#Ecuación-Logística
October 24, 2025
Reading Time: 3 minutes
Tags: #caos #efecto-mariposa #ecuación-logística #dinámica-poblacional #meteorología #modelos-matemáticos
En el estudio del clima, Edward Lorenz descubrió que pequeñas variaciones en las condiciones iniciales podían generar resultados drásticamente diferentes, incluso dentro de sistemas deterministas.
Ese hallazgo, conocido como efecto mariposa, dio origen al concepto moderno de caos determinista.
Curiosamente, esa misma lógica puede observarse en un sistema mucho más simple: la dinámica poblacional descrita por la ecuación logística:
X_{n+1} = r * X_n(1 - X_n)
donde:
- ( x_n ) representa la población normalizada en el tiempo ( n ),
- ( r ) es el parámetro de crecimiento,
- y el término ( (1 - x_n) ) introduce un límite ambiental.
Para analizar la evolución de este sistema y visualizar sus comportamientos (estables o caóticos), se puede implementar una función en Python que calcule la secuencia poblacional: