Estructuras jerarquicas inducidas por estimulo externo en redes dinamicas coevolutivas

Abstract

We investigate a coevolving network of coupled maps subject to a forcing as a simple model for an adaptive system of neurons recibing an external estimulus. Coevolution means that the dynamics of the maps modifies the connectivity structure of the underlying network, and that this structure in turn affects the dynamics, both varying in time. The local dynamics is chaotic and described by the circle map. The in uence of the intensity of the extern stimulus on the dynamical collective behavior and the topological properties of the network are studied. It is sho that there are ranges of the intensity of the stimulus for which hierarchical structures arise in the network. Addition, it is found that the stimulus induces more structure when the states of the maps are less synchroniz Our work illustrates the potential of coupled map models for studying coevolution in complex systems

Resumen

Se investiga una red coevolutiva de mapas acoplados, sujetos a un forzamiento, como un modelo simple de un sistema adptativo de neuronas expuestas a un estímulo externo. Coevolución significa que la din\'{\a}mica de los mapas producen cambios en la estructura de conectividad de la red, haciendo que la topología del sistema también varíe en el tiempo lo cual a su vez afecta la dinámica local. La dinámica local es de tipo oscilatoria y caótica, descrita por el mapa del círculo. Se estudia la influencia de los parámetros del sistema, tales como la intensidad del estímulo externo en la formación de estructuras y se caracteriza el comportamiento dinámico colectivo y las propiedades topológicas de la red emergente. Los resultados muestran que existen rangos de valores de la intensidad del estímulo para cuales surgen estructuras jerárquicas en la red. Adicionalmente, se encuentra que el estímulo externo induce mas estructura en la red cuando los estados de los mapas están menos sincronizados. Nuestro trabajo ilustra el potencial que tiene la aplicación de los modelos de mapas acoplados en el estudio de coevolucion en sistemas complejos