacă curba este fractală.

De asemenea, spre deosebire de concepția greșită obișnuită, un sistem dinamic nu ajunge întotdeauna într-o stare haotică și imprevizibilă. Un sistem ar putea avea mai multe stări de echilibru, ambele acționând ca atractori. Etapele intermediare ar putea fi haotice, dar un sistem dinamic ar putea ajunge și într-o stare stabilă, caz în care starea finală a sistemului rămâne întotdeauna previzibilă.

Turbulența sau comportamentul imprevizibil al fluidelor în anumite circumstanțe a rămas o problemă în dinamica fluidelor. Turbulența, așa cum a fost verificat experimental, nu avea loc pur și simplu datorită acumulării de complexitate. Schimbarea bruscă de la comportamentul previzibil la turbulent în lichide a fost cel mai dificil de explicat exact. Conceptul de atrăgători ciudați, după cum se dovedește, poate explica astfel de fenomene. Un atractor ciudat este un atractor complex care are o natură fractală. Conceptul de atragător ciudat poate explica numeroase fenomene aleatorii în natură și # 8211 și nu numai. Atractorul Lorenz este, de asemenea, un atractiv ciudat. Chiar și orbitele stelelor din galaxii au fost studiate pentru a arăta un comportament haotic. Pentru spații de fază tridimensionale complexe și haotice, oamenii de știință folosesc tehnici precum studierea secțiunilor transversale bidimensionale ale curbei.

Lorenz a descoperit, de asemenea, că chiar și modificări ușoare ale intrărilor pot crea ieșiri deosebit de diferite. (Acesta este denumit efectul fluture și este cunoscut tehnic ca „sensibilitate la condițiile inițiale.”) El a modelat un mini-vreme într-un computer, care funcționa pe baza a douăsprezece ecuații neliniare. Apoi, a luat în considerare cele trei ecuații neliniare de mai sus. El a examinat, de asemenea, fenomenul de convecție, care este mișcarea fluidului asociată cu creșterea gazului fierbinte sau a lichidului. Comportamentul complex, haotic a fost observat chiar și în gazele și lichidele fierbinți. Când devine suficient de cald pentru a pune fluidul în mișcare, se observă un comportament haotic. Dar ceea ce este interesant la haos este că un sistem poate fi simultan haotic, dar stabil. Ca și în cazul atrăgătorului Lorenz, indiferent de perturbările la care este expus sistemul, întotdeauna se recuperează fractalul infinit și complex, care este, în sine, haotic. Un exemplu extraordinar este Pata Roșie din Jupiter. Acest loc învolburat rămâne întotdeauna, perfect auto-organizat, printre atmosfera haotică din jur. Un sistem complex poate da naștere turbulenței și coerenței în același timp.


Discriminarea performanței cognitive folosind biomarkeri extrasați din analiza liniară și neliniară a semnalelor EEG prin învățarea automată

Dinamica neliniară și teoria haosului sunt utilizate pe scară largă în zilele noastre în neuroștiințe pentru a caracteriza sisteme complexe în cadrul cărora schimbarea rezultatului nu este proporțională cu schimbarea intrării. Sistemele neliniare în comparație cu sistemele liniare, apar adesea haotice, imprevizibile sau contraintuitive și totuși comportamentul lor nu este aleatoriu. Importanța analizei seriilor temporale, care prezintă o dinamică complexă tipică, în zona analizei neliniare nu poate fi subminată. Proprietățile dinamice importante ascunse ale fenomenului fiziologic pot fi detectate de multe caracteristici ale acestor abordări. Dinamică neliniară și teoria haosului sunt utilizate în neurofiziologie cu scopul de a elucida activitatea cerebrală complexă din semnale electroencefalografice (EEG). Creierul este un sistem dinamic haotic și, în plus, semnalele lor EEG generate sunt în general haotice într-un alt sens, deoarece, în ceea ce privește timpul, amplitudinea se schimbă continuu. O măsurare fiabilă și neinvazivă a încărcării memoriei, care va fi realizată continuu în timpul efectuării unei sarcini cognitive, ar fi foarte utilă pentru evaluarea funcției cognitive, crucială pentru prevenirea erorilor de luare a deciziilor, precum și dezvoltarea interfețelor de utilizator adaptive. O astfel de măsurare ar putea contribui la menținerea eficienței și productivității în finalizarea sarcinilor, performanței muncii și evitarea supraîncărcării cognitive, în special în locurile de muncă critice / cu sarcină mentală ridicată precum controlul traficului, operațiuni militare și comenzi de salvare. Am măsurat dinamica liniară și neliniară a semnalelor EEG la subiecții supuși sarcinii aritmetice mentale și am măsurat continuu sarcina cognitivă pe creier. De asemenea, am diferențiat subiecții care pot îndeplini o sarcină mentală bună și rea și am dezvoltat un sistem folosind mașina vectorială de sprijin pentru a diferenția stările de odihnă și sarcină.

Declarație de interes concurent

Autorii nu au declarat niciun interes concurent.

Declarație de finanțare

Nu s-a primit nicio finanțare externă.

Declarațiile autorului

Confirm că toate ghidurile etice relevante au fost respectate și că au fost obținute toate aprobările necesare IRB și / sau ale comitetului de etică.

Detaliile IRB / organismului de supraveghere care au furnizat aprobarea sau scutirea pentru cercetarea descrisă sunt prezentate mai jos:

Studiul a fost aprobat de Comisia de Bioetică a Centrului Educațional și Științific, Institutul de Biologie și Medicină, Universitatea Națională Taras Shevchenko din Kiev

A fost obținut consimțământul necesar pacientului / participantului și au fost arhivate formularele instituționale corespunzătoare.

Înțeleg că toate studiile clinice și orice alte studii intervenționale prospective trebuie înregistrate la un registru aprobat de ICMJE, cum ar fi ClinicalTrials.gov. Confirm că un astfel de studiu raportat în manuscris a fost înregistrat și este furnizat ID-ul de înregistrare al procesului (notă: dacă se postează un studiu prospectiv înregistrat retrospectiv, vă rugăm să furnizați o declarație în câmpul ID-ul procesului care să explice de ce studiul nu a fost înregistrat în prealabil) .

Am urmat toate liniile directoare corespunzătoare de raportare a cercetării și am încărcat listele de verificare relevante ale rapoartelor de cercetare ale rețelei EQUATOR și alte materiale pertinente ca fișiere suplimentare, dacă este cazul.


Transformarea vieții și creșterea adversară

Psihologii interesați de schimbări sau transformări dramatice ale vieții studiază schimbările discontinue în contextul perturbațiilor naturaliste. Această lucrare are o aplicație clară pentru studiul schimbării în psihoterapie, un efort care este, de asemenea, conceput pentru a facilita schimbări importante de viață prin crearea de tulburări. Există dovezi că evenimentele traumatice care apar în mod natural și provocările majore ale vieții pot provoca suferință emoțională semnificativă și pot zdruncina viziunea asupra lumii a unei persoane. Astfel de perturbații se pot transforma în tulburări de stres posttraumatic (PTSD), se pot disipa și permit revenirea la funcționarea inițială (Bonanno, 2004) sau pot acționa ca un catalizator pentru o tranziție semnificativă și adesea dramatică a vieții, numită contradictoriu sau creșterea posttraumatică (Baumeister, 1991 Linley & # x00026 Joseph, 2004 Tedeschi & # x00026 Calhoun, 2004).

Într-un rezumat al cercetărilor privind creșterea post-traumatică, Tedeschi și Calhoun (2004) descriu un proces prin care unii indivizi pot reinterpreta în mod pozitiv, înțelege adversitatea și, după o perioadă de destabilizare și suferință, să fie transformați prin luptele lor cu evenimente traumatice din viață . Când s-a identificat acest tip de modificare neliniară, s-au efectuat cercetări ulterioare pentru a descrie ce se întâmplă în această perioadă. Creșterea a apărut în cinci domenii: 1) o apreciere mai mare a vieții și o schimbare a priorităților, 2) relații mai intime cu ceilalți, 3) un sentiment mai mare de forță personală, 4) recunoașterea de noi posibilități sau căi pentru viața cuiva și 5 ) dezvoltarea spirituală. Alte cercetări privind relatările narative despre evenimente traumatice au relevat două componente esențiale ale creșterii contradictorii: angajarea afectivă și procesarea cognitivă a provocării (King, Scallon, Ramsey, & # x00026 Williams, 2000 Pals & # x00026 McAdams, 2004 Pennebaker, 1997).

O altă linie de lucru privind schimbarea discontinuă în contextul tranziției vieții implică o acumulare de nemulțumire față de circumstanțele actuale ale persoanei, care are ca rezultat o schimbare dramatică în funcționare. Miller și colegii săi (Miller, 2004) desfășoară lucrări de teren asupra persoanelor cu antecedente lungi de abuz de substanțe care raportează schimbări discontinue și transformative legate de recuperarea lor. Acești autori descriu un fenomen pe care îl numesc & # x0201cquantum change, & # x0201d, care este brusc și profund și afectează o gamă largă de comportamente, creând o schimbare durabilă și & # x0201cadentă a valorilor, atitudinilor sau acțiunilor de bază & # x0201d (Miller & # x00026 C'de Baca, 2001, p.258). Această schimbare este adesea precedată de tulburări sub forma unei pierderi profunde, a suferinței prelungite și chiar a unui punct de disperare sau lovire de fund. Wikeiwitz și Marlatt (această problemă) constată că procesul de recidivă la consumatorii de substanțe recuperate este foarte asemănător cu descrierile cuantice ale recuperării în această recădere, de asemenea, bruscă și discontinuă. Acest tipar de recidivă este transmis prin sintagma frecvent utilizată & # x0201cădere din vagon & # x0201d (Miller, 1996).

În studiile sale despre oameni care au experimentat transformări de viață, Baumeister (1994) a identificat un fenomen potențial asociat numit „Cristalizarea nemulțumirii.” Aceasta este o perioadă de suferință și disonanță care precede o schimbare semnificativă a vieții. El descrie un proces prin care informațiile și experiențele incongruente și potențial deranjante pot fi respinse sau reduse la minimum dacă provin din evenimente individuale. În schimb, informațiile contradictorii dintr-o serie de evenimente se pot acumula pentru a forma un tipar mare de gânduri negative, disonante, care pot crește perturbarea (cristalizarea nemulțumirii) și pot servi drept catalizator pentru schimbări dramatice ale vieții (Bauer, McAdams, & # x00026 Sakaeda, 2005 Baumeister, 1991). Într-un eșantion mare de indivizi care au scris narațiuni despre experiențele lor de schimbare de viață reușite sau eșuate, Heatherton și Nichols (1994) au documentat o creștere a tulburărilor înainte de transformările vieții. Schimbarea era cel mai probabil să apară în fața unui efect negativ intens și durabil care a culminat într-o nouă perspectivă. Participanții au raportat adesea un eveniment negativ destabilizator (sau o serie de evenimente) care a crescut nefericirea și motivația de a face schimbări importante de viață și de a modifica viziunea de bază a sinelui.

Autorul cărții populare, Punctul de cumpana (Gladwell, 2000), descrie procese similare de perturbare, prag critic și schimbare bruscă discontinuă. El aplică aceste idei la o gamă largă de fenomene sociale, cum ar fi punctul critic în care o boală devine brusc o epidemie, o modă devine o tendință, iar popularitatea unui nou produs se răspândește ca un incendiu. Unele principii care apar din studiul tranziției în afara psihologiei clinice sunt că schimbarea poate fi discontinuă și că variabilitatea crescută poate fi un marker al tranziției.


Funcția creierului

Creierul uman se dezvoltă rapid în primii ani de viață. La naștere, acesta are doar 25% dimensiunea creierului unui adult, dar până la vârsta de 5 ani este deja 90% din dimensiunea adultului. În paralel cu această dezvoltare rapidă a creierului, apar schimbări dramatice în capacitatea copilului de a percepe, gândi și acționa în lume. Cu toate acestea, până de curând cercetătorii care studiază dezvoltarea psihologică și cei care studiază dezvoltarea neuronală lucrau în mod independent, primii observând puțin modificările din creier, iar cei din urmă neputând lua în considerare implicațiile funcționale ale acestor modificări. Din fericire, în ultimul deceniu a apărut un nou domeniu de studiu, numit neuroștiințe cognitive de dezvoltare, care este dedicat studierii relației dintre creier și dezvoltarea cognitiv-comportamentală. Acest domeniu de studiu abordează întrebări complicate, cum ar fi modul în care apare organizarea funcțională observată în creierul adult și modul în care experiențele sugarilor și copiilor influențează apariția funcției creierului. Aceste întrebări sunt importante de pus în timpul dezvoltării timpurii din mai multe motive. În primul rând, orice model cuprinzător al creierului sau al dezvoltării comportamentale trebuie să ia în considerare atât factorii creierului, cât și factorii comportamentali, deoarece există puține îndoieli că imaturitatea creierului joacă un factor limitativ major în funcționarea comportamentală la copii sau că interacțiunile copiilor din lume influențează la rândul lor creierul. În al doilea rând, o preocupare principală pentru cei care studiază dezvoltarea este să înțeleagă modul în care are loc dezvoltarea atipică și să dezvolte metode de intervenție pentru a optimiza dezvoltarea în astfel de cazuri. Pentru a atinge acest obiectiv, este foarte informativ să cunoaștem lucruri cum ar fi modul în care creierul a fost rănit, modul în care acest prejudiciu ar putea influența dezvoltarea în continuare a altor regiuni ale creierului și gradul în care dezvoltarea ulterioară a acestei zone cerebrale este influențată de experiență.

Aceste întrebări sunt importante de pus în timpul dezvoltării timpurii din mai multe motive. În primul rând, orice model cuprinzător al creierului sau al dezvoltării comportamentale trebuie să ia în considerare atât factorii creierului, cât și factorii comportamentali, deoarece există puține îndoieli că imaturitatea creierului joacă un factor limitativ major în funcționarea comportamentală la copii sau că interacțiunile copiilor din lume influențează la rândul lor creierul. În al doilea rând, o preocupare principală pentru cei care studiază dezvoltarea este să înțeleagă modul în care are loc dezvoltarea atipică și să dezvolte metode de intervenție pentru a optimiza dezvoltarea în astfel de cazuri. Pentru a atinge acest obiectiv, este foarte informativ să cunoaștem lucruri cum ar fi modul în care creierul a fost rănit, modul în care acest prejudiciu ar putea influența dezvoltarea în continuare a altor regiuni ale creierului și gradul în care dezvoltarea ulterioară a acestei zone cerebrale este influențată de experiență.

Aceste linii de întrebări au condus la trei puncte de vedere cu privire la modul în care dezvoltarea creierului și apariția comportamentului sunt corelate. În aceste articole prezentăm mai întâi cele trei puncte de vedere ale dezvoltării funcționale: vizualizarea maturizării, viziunea interactivă de specializare și viziunea învățării abilităților. Studierea diferitelor predicții ale acestor puncte de vedere beneficiază de utilizarea instrumentelor de neuroimagistică care permit măsurarea modificărilor structurii creierului în timpul dezvoltării și / sau a modificărilor tiparului de activare.Sunt disponibile diferite instrumente, care diferă prin punctele lor forte și punctele slabe în măsurarea creierului și prin aptitudinea lor de utilizare cu copiii. O prezentare generală a acestor instrumente diferite este furnizată în Tabelul 1. Vom descrie studii folosind astfel de instrumente pentru a ilustra meritele teoretice și deficiențele celor trei viziuni diferite ale dezvoltării funcționale a creierului, folosind exemple din dezvoltarea a patru funcții specifice: procesarea feței, memoria pe termen lung, memoria de lucru și limbajul.


Autoorganizarea în procesele de schimbare umană

O abordare destul de diferită a proceselor de schimbare umană axată pe tratamentele internate la un spital de psihosomatice. Într-un studiu (rezultate în Ref. Reference Haken și Schiepek 33) au fost investigate 94 de procese de schimbare, realizate de 91 de pacienți internați cu diferite diagnostice (depresie, tulburare de anxietate, tulburare de stres post-traumatic, tulburare de alimentație, tulburare somatoformă și altele). Aici, datele seriilor de timp au fost produse de auto-evaluările pacienților, acordate o zi seara. În acest scop a fost elaborată o foaie de evaluare de 53 de articole (Chestionar privind procesul de terapie [TPQ] Referință Haken și Schiepek 33) a căror structură a factorilor este reprezentată în tabelul 2. Evaluările au combinat scale Likert în șapte trepte și scale analogice vizuale, în special pentru evaluările emoțiilor. Măsurătorile TPQ reflectă aspecte importante ale experienței pacientului în ceea ce privește progresul și atingerea obiectivelor, implicarea emoțională, autoeficacitatea, relația terapeutică, relațiile sociale cu alți pacienți internați și atmosfera secției. Criteriul incluziv al rezultatului a integrat diferite măsuri (chestionare, precum și evaluări ale terapeutului).

Tabelul 2 Factori (analiza componentelor principale) ale chestionarului procesului de terapie (TPQ). Analiza factorială sa bazat pe 94 de procese de terapie (ședere medie = 66 de zile, evaluări zilnice). Șapte factori de ordinul întâi (dreapta) sunt legați de trei factori de ordinul doi (stânga). Numerele din spatele factorilor de ordinul întâi indică încărcarea factorilor pe factorii de ordinul doi (pentru detalii vezi Ref. Referință Haken și Schiepek 33)

Rezultatele au confirmat conceptualizările sinergetice ale modului în care funcționează psihoterapia și au coroborat ipotezele extrase din teoria autoorganizării. Aici, terapia ar trebui să ofere suport pentru procesele de auto-organizare ale pacientului, care ar trebui să fie caracterizate de cascade de tranziții de la o ordine la alta, însoțite de instabilități critice ale procesului. Ordinea patologică și restrictivă ar trebui transformată în modele de comportament mai flexibile și adaptative, iar sincronizarea diferitelor aspecte ale experienței pacientului ar trebui să sufere unele transformări. Exact acest lucru ar putea fi observat.

Există corelații semnificative între maximele locale de complexitate dinamică 57 și rezultatul psihoterapiei. Maximele locale au fost definite de diferența dintre complexitatea dinamică medie a întregului proces de psihoterapie și maximul complexității observate în timpul procesului (datele au fost create de aplicațiile zilnice ale chestionarului de proces de terapie TPQ). Corelațiile au fost de -0.455 (factorul I de ordinul II: „schimbarea implicării” TPQ, p = 0,002), −0,431 (factor II de ordinul II: „relație / climat social”, p = 0,003) și −0,572 (al doilea ordin factor III: „emoționalitate”, p = 0,000) (comparați Tabelul 2). Corelațiile negative rezultă din faptul că maximele locale crescute de complexitate dinamică corespund unor probleme, simptome și tulburări mai reduse.

Pentru a răspunde la întrebarea dacă intensitățile observate de complexitate dinamică ating valori critice, au fost utilizate proceduri de calibrare intra-articol pentru a defini praguri adecvate care se potrivesc cu dinamica reală. Seriile temporale de complexitate dinamică au fost standardizate de z-transformări, oferind praguri de semnificație de 5% sau 1%. Aplicarea acestei metode de prag la toate elementele TPQ reduce semnalele de complexitate cantitativă din fiecare serie de timp la un semnal în trei pași (nu semnificativ, complexitatea depășește un prag de 5%, complexitatea depășește un prag de 1%). O sinopsisă a acestor semnale calitative referitoare la toate elementele TPQ oferă o impresie a localizării fluctuațiilor critice pe parcursul întregului proces. Complexitățile dinamice par a fi sincronizate pe multe elemente și factori ai TPQ, rezultând coloane de puncte gri (& lt5%) sau negre (& lt1%). Într-o mare parte a terapiilor investigate, astfel de structuri asemănătoare coloanei ar putea fi identificate. Într-un sinopsis element-de-timp, acestea indică faze de fluctuații și entropii intensificate, precum și sincronizate ale unor aspecte destul de diferite ale procesului. În consecință, aceste sinopse element-de-timp sunt numite diagrame de rezonanță de complexitate (Figura 4).

Figura 4 Diagrama de rezonanță a complexității unui proces de psihoterapie. Astfel de diagrame înfățișează pragul care depășește complexitatea dinamică a unui proces codificat de cele 53 de articole din chestionarul privind procesul de terapie (TPQ). Puncte gri: 5% prag de semnificație puncte negre: 1% prag de semnificație. X-axa: zile de spitalizare, y-axa: elementele TPQ aranjate după ordinea factorilor, așa cum este raportat în Tabelul 2. Lățimea ferestrei pentru calcularea complexităților dinamice este de 7. Structurile de tip coloană indică faze ale instabilităților critice în timpul procesului

Pentru a confirma structurile găsite în diagramele de rezonanță de complexitate, testele surogate au fost realizate pe baza aleatorilor, precum și a surogatelor bazate pe FFT din seria temporală. Modelele empirice sunt deosebit de diferite de modelele bazate pe surogat (toate comparațiile realizate cu p = 0,000). Suport suplimentar pentru fenomenele de tranziție de fază în procesele de schimbare a venit de la Graficele de recurență reprezentând similarități și diferențe ale segmentelor dinamice ale unei serii de timp întregi. Referință Vandenhouten 55, Referință Eckmann, Oliffson Kamphorst și Ruelle 58, Referință Webber și Zbilut 59 Această metodă se bazează pe încorporarea seriilor de timp într-un spațiu de fază construit prin coordonate de întârziere, o metodă care este, de asemenea, crucială în algoritmii pentru estimarea complexității dimensionale sau haoticității (de exemplu, Kolmogorov-Sinai-Entropy, Lyapunov Exponents). Vecinii din spațiul de fază cu întârziere în timp reprezintă segmente dinamice similare și sunt reprezentate de un punct în Graficul de recurență. Disimilaritățile sunt reprezentate de coloane goale în Graficele de recurență, care în multe cazuri corespund exact coloanelor de puncte din diagramele de rezonanță de complexitate (vezi fig. 6). Corelația generală este de -0,45, dacă se vor permite schimbări mici (întârzieri de ± 3 puncte de măsurare la maximum). Aceasta înseamnă că perioadele de instabilitate critică corespund dinamicii tranzitorii în afara cvasi-atrăgătorilor stabiliți de sistemul de auto-organizare luat în considerare.

Aceste modalități diferite de a identifica tranzițiile de fază critice sunt validate în continuare prin Distribuția în frecvență de timp a seriei de timp. Metoda TFD utilizează spectre de undă pentru a scana evoluția distribuțiilor de frecvență într-un semnal. Referință Vandenhouten 55, Referință Lambertz, Vandenhouten și Langhorst 56 Este un omolog dinamic al transformării rapide Fourier statice și permite identificarea amplitudinilor de frecvență pronunțate sau a modificărilor distribuțiilor de frecvență. În setul de date al studiului menționat, acestea apar adesea exact în timpul tranzițiilor de fază, care pot fi identificate prin alte metode (a se vedea reprezentările sinoptice ale diferitelor metode de analiză a seriilor de timp de pe DVD în manualul Haken & amp Schiepek Reference Haken și Schiepek 33).

Un rezultat general al studiului este prezentat în Figura 5. Acesta prezintă dovezile că, pentru a produce procese de schimbare în cadrul sistemelor de auto-organizare, ar trebui realizate cel puțin două condiții. Prima condiție este ca gradul parametrului de control care să energizeze sistemul și să-l împingă departe de starea sa reală de echilibru să depășească un anumit nivel de intensitate. În ceea ce privește psihoterapiile, acest parametru de control ar putea fi motivația intrinsecă a pacientului de a se schimba, inclusiv implicarea acestuia în activitatea terapeutică. A doua condiție este gradul de instabilitate pe care îl atinge sistemul în timpul procesului de schimbare. Această instabilitate în timpul simetriilor emergente și al tranzițiilor de rupere a simetriei este dată de maximul local de complexitate dinamică în timpul procesului de terapie. Interacțiunea ambelor condiții are ca rezultat eficacitatea tratamentului. O a treia condiție importantă nu este reprezentată în Figura 5: este stabilitatea experimentată a condițiilor la graniță. Condițiile limită pot fi mediul exterior (contextul din secție sau legătura terapeutică) sau mediul interior (condiții intra-sistemice, cum ar fi stima de sine, încrederea în sine sau resursele activate). Acest context de stabilitate este o condiție prealabilă pentru ca un sistem să sufere instabilități critice.

Figura 5 Dimensiunea efectului (ES) (ES medie a tuturor măsurilor de rezultat introduse în studiu, a se vedea textul) psihoterapiei internate este produsă de o interacțiune între maximul local de fluctuații critice și intensitatea parametrului de control realizat în timpul procesului de schimbare . Maximele locale de fluctuații au fost definite de diferența dintre complexitatea dinamică medie a întregului proces de terapie și maximul complexității observate în timpul procesului. Diagrama se bazează pe media maximelor locale ale tuturor articolelor. Parametrul de control a fost definit prin media generală a factorului VI TPQ: intensitatea muncii terapeutice / motivația pentru schimbare


Relația dintre dinamica mersului și declinul cognitiv viitor: un studiu pilot prospectiv la pacienții geriatrici

Abilitatea de a merge recent a apărut ca un marker subclinic al declinului cognitiv. Prin urmare, relația dintre mersul inițial și declinul cognitiv viitor a fost examinată la pacienții geriatrici. Deoarece o „pierdere a complexității” (LOC) este un fenomen cheie al procesului de îmbătrânire care se manifestă în mai multe sisteme, propunem ideea că LOC-ul legat de vârstă și cunoaștere se poate manifesta și în funcția de mers. Teoria LOC sugerează că chiar și îmbătrânirea sănătoasă este asociată cu o defalcare (neuro) fiziologică a elementelor sistemului care determină o scădere a variabilității și o LOC generală. Am folosit dinamica de coordonare ca cadru conceptual și am emis ipoteza că un LOC se reflectă în rezultatele dinamicii mersului (de exemplu, regularitatea mersului, complexitatea, stabilitatea) și că astfel de rezultate ar putea crește specificitatea legăturii mers-cognitiv.

19 pacienți geriatrici (vârsta 80,0 ± 5,8) au fost urmăriți timp de 14,4 ± 6,6 luni. Un iPod a colectat accelerații tridimensionale (3D) ale trunchiului în timp ce pacienții au mers 3 minute. Cunoașterea a fost evaluată cu examenul Mini-Mental State Examination (MMSE) și testul ecranului de șapte minute (7MS). Indicele de schimbare fiabilă (RCI) a cuantificat amploarea schimbării cognitive. Coeficienții Rho ai lui Spearman (ρ) au indexat corelațiile dintre mersul de bază și modificările cognitive viitoare.

Șapte pacienți au prezentat un declin cognitiv de încredere (grupul „Declin cognitiv”) și 12 pacienți au rămas stabili cognitiv (grupul „stabil cognitiv”) în timp. Declinul cognitiv viitor a fost corelat cu un model de mers mai regulat (ρ = 0,579 *) și previzibil (ρ = 0,486 *), dar nu cu viteza mersului.


În ce măsură este utilă dinamica neliniară și haosul pentru studierea funcției creierului? - Psihologie

Există patru modele de autoorganizare recunoscute în mod obișnuit: sinergetica, introdusă de Herman Haken peisajul accidentat, care a fost introdus de Stuart Kauffman grămada de nisip, introdus de Per Bak și dinamica bazinului multiplu, introdusă de James Crutchfield. Toate acestea au în comun faptul că sistemul se autoorganizează ca răspuns la fluxul de informații de la un subsistem la altul. În această privință, principiile se bazează pe conceptele de cibernetică care au fost introduse la începutul anilor 1960 și pe principiul vieții artificiale a lui John von Neumann: toată viața poate fi exprimată ca flux de informații.

Blocul de bază sinergetic de bază este relația șofer-sclav, care poate fi descrisă cu cercuri și săgeți simple. Driverul se comportă în timp (produce ieșire sau informații) în funcție de o anumită dinamică temporală, cum ar fi o oscilație sau haos. Ieșirea driverului acționează ca un parametru de control pentru un subsistem adiacent, pe care o parte o răspunde la dinamica temporală de la driver și produce propria sa ieșire temporală. În cazul simplu, relația șofer-sclav este unidirecțională. În alte cazuri, cum ar fi atunci când comunicarea și coordonarea eficientă au loc între două persoane, relațiile sunt bidirecționale.

Un sistem mai mare ar conține mai multe cercuri și săgeți. Totuși, ceea ce vrem să știm este ce înseamnă săgețile? Aici dinamica are o mare importanță.

Odată ce modelele se formează și reduc entropia internă, structurile se mențin o vreme până când apare o perturbare cu o rezistență suficientă care perturbă fluxul. Sistemul se adaptează din nou pentru a adapta nuanțele într-o anumită modă, fie prin schimbări la scară mică și treptată, fie printr-o reorganizare marcată. Acesta din urmă este un schimbare de fază. De exemplu, o persoană se confruntă cu o patologie medicală sau psihologică care, din păcate, este stabilă și, prin urmare, este predispusă să continue, până când intervine. Intervenția durează ceva timp pentru a fi eficientă, dar în cele din urmă sistemul își rupe vechea formă de organizare și adoptă una nouă.

Schimbarea de fază a sistemului este asemănătoare cu transformarea apei în gheață sau vapori, sau invers.

Provocarea este de a prezice când va avea loc schimbarea. Există o explozie bruscă de entropie în sistem chiar înainte de a avea loc schimbarea, pe care cercetătorul (terapeutul, managerul) ar dori să o măsoare și să o monitorizeze. O intervenție concisă în punctul critic ar putea avea un impact mare asupra a ceea ce se întâmplă în continuare cu sistemul.

O conexiune importantă aici este că schimbarea de fază care are loc în fenomenele de auto-organizare este o funcție de catastrofă. Cercetătorii nu îl descriu întotdeauna ca atare, dar ecuația pe care o folosesc în general pentru a descrie procesul este funcția potențială a cuspidei. Singura diferență este că uneori cercetătorii mențin variabila de bifurcație constantă mai degrabă decât o variabilă care este manipulată sau măsurată.

Mingea roșie din diagrama de schimbare de fază indică starea în care se află sistemul. În porțiunea de sus a diagramei este blocată într-un puț care reprezintă un atractiv. Când se aplică suficientă energie sau forță, mingea iese din fântână și cu o apăsare suficientă este mutată în a doua fântână. În unele situații știm în ce bine suntem blocați, dar nu neapărat în ce bine vrem să vizităm în continuare. Întrebarea cum să formăm un nou stat atractiv este o provocare de la sine înțeles.

Pentru scenariul de peisaj accidentat, imaginați-vă că o specie de organism este situată pe vârful unui munte într-o nișă ecologică confortabilă. Organismele au numeroase diferențe individuale în trăsături care nu sunt relevante pentru supraviețuire. Apoi, într-o zi, se întâmplă ceva și organismele trebuie să părăsească vechea lor nișă și să găsească altele noi în peisajul accidentat, așa fac. În unele nișe, au nevoie doar de una sau două trăsături pentru a funcționa eficient. Pentru alte posibile nișe, au nevoie de mai multe trăsături. După cum s-ar putea ghici, vor exista mai multe organisme care trăiesc într-un nou mediu cu 1 trăsătură, nu atât de multe într-un mediu cu 2 trăsături și așa mai departe. Figura 9 este o distribuție a K, numărul de trăsături necesare și N numărul de organisme care prezintă atât de multe trăsături în noul mediu. De asemenea, este interesant faptul că există o nișă la capătul înalt al K al graficului care pare să conțină un număr mare de noi locuitori.

Nișele din peisaj pot fi, de asemenea, descrise ca având niveluri de înălțime mai ridicate și mai mici, unde cota cea mai înaltă reflectă o capacitate ridicată pentru organismul care locuiește și cote mai mici pentru locații mai puțin potrivite. Organismele se angajează astfel în unele strategii de explorare pentru a căuta nișe mai bune. Nișele au cote mai mari în măsura în care există multe forme de interacțiune care au loc între organismele din nișă. Ideea de peisaj accidentat a devenit o metaforă populară pentru strategiile de afaceri în anii '90. Pentru elaborări suplimentare, a se vedea contribuția legată de Kevin Dooley asupra peisajelor accidentate.

Pentru modelul de avalanșă, imaginați-vă că aveți un morman de nisip, iar nisipul nou este picurat încet deasupra grămezii. La început nu pare să se întâmple nimic, dar fiecare bob de nisip interacționează cu boabele de nisip adiacente pe măsură ce cad nisipuri noi. Există un punct critic în care grămada se avalanșează într-o distribuție de grămezi mari și mici. Distribuția frecvenței piloților mari și mici urmează o distribuție a legii puterii.

O distribuție a legii puterii este definită ca FREQ [X] = topor b, unde X este variabila de interes (dimensiunea grămezii), A este un parametru de scalare și b este un parametru de formă. Două exemple de distribuții ale legii puterii sunt prezentate în diagramă. Rețineți diferitele forme care sunt produse atunci când b este negativ comparativ cu când b este pozitiv. Cand b devine mai sever negativ, coada lungă a distribuției scade mai brusc la X axă. Toate fenomenele de auto-organizare de interes conțin valori negative ale b. |b| este dimensiunea fractală pentru procesul care probabil le-a produs. Natura răspândită a relațiilor 1 / f / span> a dus la interpretarea dimensiunilor fractale cuprinse între 1.0 și 2.0 ca fiind domeniul criticității autoorganizate.

O modalitate ușoară de a determina structura fractală a unui proces auto-organizat este de a lua jurnalul frecvenței și de a-l trasa în raport cu jurnalul dimensiunii obiectului. Apoi calculați o corelație între cele două jurnale. Coeficientul de regresie este panta liniei, care este negativă. Valoarea absolută a pantei este dimensiunea fractală.

Conceptul de bazin multiplu de autoorganizare se bazează, de asemenea, pe o metaforă de nișă biologică și încearcă să explice modul în care speciile biologice ar putea traversa o barieră a speciei. Imaginați-vă că există mai multe bazine, fiecare conținând o populație de un fel. Populațiile rămân în nișele lor în timp ce interacționează, se schimbă și fac orice altceva fac. Dar nișele sunt conectate, astfel încât odată ce se acumulează suficientă entropie într-un bazin, câțiva dintre membrii sări în nișa adiacentă.


Concluzii

Din câte știm, acesta este primul studiu care investighează complexitatea semnalelor RMN cerebrale la pacienții cu schizofrenie în timp ce efectuează o sarcină de excludere socială. Rezultatele au arătat că pacienții cu schizofrenie au o complexitate a semnalului mai mare în comparație cu subiecții de control sănătoși. Aceste rezultate sunt în concordanță cu ipoteza că schizofrenia poate fi cauzată de o dereglare subiacentă a rețelelor funcționale mai complexe și susține creșterea ipotezei de complexitate (al doilea postulat) al lui Vaillancourt și Newell [15] unde complexitatea sistemului crește odată cu vârsta sau boala.


Priveste filmarea: Dinâmica do Barbante (Mai 2022).