Hace unos 15 años se acuñó el término fractal para describir ciertas formas geométricas cuya estructura se repite en cada una de sus partes, y en las partes de sus partes. Hoy en día aparecen en la distribución de las estrellas de nuestra galaxia, en las irregularidades de una costa y en el latir de un corazón. Se ramifican en nuestro cuerpo en alvéolos y redes neuronales. Se dibujan en la evolución de los sistemas caóticos y constituyen la huella de fallas y fracturas. Una marca fractal señala la distribución de los epicentros de los temblores, la repetición de las palabras de un texto e incluso las fluctuaciones de precios en un mercado. Las reglas de la geometría fractal se emplean para crear, reproducir; almacenar y transmitir imágenes. Así han revolucionado en todos sentidos la manera en la que captamos la imagen del universo.

Pero, ¿qué es realmente un fractal?, ¿cuáles sus propiedades?, ¿cómo y dónde podemos identificarlo o constituirlo? Éstas son algunas preguntas que Vicente Talanquer responde en este texto utilizando ejemplos sencillos de las áreas de la física, la química y las matemáticas. El libro no sólo pretende que el lector descubra el mundo de los fractales, sino también que aprenda a recrearlo. Al respecto se han incluido algunos experimentos sencillos y la descripción de programas de computadora (en BASIC) que permiten reproducir la mayoría de las ilustraciones del texto. Con un ligero esfuerzo el libro servirá de guía para que el lector cree sus propios fractales.

Los fractales ofrecen una perspectiva distinta para describir y estudiar formas y sistemas complejos en la naturaleza. Así, resultan de gran interés para los físicos, biólogos, médicos y economistas. El lenguaje de la geometría fractal ha permeado el quehacer científico moderno y el libro intenta introducir el diccionario básico que necesitamos para comprenderlo.

Vicente Talanquer

Fractus, fracta, fractal.

Fractales, de laberintos y espejos

ePub r1.0

lhache 18.10.13

Título original: Fractus, fracta, fractal.

Vicente Talanquer, 1996

Editor digital: lhache

ePub base r1.0

Terminar este libro hubiera sido imposible sin la estrecha colaboración de Glinda Irazoque y todos los estudiantes que participaron en el proyecto «Para Saber, Experimentar y Simular» apoyado por la DGAPA y la Facultad de Química de la UNAM. Gracias al Instituto Escuela y a sus alumnos de bachillerato por prestarse a demostrar que con los fractales sí se puede; a Ana Martínez por la lectura va, la lectura viene, y a Ivonne López Pla por el negocio mal pagado de las fotografías.

I. Para Empezar

Cuando enfrentamos un problema por primera vez, cuando queremos comprender cómo funciona una cosa, normalmente hacemos simplificaciones. Es tan sencillo como considerar que, si estudiamos el movimiento de un cuerpo, conviene despreciar la fricción; que si la Tierra se desplaza alrededor del Sol, ojalá que su trayectoria forme un círculo. Recordemos por un instante el primer dibujo que hicimos de un atardecer en la playa: el Sol, redondo como plato; las montañas, triángulos; las gaviotas, dos arcos circulares.

Esta forma de comenzar a entenderse con el mundo que nos rodea es muy útil tanto si se hace ciencia como en la vida cotidiana; para qué complicarse más las cosas. Sin embargo, no siempre queda claro cuál sea el mejor camino para lograrlo. Por ejemplo, empeñarse en reproducir con todo detalle un paisaje boscoso utilizando tan sólo elementos de la geometría clásica (círculos, triángulos, esferas, etc.) es una tarea ardua y muchas veces improductiva. Cuando se está interesado en descubrir cómo surgieron las formas y estructuras tan diversas y complejas que encontramos en la naturaleza, uno se pregunta si no habrá otras maneras de representarlas.

Las figuras comunes de la geometría clásica o euclidiana no son las más adecuadas para generar formas complejas como la hoja de un helecho o el perfil de una montaña. Su limitación se debe a que tienden a perder su estructura cuando son ampliadas; un arco de círculo se transforma poco a poco en una recta; la superficie de una esfera se hace cada vez más plana. Esto no es precisamente lo que sucede con las formas naturales; por ejemplo, la superficie rugosa de una roca mantiene prácticamente la misma complejidad a varios niveles de amplificación con el microscopio. Si analizamos una parte de la roca, y dentro de ella otra más pequeña, y así sucesivamente, no por ello nos parecerá cada vez más lisa.

De la misma manera que con la roca, podríamos fijar la atención en el ramaje de un arbusto: de una rama salen muchas ramas y en cada una de ellas se repite el mismo esquema. La ampliación de una parte del original es muy similar al original mismo.

Si así son las cosas, ¿por qué no imaginar objetos geométricos que posean la misma propiedad pero llevada al extremo? Cuerpos que mantengan prácticamente la misma estructura en cada parte, así como en las partes de todas sus partes. En estas condiciones, al ampliarlos quizá no se conserven exactamente iguales, a lo mejor su ampliación resulta ser una versión distorsionada del original pero el esquema básico permanecerá, independientemente de cuántas veces se amplíen.

Es claro que tales objetos son más complicados que un círculo, un cono o una esfera; sin embargo, podemos servirnos de ellos para simplificar nuestros intentos de reproducir la realidad. Basta hacer a un lado la dificultad de la figura y buscar la facilidad en el método de trabajo; quizá así descubramos que detrás del nacimiento o la formación de un cuerpo complejo no necesariamente se esconde un mecanismo muy elaborado.

A este tipo de formas geométricas que, entre otras propiedades, contienen una imagen de sí mismas en cada una de sus partes, se le llama ahora fractales, y hace ya más de una década que inundaron el mundo científico con un conjunto de nuevas reglas para enfrentarse con el reto de conocer y describir la naturaleza. Su lenguaje se permeó a campos increíblemente diversos de las ciencias naturales y sociales, y ha hecho de las matemáticas un instrumento novedoso para las artes.

Las herramientas de la geometría fractal son, hoy día, elementos insustituibles en el trabajo de muchos físicos, químicos, biólogos, fisiólogos, economistas, etc., pues les han permitido reformular viejos problemas en términos novedosos, y tratar problemas complejos de forma muy simplificada. Las formas fractales, que durante mucho tiempo se consideraron meras «monstruosidades» geométricas e inaplicables divertimentos matemáticos, subyacen en fenómenos y estructuras tan variadas como la distribución de las estrellas del Universo, la ramificación alveolar en los pulmones, la frontera difusa de una nube, las fluctuaciones de precios en un mercado, y aun en la frecuencia de repetición de las palabras de este texto.

Hay fractales en los depósitos y agregados electroquímicos, y en la trayectoria de las partículas de polvo suspendidas en el aire. Fractales escondidos en la dinámica de crecimiento poblacional de colonias de bacterias, y detrás de todo flujo turbulento. Fractales en todas partes; fractales en una lista interminable de objetos reales que son testigos mudos de una enfermiza obsesión de la naturaleza.

Como entidades geométricas, los fractales tienen características peculiares. Imaginar curvas de longitud infinita que no se extienden en todo el espacio, o concebir un objeto con dimensión fraccional es el tipo de cosas que debemos estar dispuestos a enfrentar. Si la realidad es así, lo que debería asustarnos es lo que durante tanto tiempo concebimos como normal.

La geometría fractal ha generado su propio lenguaje con representaciones mudas de enorme contenido visual. En realidad, se trata de operaciones geométricas para rotar, trasladar, escalar y deformar cualquier figura a nuestro antojo. ¿Cómo funcionan? ¿Qué nos permiten hacer? ¿Qué se necesita para lograrlo?, son algunas de las preguntas que debemos responder: después ya será más fácil servirse de ellas con fines prácticos.

Los fractales han revolucionado la tecnología de la generación y reproducción de imágenes. Hoy día no sólo se les utiliza para almacenar o trasmitir señales visuales, sino también para simular paisajes. Hojas fractales para un árbol fractal en un bosque, un planeta, una galaxia digna de la más refinada película de ciencia ficción.

La transcripción del dialecto de los fractales, el tránsito de las fórmulas a las imágenes, requieren muchas veces de ayuda computacional. Los procedimientos que hay que seguir son muy sencillos y los resultados obtenidos pagan con creces el esfuerzo que conllevan. Quien se interese en ello podrá encontrar en el último capítulo de este libro, «Para la computadora», las instrucciones necesarias para viajar con mas libertad a través del universo fractal; los ejemplos que se presentan se manejan en lenguaje de programación BASIC y se requiere de conocimientos mínimos del mismo para comprenderlos y manejarlos. Si se vale pedir, solicitaríamos que no se renuncie a la posibilidad de tener con ellos una experiencia inolvidable.

Los fractales parecen encontrarse en esa frontera difusa que existe en este mundo entre el caos y el orden; están ahí donde la imaginación apenas llega. Ojalá que el libro pueda contagiar el pasmo aún perdurable en que se sumergió el autor al descubrirlos. Era como aprender a concebir la realidad de otra forma; se multiplicaban los espejos, se generaban infinitos laberintos. Era como la imaginación de Borges y Lewis Carroll; el Aleph y sus espejos. Bien dicen, como soñar soñándose.

II. Nuevas reglas, nuevas geometrías

Nuestro mundo está constituido por montañas, costas, mares, nubes, plantas, animales, etc.; sin duda alguna es el reino de la forma. Si quisiéramos describirlo, un vistazo rápido podría desalentar todo intento de realizar simplificaciones; más que el reflejo de la perfecta armonía de un mundo sencillo y ordenado, parece ser el dominio de la irregularidad y el caos.

Cuerpos amorfos desde rocas hasta planetas, flujos turbulentos desde ríos a tornados, patrones asimétricos que sobrepasan con mucho el número de cuerpos regulares con los que el hombre se ha obsesionado desde el inicio de los tiempos. Azar y desorden en un Universo aparentemente estructurado.

Sin embargo, en este mar de caos, una observación más cuidadosa de la naturaleza muestra que aun dentro de su enorme complejidad existen ciertos patrones que la caracterizan.

Una roca es similar a la montaña de la que forma parte; una rama tiene la misma estructura que la del tronco del que nace; como si la decisión hubiera sido repetir la misma forma a diferentes escalas dentro de un mismo objeto, asegurando la preservación de una copia del original a cualquier nivel de amplificación; como si se pensara en generar el máximo nivel de detalle con el mínimo costo en el diseño.

Un helecho cuerno de ciervo (Figura 1), un brócoli o una coliflor (Figura 2) son muestras vivas de este juego de la naturaleza en el que el mismo patrón de crecimiento se manifiesta a diferentes escalas, y aunque es verdad que la realidad pone límites a la imaginación, nada nos impide especular sobre las propiedades de helechos «imaginarios» que aun a nivel microscópico exhiban características geométricas semejantes a las de la planta completa. Objetos que en sus detalles se repiten a sí mismos, siguiendo una idea semejante a la plasmada en las famosas muñecas de los artesanos rusos.

Figura 1. Fotografía de un helecho cuerno de ciervo. La repetición del mismo patrón de crecimiento se presenta a varias escalas. (Fotos: Guillermo Sosa.)

Figura 2. Los diferentes pedazos de la coliflor tienen una estructura muy similar a la de la cabeza completa. Con el brócoli sucede lo mismo. (Fotos: Guillermo Sosa).

Estructuras como éstas se conocen desde hace mucho tiempo en el campo de las matemáticas. Quizá uno de los ejemplos más representativos sea la curva construida por la matemática sueca Helge von Koch en 1904 (Peterson, 1988). Para dibujarla basta tomar un triángulo equilátero como figura inicial (Figura 3(a)) y añadir en el centro de cada uno de sus lados un nuevo triángulo equilátero tres veces más pequeño que el original (Figura 3(b)). Repitiendo indefinidamente este proceso (Figura 3(c) y 3(d)) se obtiene la curva o copo de nieve de Koch.

Figura 3. Éstas son las primeras cuatro etapas del proceso de iteración que da lugar a la curva de Koch.

Triángulo sobre triángulo hasta el límite de cualquier imaginación, la curva así construida resulta indibujable, pues la forma del contorno se repite a todos los niveles. Cada punto sobre ella, si lo exploráramos con una lupa, nos revelaría siempre los mismos secretos; triángulo sobre triángulo, indefinidamente.

A entidades como ésta se les denomina autosimilares, pues cada una de sus partes es igual al total (su apariencia es la misma a cualquier escala) y desde el punto de vista matemático poseen ciertas propiedades peculiares que las distinguen (Briggs, 1990).

La patología de lo que llamaremos fractales

¿Cuál es la longitud de la curva de Koch? Es claro que la respuesta depende del tipo de regla que se utilice para medirla. Si nuestro instrumento de medida es poco flexible y sus divisiones no son muy finas, el valor obtenido será inexacto y sólo un burdo reflejo de la extensión de la curva real. La regla no puede penetrar y considerar todos los detalles de la figura.

Si para delinear mejor las sinuosidades de la ruta decidiéramos recorrer la curva ajustando un hilo sobre su perímetro, un momento de reflexión nos permitiría ver que la presencia de detalle a toda escala hace imposible nuestra tarea si no contamos con un filamento inmensamente largo; sólo así podríamos visitar todos los recovecos del contorno. La curva es generada en un proceso de repetición que añade más y más detalle a cada paso, extendiendo su longitud sin límite alguno. Si la cortamos en un punto y la estiramos, podemos generar con ella una recta de longitud infinita, pensemos que siempre habrá un pico que desdoblar, y dentro de éste otro, y luego otro, y otro, y así hasta el cansancio.

El resultado es sorprendente; nos encontramos con un objeto que a pesar de estar definido sobre una región finita del espacio posee una frontera de extensión ilimitada. La curva de Koch envuelve un área que no es mucho mayor que la que tiene el primer triángulo del que se parte, de hecho, se puede demostrar que es sólo 1.6 veces más grande.

El contorno del copo de nieve de Koch es tan irregular que entre dos puntos cualquiera sobre él existe una distancia infinita y un número incontable de quiebres y zigzags. Esto último hace que sea imposible dibujar una tangente (recta que toque, sin cortar, a la curva en un solo punto) en algún lugar a lo largo de su perímetro. En esta curva, todo punto es un punto de quiebre al que no se puede ajustar una recta tangente con inclinación única (Figura 4(a)); esto la distingue de las curvas suaves con las que estamos más acostumbrados a tratar, en las que en cada punto se puede hacer pasar una tangente (Figura 4(b)); sólo para caracterizar este hecho diremos que la curva no es diferenciable.

Figura 4. (a) En una curva como ésta no es posible asociar una tangente única a los puntos de quiebre y el copo de nieve de Koch los tiene en todas partes. (b) En una curva suave, a cada punto le corresponde una tangente con inclinación bien definida.

Las propiedades particulares de «monstruos» matemáticos como éste hacen que sea difícil establecer un mecanismo sistemático para compararlos y clasificarlos (Gardner, 1976); si tienen una longitud infinita, ¿cómo distinguirlos? El primer intento para lograrlo se basa en las ideas del matemático alemán Félix Hausdorff, quien en 1919 introdujo el concepto de dimensión que hoy permite caracterizarlos (Gould, 1988).

Establecer la dimensión de un objeto regular «a ojo» parece ser cosa fácil y requiere tan sólo de un poco de sentido común. Así decimos que un trozo de hilo es aproximadamente unidimensional y que una hoja de papel es un buen ejemplo de una forma en dos dimensiones. Sin embargo, si se nos pide definir un mecanismo práctico para verificarlo nos encontraremos en aprietos. Además, ¿es lo mismo una hoja lisa que una arrugada?; si el hilo es de longitud infinita, ¿no podríamos cubrir con él todo el plano? En fin, es mejor intentar generar un método que nos permita obtener respuestas sin dejar lugar a las dudas.

Tomemos primero el hilo, el cual representaremos como una recta de longitud L= 1 m, por ejemplo, y dividámoslo en tres pedazos iguales de l = 1/3 m de extensión. En este caso, el número de particiones que se generan (N) se obtiene determinando cuántas veces cabe una parte l en el total L: N = L/l = (L/l)¹=3:

Si repetimos este proceso sobre la hoja de papel a la que consideraremos como un cuadrado de lado L= 1 m, al que seccionamos en cuadrados más pequeños de lado l = l/2m y área l²=1/4 m², el número de particiones resulta ahora N=L²/l² = (L/l)²=4:

La extensión directa de los resultados anteriores al caso tridimensional nos llevaría a suponer que aquí debe cumplirse que N= (L/l)³ (parece que basta elevar L/l a una potencia igual a la dimensión de la figura), lo que se verifica con el cubo que dibujamos a continuación:

Al dividir cada lado a la mitad, l= L/2, se generan N=L³/l³=8 pequeños cubos de volumen l³.

Si generalizamos las relaciones obtenidas podemos decir que en un proceso de división como el descrito, el número de secciones generadas está dado por N=(L/l)df, donde df es lo que denominaremos la dimensión de Hausdorff del objeto; hay que notar que la misma relación debe cumplirse tanto si decidimos seccionar el objeto total como cualquiera de sus partes.

Encontramos así una estrategia para cuantificar la dimensión de cualquier forma geométrica, pues si N= (L/l)df, despejando:

df = log(N)/log(L/l)

Por ejemplo, al tomar un triángulo equilátero de lado L=1 y dividirlo en secciones de la mitad de extensión (l=1/2; L/l=2):

se obtienen cuatro particiones idénticas (N=4); de donde se deduce que como df =log(4)/log(2)=2, tratamos con un objeto bidimensional.

Apliquemos entonces nuestro resultado a la curva de Koch. En este caso, y a toda escala sobre la figura, una recta de longitud L es dividida en secciones de un tercio de extensión, l =L/3, y en el proceso se generan cuatro particiones de tamaño similar (N=4, pues generamos un pico):

Así tenemos df = log(4)/log(3)= 1.2619, ¡un objeto con dimensión fraccional! El resultado es desconcertante pero indiscutible, y es una evidencia más de la singularidad de la forma geométrica que estudiamos. La dimensión de Hausdorff definida de esta manera es una medida de la complejidad y rugosidad del cuerpo, y nos da una idea de su extensión real en el espacio. El copo de nieve de Koch cubre más espacio que una recta (df=1), pero mucho menos que un plano (df=2).

Otros «monstruos» como la curva de Koch exhiben dimensiones fraccionales distintas y cada uno de ellos tiene una dimensión de Hausdorff que lo caracteriza. Tal es el caso, por ejemplo, de las figuras de Sierpinski (Figura 5).

Figura 5. (a) Triángulo y (b) carpeta de Sierpinski.

El triángulo de Sierpinski es el resultado de seccionar a toda escala un triángulo equilátero en cuatro particiones similares cuyos lados son tan sólo la mitad de los de la figura original (L/l=2). Una vez hecho esto se extrae la sección central, de forma que queden las tres partes de los vértices (N=3), y sobre éstas se actúa de la misma manera:

Este proceso se repite en cada una de las partes restantes y así se procede ad infinitum; el resultado es similar al que aparece en la figura 5(a), aunque no hay pluma que permita dibujar la estructura con todo detalle. La dimensión de Hausdorff de la figura se obtiene considerando que cada vez que la longitud del triángulo se reduce a la mitad, aparecen tres triángulos más, por tanto, ¡df =log(3) /log(2) =1.584!

De forma análoga puede construirse la carpeta de la figura 5(b) si la iteración (repetición de la misma operación o transformación a toda escala) consiste en dividir a todos los niveles un cuadrado en secciones de un noveno de área (L/l=3), eliminando la participación del centro:

Finalmente se tiene una forma geométrica cuya dimensión también es fraccional: df =log(8) /log (3) =1.893.

Comparando los resultados obtenidos para las tres figuras estudiadas se hace evidente que la dimensión de Hausdorff cuantifica hasta qué punto el objeto cubre el espacio en el que se encuentra inscrito: mientras la curva de Koch malcubre el plano df =1.263, la carpeta de Sierpinski, df =1.893, lo logra casi completamente. También hay formas de quedarse a la mitad del camino, ¿podríamos imaginar la estructura final que se obtendría de seguir reproduciendo a toda escala la greca de la figura siguiente? ¿Cuál sería la dimensión del objeto generado?

¿Y qué decir de la figura 6? ¿Podríamos identificar la operación que fue repetida varias veces sobre el cuadrado que sirvió de base?

Figura 6. ¿Qué dimensión tiene este fractal? ¿Cómo la obtenemos?

Si este esquema, de repetir el mismo patrón en todas partes dentro de una figura, se extiende a objetos definidos en el espacio de tres dimensiones, es claro que el número de «monstruos» que se pueden construir resulta ilimitado. Ahora bien, ¿tiene todo esto algo que ver con la realidad del mundo que nos rodea?

Fractales en todas

En 1975 Benoit Mandelbrot denominó fractates (del latín fractus, irregular) al conjunto de formas que, generadas normalmente por un proceso de repetición, se caracterizan por poseer detalle a toda escala, por tener longitud infinita, por no ser diferenciables y por exhibir dimensión fraccional. Adicionalmente, construyó con ellas un conjunto de nuevas reglas para explorar la geometría de la naturaleza, y las reconoció como herramientas potencialmente útiles para analizar un gran número de fenómenos físicos (Peitgen, 1986).

El interés de Mandelbrot en los fractales nació de su certeza de que «las nubes no son esferas, las montañas no son conos, las costas no son círculos, como la corteza de un árbol no es plana ni un rayo viaja en línea recta… La naturaleza no solamente exhibe un grado mayor sino también un nivel diferente de complejidad» (Mandelbrot, 1984).

Hoy día se han identificado innumerables manifestaciones naturales de estructuras fractales. Se sabe que su geometría está presente en depósitos y agregados coloidales (como los generados por el polvo y el esmog), poliméricos y electroquímicos (Sander, 1987); en aparatos y sistemas de los seres vivos, como los vasos capilares, tubos intestinales, biliares y bronquiales, y en las redes neuronales (Goldberger, 1990). De manera similar, hay evidencia de que la localización geográfica de epicentros en temblores exhibe un patrón fractal (Bak, 1991), y en la actualidad la dimensión fraccional (dimensión fractal) de la superficie irregular de una falla en un material ya se utiliza como medida indirecta de su resistencia y dureza (Peterson, 1988).

Los fractales mostraron su utilidad por primera vez cuando se generó con ellos un modelo simple para la aparición de ruido en ciertas líneas de transmisión en sistemas de comunicación digital (Peterson, 1988); esto es, la presencia de breves interrupciones eléctricas que confunden y dificultan la comunicación (del tipo de las que estamos acostumbrados a oír cuando hablamos por teléfono o escuchamos el radio). El análisis de las señales demostró que las interrupciones aparecían como por paquetes, pero dentro de estos paquetes se distinguía una estructura intermitente, y dentro de ésta… ya podemos imaginar la historia. Un registro gráfico de las interrupciones dio lugar a un patrón fractal similar al que se obtiene a través del siguiente procedimiento. Tomamos una recta de longitud L y la seccionamos en tres partes idénticas (l=L/3), extrayendo después la sección central (nos queda N=2):

Cuando el procedimiento se repite a toda escala;

se obtiene el fractal conocido como conjunto de Cantor (Peitgen, 1992) en honor a su creador, el matemático alemán Georg Cantor; famoso por su desarrollo de la teoría de conjuntos. Este «monstruo» fue presentado al público por primera vez en 1883, y cien años después decidió aparecer por todas partes.

El conjunto o polvo de Cantor tiene una dimensión de Hausdorff menor que la unidad, pues cada vez que la longitud de un segmento se reduce a su tercera parte, sólo aparecen dos trozos más, df =log(N)/log(L/l)= log(2)/log(3)= 0.6309. En otras palabras, ¡es más que una colección de puntos, pero menos que una línea! Es uno de los fractales más famosos, a pesar de no ser tan atractivo visualmente. Su estructura está detrás de varias cosas en el mundo real y así se ha utilizado como modelo para representar desde la distribución nada homogénea de los anillos de Saturno (Davies, 1987) y las fluctuaciones en el precio del algodón a partir del siglo pasado, hasta las variaciones que el nivel de las aguas del río Nilo ha experimentado desde hace 2 000 años. Más aún, cuando la idea que subyace en la construcción de este conjunto se extiende a tres dimensiones, el patrón que se genera coincide sorprendentemente con la distribución de estrellas y galaxias en el universo. Esto es más que suficiente como para quedarse anonadado.

En general, parece ser que dondequiera que un proceso irregular y caótico ha dado forma al ambiente (erosión acuosa y atmosférica, vientos, fallas geológicas) se han generado geometrías fractales (costas, ríos, montañas, nubes, rocas) que por su redundancia y falta de regularidad poseen propiedades estructurales particulares.

Así, para los geógrafos modernos, preguntas como «¿qué tan larga es la costa de Inglaterra?» Comienzan a carecer de sentido; pues ¿qué tan larga? depende de la escala y el detalle con el que se mida. Si se le cuantifica a partir de la información contenida en un globo terráqueo, un mapa de Europa, o una carta de navegación de la Gran Bretaña, la respuesta será distinta. ¿Cuál será la longitud para un viajero que decida recorrer todos los cabos y bahías? Para efectos prácticos, ilimitada. El problema es muy similar al que encontramos al intentar determinar la longitud de la curva de Koch; de hecho, fractales como éste resultan modelos más adecuados para representar el perfil de la costa que el trazo de una línea zigzagueante. En particular se ha calculado que la dimensión de Hausdorff de las costas terrestres se encuentra entre ¡1.15 y 1.35!; de nuevo entre la línea y el plano, pero ni una ni otro.

Es importante señalar que los fractales que existen en la naturaleza tienden a ser irregulares y son autosimilares sólo en sentido estadístico; esto es, si tomamos un conjunto suficientemente grande de objetos de la misma clase y amplificamos una porción de alguno de ellos, es posible que no sea idéntico al original, pero seguramente sí será similar a algún otro miembro de la colección. Su dimensión es fraccional pero se obtiene realizando promedios sobre sus valores en muchas regiones y para muchos cuerpos del mismo tipo. Cuando se amplifica una de las partes de un fractal natural, la propiedad de generar la misma figura, o alguna similar, tiene límites inferiores y superiores. Por ejemplo, al observar el perfil de una montaña, el tamaño de los objetos más grandes está determinado por la fuerza de gravedad, mientras que la menor escala de observación a la cual todavía se detectan los mismos detalles depende de la acción de la erosión y, por supuesto, del tamaño de los átomos. Los fractales son, en ese sentido, sólo una buena aproximación de la estructura de las formas naturales.

El mundo de los fractales está en pleno desarrollo en la actualidad. Así como la naturaleza parece haberlos elegido para generar formas complejas y únicas a través de un mecanismo de repetición muy simple, los seres humanos se sirven de ellos para almacenar y reproducir imágenes (Dewdney, 1990; Jürgens, 1990), hacer modelos teóricos y experimentales de cuerpos irregulares (Peterson, 1988), analizar las características de pulsos cardiacos y nerviosos (Goldberger; 1990), desenmarañar la estructura de procesos dinámicos caóticos (Ford, 1989; Rietman, 1989), etcétera.

Para construir un fractal pueden seguirse procedimientos matemáticos, geométricos, físicos y químicos, y vale la pena dedicar un poco de tiempo a analizar los principios en que se basa cada uno de ellos. El interés de generar objetos fractales, como ya hemos visto, es muy diverso: representar imágenes, hacer modelos, analizar patrones, identificar estructuras. Pero este trabajo no es sólo un asunto de curiosidad científica o utilidad práctica inmediata; en él se esconde mucho de placer y de sorpresa, dos elementos que, como se verá, son inevitables.

III. En el país de las maravillas

Cuando Benoit Mandelbrot publicó en 1975 su primer ensayo sobre fractales no se atrevió realmente a dar una definición matemática formal que caracterizara a estos objetos; decidió simplemente utilizar el término para denominar las formas que compartían la característica común de ser a la vez rugosas y autosimilares. Mandelbrot buscaba otorgarles una categoría intermedia entre los cuerpos euclidianos regulares y lisos que nos son comunes (círculo, triángulo, esfera, etcétera), y las figuras que hoy día se denominan geométricamente caóticas y cuya apariencia es rugosa, pero sin exhibir ningún patrón geométrico regular.

Hacia 1977, el matemático se vio forzado a dar una definición formal que permitiera distinguir con más claridad una entidad fractal. Para hacerlo recurrió al antiguo concepto de dimensión de Hausdorff y en respuesta al pragmatismo definió, en general, todos los fractales como el conjunto de formas con dimensión fraccional. Mandelbrot era perfectamente consciente de que esta definición, si bien establecía una frontera bien delimitada con la geometría euclidiana de los conos y las esferas (en la que los cuerpos tienen una dimensión de Hausdorff entera), dejaba una puerta abierta hacia la región del caos geométrico. Sin embargo, a la espera de mejores definiciones, inició el trabajo que con hechos y con el lenguaje de las imágenes le mostraría al mundo el verdadero significado del término fractal. Sus resultados abrieron la puerta de un mundo impresionante donde habita el verdadero sentido de la palabra obsesión, donde las matemáticas se confunden con el arte, y la ciencia ha encontrado nuevas respuestas. Veamos en qué consistió su juego.

De búsquedas e iteraciones

A finales de los años setenta Benoit Mandelbrot incursionó en un área de las matemáticas que lo llevó a construir algunos de los objetos geométricos más complejos y hermosos que se conocen. Lo increíble es que el procedimiento que utilizó para hacerlo es muy sencillo: sólo hay que repetir y repetir una operación un sinnúmero de veces.

La idea se basa en tomar un número sobre el que se hace una operación, repetir lo mismo con el resultado y continuar haciéndolo indefinidamente en los siguientes resultados obtenidos. Formalmente se dice que se hace una iteración y se representa de manera general como:

xn+1=f(xn).

Para comprenderlo mejor, imaginemos que la operación por repetir consiste en elevar un número al cuadrado. Entonces la iteración se simbolizaría así:

xn+1=x²n

Al aplicarla sobre un valor inicial cualquiera, por ejemplo, xo=2, el primer cálculo nos daría x₁=(2)²=4; después x₂=(4)² =16, y x₃=(16)²=256, y así seguimos. La secuencia de números que se genera:

2 → 4 → 16 → 256 → 65536 → … → ∞

se denomina la órbita de la iteración, y el punto al que se tiende a llegar (infinito, ∞, en este caso) se le llama su atractor. Si el valor inicial elegido es distinto, x=0.5, por ejemplo, la órbita será:

0.5 → 0.25 → 0.0625 → 0.00390625 → … → 0,

y el atractor es el número 0.

Si x₀=1, las cosas son un poco distintas, pues el resultado siempre es 1, y no hay manera de salir de ahí; la órbita está constituida por un solo punto al que se le llama punto fijo. En la iteración que escogimos, los números x=0 y x → ∞ también son puntos fijos, pues al elevarlos al cuadrado no producen ningún resultado distinto.

Al trabajar con una iteración resulta interesante estudiar las características de las órbitas, atractores y puntos fijos que se obtienen después de hacer las operaciones sobre un gran conjunto de puntos. Aquí es donde está la segunda parte del problema, pues una vez elegida la operación, hay que decidir con qué tipo de números trabajar: ¿los enteros positivos?, ¿todos los números de la recta numérica (a los que llamamos números reales)? Las posibilidades son muchas, pero Mandelbrot seleccionó a los denominados números complejos.

Algo sobre números complejos

Los números reales constituyen una manera de etiquetar cada punto situado sobre la recta numérica de forma única e inequívoca; el 1 está antes que el 2, y el 1.5 se localiza entre ellos; a cada número le corresponde un punto y cada punto tiene su etiqueta numérica. Hay reglas para sumarlos y multiplicarlos que todos conocemos bien: 2 + 2 = 4, 3 × 4 = 12, etcétera.

Los números complejos funcionan de manera similar, ya que también permiten caracterizar puntos, pero éstos no están sobre una línea, sino sobre un plano al que llamamos plano complejo.

Todo número complejo, al que siempre simbolizaremos con la letra z, consta de dos partes que por razones históricas se denominan real e imaginaria. Hay varias formas de representarlos y una de ellas es como si se tratara de coordenadas. Por ejemplo:

z =(3, −2)

es un número complejo en el que la parte real (que siempre se escribe primero) vale 3, y la parte imaginaria vale −2. De manera más general diríamos que los números complejos se representan de la manera siguiente:

z = (a, b),

donde a y b son la parte real e imaginaria, respectivamente, y pueden ser números enteros o con decimales, positivos o negativos.

Para localizarlos en el plano se construye un sistema coordenado en el que el eje «x» se utiliza para señalar el valor de la parte real (eje real), y el eje «y» para la parte imaginaria (eje imaginario). Cuando se hace esto es posible construir una representación gráfica muy sencilla como la de la figura 7, donde como ilustración se localizan los números complejos: z= (4, 0), z=(0, 2) y z=(−3, −3).

Figura 7. Representación gráfica del plano complejo. La distancia R a la que está cada número complejo del origen es una medida de su tamaño.

Definir un nuevo conjunto de números es entretenido, pero poco útil si no lo acompañamos de reglas que permitan trabajar con ellos, por lo menos sumarlos y multiplicarlos. Para los números complejos esto ya está establecido y resulta relativamente fácil.

Si queremos hacer la suma de dos números complejos, z1= (a, b) y z₂= (c, d), basta sumar por separado sus partes reales e imaginarias:

z₁ + z₂ = (a, b) + (c, d) = (a+c, b+d).

Por ejemplo, si z₁ = (2, 1) y z₂ = (4, 3), su suma nos da:

z₁ + z₂=(2,1) + (4,3) =(2+4,1+3) = (6,4),

en donde el resultado z = (6, 4) también es un número complejo.

Para la multiplicación la regla es un poco más complicada, pero basta seguir la receta:

z₁ + z₂= (a, b) (c, d) = (ac − bd, ad + cb),

donde para obtener la parte real se toma el producto de los términos reales menos el producto de los imaginarios, y para la parte imaginaria se suma el producto de los términos cruzados (real por imaginario).

Así, si z₁ = (2, 1), y z₂ = (4, 3), al multiplicarlos se obtiene el número complejo:

z₁ + z₂ = (2, 1) (4, 3) = ((× 4) − (× 3), (× 3) + (× (5, 10).

Ahora tenemos ya todo listo: un conjunto de números y reglas para sumarlos y multiplicarlos, ¿por qué no usarlos entonces para jugar con sus iteraciones? Hacerlo constituye una de las posibles vías para generar fractales, y quizá sea la ruta que lleve a resultados más sorprendentes. Veamos cómo lograrlo.

Primera sorpresa, los Conjuntos de Julia

El trabajo pionero en el juego de hacer iteraciones con números complejos fue desarrollado por dos matemáticos franceses, Gaston Julia y Pierre Fatou, a principios de nuestro siglo. Sus resultados fueron la base sobre la que se construyó la revolución fractal de los ochenta. En particular, Benoit Mandelbrot recuperó su análisis sobre el comportamiento de los números complejos cuando la iteración consiste en elevarlos al cuadrado y sumar una constante al resultado. Simbólicamente diríamos:

Zn + 1 = Z²n + c,

donde c es la constante y también es un número complejo. Esta iteración dice simplemente: toma un número y elévalo al cuadrado (multiplícalo por sí mismo), súmale la constante c que elegiste, y repite lo mismo una y otra vez sobre tus resultados. Las órbitas que ahora se generan son secuencias de números complejos y sus características dependen fundamentalmente de los valores del punto inicial zo del que se parte y la constante c seleccionada.

Por ejemplo, si el punto inicial es zo = (1, 0) y la constante c = (0, 1), al hacer la iteración tenemos:

Z₁ = z₀² + c = (1,0) (1,0) + (0,1) = (1,1)

Z₂ = z₁² + c = (1,1) (1,1) + (0,1) = (0,3)

Z₃ = z₂² + c = (0,3) (0,3) + (0,1) = (−9,1)

Z₄ = z₃² + c = (−9,1) (−9,1) + (0,1) = (80,−17)

y así podemos seguir hasta detectar la naturaleza del atractor. En este caso, cuando se representa la órbita sobre el plano complejo se ve que la iteración nos aleja cada vez más del origen (0,0) sin acercarse a ningún número complejo determinado. Decimos entonces que el atractor es el infinito y lo representamos diciendo que z → ∞.

Desde 1906, Fatou había demostrado que para cada valor de c, la aplicación de esta iteración sobre todos los puntos del plano complejo genera órbitas que en su mayoría terminan en z →∞, salvo para un conjunto bien definido de puntos. En estos casos, la iteración detecta puntos fijos; órbitas periódicas donde se repite la misma secuencia de números después de cierto número de iteraciones, o puntos que escapan hacia atractores finitos. A este tipo de puntos cuya iteración no escapa a infinito, podríamos llamarlos prisioneros, mientras los otros son escapistas.

Todos los puntos prisioneros pertenecen a lo que llamaremos el cuerpo de un conjunto de Julia. El conjunto, en sí, sólo está constituido por la curva que separa a los prisioneros de los escapistas; los puntos del conjunto de Julia también son prisioneros.

Para localizar los puntos que conforman el conjunto de Julia para una c dada, hay que recorrer el plano complejo buscando la frontera donde se pasa de tener órbitas que se disparan a infinito, a la región donde esto ya no sucede. El recorrido se convierte en un viaje inolvidable por el país de las maravillas.

En la actualidad, el viaje puede hacerse fácilmente si se tiene una computadora personal (Dewdney, 1987), y las figuras que se obtienen se ven extraordinarias cuando se reproducen en un monitor de color (ver las imágenes a color). Para los interesados, en el capítulo «Para la computadora» se explica la manera de hacer el recorrido, y en las figuras 8 y 9 se ilustra el tipo de resultados que se generan.

Figura 8. Conjuntos de Julia asociados a la iteración zn+1 = z²n+c. a) c = (0.12, 0.57); b) c= (−0.12, 0.66); c) c= (0.12, 0.74); d) c= (−0.25, 0.74); e) c= (−0.194, 0.6557); f) c= (0.75, 0.11).

Figura 9. Conjuntos de Julia asociados a la iteración zn+1 = z²n+c. a) c= (0.745, 0.113); b) c= (1.25, 0); c) c= (−0.1565, 1.0322); d) c= (0.32 0.043); e) detalle de la figura 8(c) en una amplificación del orden de 1/0.0001; f) detalle de la figura 8 (c) en una amplificación del orden de 1/0.25.

Una observación cuidadosa del borde de estas figuras, donde los prisioneros están de negro y los escapistas de blanco, revela un hecho fundamental: la frontera o conjunto de Julia es un fractal y la curva total puede ser regenerada por cualquier trozo que de ella se elija. Esto es, el detalle del contorno se conserva a cualquier escala y de nuevo nos encontramos con una estructura autosimilar. Muestra de esto son las ampliaciones de los detalles arbitrariamente seleccionados de las figuras 8(c) y 8(e) que se presentan en las figuras 9(e) y 9(f), respectivamente. Como puede verse, la estructura de la frontera se repite a cualquier nivel de ampliación, y toda la información sobre la geometría del conjunto está codificada en el trazo de un solo punto sobre el papel: en la figura 9(f) hay un factor de aumento del orden de 4 y en la 9(e), de ¡10000! Viajar a lo largo del contorno de cualquiera de estas formas es perderse en el laberinto de un mundo infinitamente repetido, que de nuevo tiene longitud infinita y dimensión fraccional.

La increíble belleza de la representación gráfica de los conjuntos de Julia fue puesta en evidencia hace no más de 15 años por J. H. Hubbard, quien para hacerlo se sirvió de los grandes adelantos computacionales de nuestra época. El trabajo de Hubbard y Mandelbrot mostró la enorme riqueza de comportamientos que pueden generarse, y la marcada susceptibilidad de la estructura del conjunto ante ligeras variaciones del parámetro complejo c (Figuras 8(f) y9(a)).

Ante un mundo de posibilidades como éste, lo primero que se nos puede ocurrir es intentar hacer una clasificación. Pero, ¿cómo organizar formas que tienen tanto detalle?, en qué propiedad común podemos basarnos? Además, hay que considerar que cada valor de c da lugar a un conjunto de Julia distinto, ¿cómo clasificar entonces un número infinito de formas? La respuesta a estas preguntas fue dada en 1980 por Benoit Mandelbrot y las conclusiones que obtuvo son otra muestra clara de su enorme intuición visual.

El famoso Conjunto de Mandelbrot

Del análisis de las figuras 8 y 9 se hace evidente que existen dos clases principales de conjuntos de Julia: aquellos para los cuales el cuerpo está formado por una sola pieza (el área del cuerpo se dice que es conexa, figuras 8(a)−(c) y 9(a)−(d), y otros en los que el cuerpo está desmembrado en infinitas colecciones de puntos más o menos aisladas (el área del cuerpo es disconexa, figuras 8(d)−(f). A estos últimos también se les llama conjuntos de Cantor o polvos de Fatou.

Esta distinción geométrica da pie a la posibilidad de separar los valores del parámetro complejo c en dos conjuntos bien diferenciados: los que en la iteración Zn+1 = Z²n+ c dan lugar a figuras conexas, y disconexas.

En principio, el trabajo de construirlos puede parecer una locura, pues se necesitaría analizar las posibilidades de un número infinito de sistemas. Sin embargo, para hacerlo, Mandelbrot aprovechó un teorema probado de manera independiente por Julia y Fatou alrededor de 1919.

Atención: Es posible demostrar que todos los valores de c que dan lugar a conjuntos de Julia conexos (áreas de una sola pieza) comparten la propiedad común de producir órbitas que no se disparan a infinito cuando se aplica la iteración sobre el punto z₀ (0,0); esto es, el punto zo = (0,0) es prisionero. Si z₀ = (0, 0) se comporta como escapista, la forma producida es necesariamente disconexa.

Las implicaciones del teorema son sorprendentes; basta aplicar la iteración en un solo punto, el z₀ = (0, 0), para determinar la naturaleza del conjunto de Julia que se obtendrá cuando la iteración se aplique a todo el plano complejo.

Benoit Mandelbrot fue el primero en aprovechar esta propiedad de la iteración cuadrática y se dedicó a localizar los valores de la constante c que dan lugar a conjuntos de Julia conexos. Al hacerlo se encontró con que esta colección de valores de c, que en su honor tiene el nombre de conjunto de Mandelbrot, también tenía una estructura sorprendente cuando se representaba en el plano complejo. De nuevo, en el capítulo «Para la computadora» se describe cómo generar por medio de la computadora la representación gráfica del conjunto de Mandelbrot y sus detalles, que se ilustran en las figuras 10 y 11.

Figura 10. a) Conjunto de Mandelbrot. Se indican sobre la figura las regiones cuyo detalle se amplifica en las figuras 11 (a) y 11(b). b) Contorno del conjunto de Mandelbrot. Se señala la localización de los valores del parámetro c que dan lugar a los conjuntos de Julia de las figuras 8 y 9. Los puntos 8(f) y 9(a) se encuentran en el denominado Valle de los hipocampos.

Figura 11. Detalles de la frontera del conjunto de Mandelbrot. Las figuras 11(d) y 11(f) son amplificaciones de regiones contenidas en el cuadro que les antecede.

Hay dos maneras de comenzar a describir la estructura geométrica del conjunto de Mandelbrot (Figura 10); una informal, que se refiere a él como la representación de un muñeco de nieve recostado y completamente infestado de granos; la otra, más purista, que considera que el cuerpo principal puede pensarse como una forma cardioide (de corazón) tangente a un disco circular de menor extensión, de los cuales brotan una infinidad de estructuras que se ajustan a la misma descripción. Es difícil decir que se trata de una figura cuya frontera es endiabladamente complicada, pues a toda escala aparecen formas geométricas semejantes a la original, conectadas a través de filamentos que siguen patrones muy poco regulares. Y así, aunque a simple vista el borde parezca estar salpicado de puntos aislados, puede demostrarse que el conjunto total es conexo (de una sola pieza), ya que siempre puede hallarse, a cierta escala, un filamento que cubra la ruta entre dos puntos aparentemente separados.

El conjunto de Mandelbrot parece ser un fractal en el sentido que hasta ahora hemos manejado. La ampliación de un detalle de su frontera (Figura 11(a)) da lugar a una forma muy similar a la del conjunto completo, y tal parece que esto se repetirá a cualquier escala. Sin embargo, las cosas no suceden exactamente de esta manera. los retoños de nuestro hombre de nieve resultan ser mas peludos y están más despeinados que su padre, y en plena lucha generacional las cosas se agravan con cada nuevo descendiente (Figura 11(b)). Como veremos más adelante, a entidades como ésta se les sigue clasificando como fractales, pero se les agrupa dentro de una clase particular denominada fractales no lineales; en ellos se pierde la autosimilitud en sentido estricto, pues cada cambio de escala introduce rasgos peculiares.

Quizá el propósito principal de construir el conjunto de Mandelbrot reside en desentrañar de qué manera se relacionan la posición de un valor del parámetro c dentro de él y la estructura del conjunto de Julia que se generará cuando se le utilice para aplicar la misma iteración a todo el plano complejo. Hoy se sabe que el conjunto de Mandelbrot es mucho más que una tabla de clasificación para distinguir entre formas conexas y disconexas. En realidad, contiene toda la información sobre las propiedades geométricas de cada conjunto de Julia, pero codificada como en un jéroglífico. En sí mismo es el recipiente de una colección completa de versiones reducidas y deformadas de cada uno de ellos.

Así, por ejemplo, todo valor de c que cae dentro del cuerpo del principal en el conjunto de Mandelbrot da lugar a una forma de Julia con apariencia de círculo arrugado (Figura 8(a)). Si el valor elegido se encuentra dentro de uno de sus primeros retoños, los círculos se multiplican (Figura 8(c)), y si se le desplaza hacia uno de los filamentos que surgen de él, las estructuras se adelgazan hasta generar una forma dendrítica (Figura 9(c)).

Un reto a nuestra capacidad de asombro consiste en hacer una visita a la región del conjunto de Mandelbrot conocida como el valle de los hipocampos (Figura 10(b)). Los valores de c comprendidos en esta región dan lugar a conjuntos de Julia como los de la figura 9(a). Estructuras como ésta inundan el valle con formas geométricas que simulan caballos marinos enlazados de múltiples maneras (Figuras 11(c) a 11(f)); un verdadero paraíso de Neptuno a escalas diversas.

El contorno del conjunto de Mandelbrot es sin duda alguna su secreto más apasionante. Es ahí donde se define todo el futuro del reino habitado por los conjuntos de Julia. Si tomáramos una ruta que nos llevara desde el interior del conjunto de Mandelbrot y, cruzando a través de la frontera, nos depositara en su parte externa, seríamos testigos del equivalente a una verdadera «transición de fases» geométrica. Un análisis de los conjuntos de Julia visitados nos mostraría cómo éstos comienzan a desgajarse., desmoronarse, y finalmente son víctimas de una explosión violenta que los desmenuza en mil pedazos al atravesar la frontera. Como ejemplo tenemos las figuras de la 8(a) a la 8(d) que corresponden a la ruta trazada sobre el conjunto de Mandelbrot de la figura 10(b), y que nos lleva del interior al exterior del conjunto.

Los detalles de la estructura del contorno del conjunto de Mandelbrot se hacen más evidentes cuando se utilizan colores para distinguir las características de la órbita de iteración que le corresponde a cada valor de la constante c. Al hacerlo se producen imágenes de enorme belleza (véanse las láminas) dignas de ser consideradas como verdaderas obras de arte, las cosas han llegado tan lejos que hay quien considera que tienen poderes relajantes sobre aquel que las observa con detenimiento.

La creación de un universo extraordinario poblado de hipocampos, dragones, hombres de nieve, flores y caracoles de extrema complejidad de diseño, no es una particularidad única de la iteración cuadrática que hemos estudiado. Existen numerosos casos de relaciones matemáticas que son capaces de construir su propio mundo fractal (Peitgen, 1986). El análisis y clasificación del zoológico de sus formas ha mostrado a los seres humanos una nueva forma de generar, almacenar y transcribir información. El juego con iteraciones de números complejos es un mecanismo sencillo para generar estructuras altamente organizadas, utilizando una sola clave. Ilustra con mucha claridad cómo la presencia de una estructura compleja no necesariamente implica un mecanismo de formación igualmente complicado. Esto hace pensar que, para nuestra sorpresa, la gran similitud con el comportamiento de la naturaleza, en el que la lectura de un solo código puebla nuestro mundo de formas diversas, puede ser más que mera coincidencia.

IV. Un mundo de imágenes

Los fractales son, sin duda alguna, mucho más que interesantes curiosidades matemáticas con las cuales alimentar nuestra fantasía. En ellos reside la esencia del vastísimo lenguaje de una nueva geometría que permite describir objetos y formaciones a través de expresiones extraordinariamente compactas.

Sin embargo, a diferencia de la geometría euclidiana, en donde los elementos básicos pueden generarse de manera directa (líneas, círculos, planos, etcétera), en la geometría fractal las formas primarias son conjuntos de procedimientos matemáticos (algoritmos) que se encargan de rotar, trasladar, reescalar o deformar figuras de una manera particular.

En este sentido, podemos decir que la geometría fractal está constituida por una infinidad de elementos, cada uno de los cuales representa una transformación geométrica completa y única. Como los símbolos gráficos del chino y el japonés, cada algoritmo fractal funciona como un ideograma que transmite un mensaje global característico.

Los códigos matemáticos que subyacen en toda estructura fractal son parte de un concepto que los matemáticos denominan transformaciones generales de afinidad en el plano. Éstas no son más que reglas para escalar, rotar, desplazar y, en ocasiones distorsionar un objeto geométricamente. Lo que se puede hacer con ellas es impresionante: la hoja de un helecho, la planta completa, el bosque donde colocarla, las montañas que lo rodean, o mejor, todo el planeta. La creación y recreación de paisajes, la codificación, reproducción y transmisión de imágenes, todo está al alcance de la mano del que esté dispuesto a intentarlo.

Transformando

La naturaleza de cualquier transformación de afinidad permite clasificar a ésta dentro de dos grandes grupos: lineales y no lineales. La diferencia fundamental entre ellas reside en que las primeras respetan las líneas rectas que constituyen la forma geométrica sobre la que se aplican, mientras que las segundas no, y por tanto actúan sobre ellas alterando algo más que su posición, orientación y tamaño.

En ambos lenguajes, lineal o no lineal, el número de algoritmos básicos que puede construirse es infinito, pero mientras las reglas del primer dialecto son mucho más sencillas, la riqueza de posibilidades del segundo lo hacen especialmente atractivo.

Para ayudar a que todo esto cobre sentido, veamos, poco a poco, cómo generar la estructura global de una transformación de afinidad lineal (Peitgen, 1992).

Tomemos como figura geométrica inicial un cuadrado de lado L y situémoslo en un sistema de referencia arbitrario, de forma tal que su vértice inferior izquierdo coincida con el origen (Figura 12(a)). Cada punto en la frontera o dentro del cuadrado puede así caracterizarse por un par de coordenadas (x, y), donde «x» y «y» representan números que siempre son mayores que 0 pero menores que L.

Figura 12. Se ilustra el resultado de aplicar diversas transformaciones sobre la figura de base representada en (a). (b) Transformación de similitud con un factor de escala r = 0.5. c) Transformación de afinidad con r= 0.8 y s= 0.5. d) Desplazamiento xn = x + h, yn = y + k.

¿Cómo construir una transformación geométrica que aplicada sobre cada punto de este cuadrado dé lugar a una forma similar; pero de la mitad de tamaño que la original?

El problema se resuelve fácilmente si consideramos que las coordenadas de todo punto en la nueva figura, que llamaremos (xn, yn) para distinguirlas, pueden generarse a partir de las de la primera (x, y) siguiendo una regla que reduzca todo a la mitad, tanto en la dirección x como en la y:

Xn = 0.5*x

Xy = 0.5*y.

Para ilustrarlo basta, por ejemplo, aplicar la receta anterior a las coordenadas de los cuatro vértices del cuadrado inicial:

con lo que se obtiene el pequeño cuadrado de la figura 12(b). En un caso como éste se dice que la transformación ha introducido un factor de escala r=0.5.

Debe ser claro, entonces, que para aumentar o disminuir el tamaño de una figura por un factor de escala r arbitrario, se requiere simplemente aplicar la transformación

Xn = r*x

Yn = r*y

a cada uno de los puntos que la constituyen. La forma así generada es similar a la original, pero más grande que ella si r es mayor que 1 o más chica si r es menor que 1. Como la figura no ha sido deformada se dice que se ha hecho una transformación de similitud.

Si para ampliar el número de posibilidades se utilizan parámetros de escala distintos para cada coordenada, «x» y «y», de manera que:

Xn = r*x.

Yn = s*y,

el resultado de la transformación geométrica ya no es un cuadrado regular. Por ejemplo, si r=0.8 y s=0.5, lo que obtendremos es un rectángulo más largo que ancho, como el de la figura 12(c); sin embargo, se vale decir que sigue siendo una forma geométrica «afín» a la inicial (Figura 12(a)). Esta transformación de carácter más general se conoce como transformación de afinidad.

La estructura de reglas geométricas como éstas se enriquece si además de reescalar la figura permiten trasladarla a otro sitio o rotarla. Analicemos cómo lograrlo.

Para desplazar nuestro cuadrado de lado L a cualquier región del espacio es importante notar que todo cambio en la posición de una figura puede descomponerse en desplazamientos simples paralelos a cada uno de los ejes del sistema de referencia elegido: primero la movemos horizontalmente y luego verticalmente, o al revés. Sin embargo, para asegurar que la forma mantiene su estructura durante el proceso, es necesario que todos los puntos en ella se trasladen de la misma manera. Por ejemplo, si queremos mover la figura 12(a) una unidad en la dirección x y otra unidad en la dirección y, deberemos sumar un uno a todas las coordenadas del cuadrado:

Xn = x+1

Yn = y+l.

Si generalizamos esto para cualquier traslación que mueva la figura h unidades en x, y k unidades en y, tendremos:

Xn = x+h

Yn = y+k,

como se representa en la figura 12(d).

Ahora, siendo más ambiciosos, ¿qué hacer para trasladar y reescalar simultáneamente la forma geométrica? Pues como cada cosa se puede hacer de manera independiente, basta ponerlo todo junto:

Xn = r*x + h

Yn = s*y + k

y aplicar la misma transformación a todos los puntos de la figura que nos interese. Que quede claro, lo que multiplica, reescala; lo que se suma, traslada.

Para completar estas ideas debemos ahora considerar los efectos de una rotación, con lo que tendremos la posibilidad de hacer prácticamente lo que queramos. En este punto solicitaremos del lector un acto de fe, que más que ahorrarnos lágrimas nos evitará presentar una explicación demasiado larga.

Cuando se desea rotar una figura cuyos puntos se designan con las coordenadas (x, y), basta aplicar sobre todos ellos la siguiente transformación para obtener las coordenadas (Xn, Yn) de la nueva figura:

Xn = x*cos (A) − y*sen(B)

Yn = x*sen(A) + y*cos(B).

Aquí hay que calcular el coseno y el seno de A y B, que son los ángulos en que se rotan los lados horizontales y verticales de la figura original, medidos con respecto a los ejes «x» y «y», respectivamente. Por ejemplo, si rotamos el cuadrado de la figura 12(a) un ángulo A, pero B = 0, sólo rotarán los lados horizontales (Figura 13(a)); si por el contrario, A = 0 pero B tiene cierto valor, rotarán los lados verticales (Figura 13(b)). La figura 13(c) muestra el resultado de combinar ambos efectos. Es importante señalar que A y B son positivos si se miden, a partir de su eje de referencia, en sentido contrario a las manecillas del reloj; en el otro caso se consideran negativos.

Figura 13. (a) Efecto de la rotación de un ángulo A de los lados horizontales de la figura de base que se representa con líneas discontinuas. (b) Efecto de la rotación de un ángulo B de los lados verticales. c) Rotación general obtenida por la combinación de las dos anteriores. d) Efecto de la aplicación de la transformación de afinidad lineal descrita en el texto.

Con estos antecedentes podemos ya presentar la estructura global de una transformación de afinidad lineal que sea capaz de modificar el tamaño, posición y orientación espacial de una forma geométrica cualquiera. En este camino,

si r y s son parámetros de escala para las coordenadas «x» y «y» respectivamente, h y k son una medida de los desplazamientos honzontal y vertical y A y B son los ángulos que determinan la naturaleza de la rotación, tenemos:

Xn = r* x* cos (A) − s* y* sen(B) + h

Yn = r* x* sen (A) + s* y* cos(B) + k,

la cara completa de la transformación que buscábamos (Peterson, 1988).

Para ilustrar los efectos generales que resultan de realizar una transformación de afinidad lineal como ésta sobre una figura cualquiera, consideremos el caso descrito en la siguiente tabla:

y apliquémosla a nuestro ya famoso cuadrado de longitud L.

En estas circunstancias, los vértices originales de la figura se desplazan a las posiciones

y la forma resultante, reducida, rotada y trasladada (pero aún con fronteras rectas), toma la estructura que se indica en la figura 13(d). Así vemos que una definición de tablas de transformación como la anterior nos permite producir prácticamente la deformación que sea, siempre y cuando nos conformemos con mantener las líneas rectas, «rectas». Lo más importante es que el nuevo dialecto de los fractales lineales se basa completamente en ellas.

Todo fractal lineal puede construirse aplicando reiteradamente un conjunto determinado de transformaciones de afinidad lineales sobre cierta región del espacio. En ese sentido, todo el detalle de una forma fractal puede quedar almacenado en un conjunto de tablas de transformación como la descrita. Esta manera de concebir las cosas es útil en la medida que tengamos acceso a un método que permita extraer la imagen codificada en ellas. Como la técnica existe, nuestro problema está solucionado.

Ping-pong fractal

En la década pasada, M. Barnsley y sus colaboradores desarrollaron una estrategia de trabajo que permite reproducir prácticamente cualquier fractal. La idea básica es desde el principio artística y entretenida: hágase primero un collage para después jugar sobre él un ping-pong fractal.

En el método de Barnsley el trabajo se inicia buscando un conjunto de transformaciones de afinidad, que al aplicarse sobre una figura de base arbitraria (como nuestro cuadrado de lado L), dé lugar a nuevas formas que, acomodadas o superpuestas como en un collage, reproduzcan algo que se parezca a la imagen del fractal que se quiere construir.

Por ejemplo, en la reproducción del triángulo de Sierpinski de la figura 14(c) bastaría tomar como base inicial un triángulo y generar tres transformaciones de afinidad que además de reducirlo a la mitad, trasladen los resultados hacia cada uno de sus vértices (Figura 14(a)). Las transformaciones correspondientes pueden condensarse en una tabla como la siguiente:

Cuando los resultados de las tres transformaciones se dibujan juntos (se hace el collage,) se ve que representan el esqueleto del triángulo de Sierpinski (Figura 14(b)).

Figura 14 (a) Representación de las tres transformaciones de afinidad necesarias para generar el triángulo de Sierpinski. b) Collage obtenido de la superposición de las formas generadas al aplicar las transformaciones anteriores. c) Resultado de jugar ping-pong fractal sobre el collage de la figura (b).

Una vez que se ha identificado el número mínimo de transformaciones que permiten generar el esqueleto del fractal, puede iniciarse el juego con un ping-pong muy especial.

Si analizamos la estructura geométrica del triángulo de Sierpinski podemos darnos cuenta de que un mecanismo simple para reconstruirlo podría basarse en la aplicación sucesiva de las anteriores transformaciones de afinidad sobre cada una de las tres regiones triangulares generadas. De esta forma, repitiendo el proceso a toda escala produciríamos la imagen del fractal (Figura 14(c)). Sin embargo, poner en práctica este procedimiento puede ser muy engorroso, pues es necesario transformar una gran cantidad de puntos en un orden bien determinado.

Barnsley y su grupo lograron demostrar que el mismo objetivo podría alcanzarse siguiendo un camino distinto, el cual, al menos desde el punto de vista de la operación por computadora, resulta menos costoso.

Imaginemos una mesa de ping-pong para tres jugadores formada por canchas triangulares, dispuestas tal y como se indica en la figura 14(b). Para iniciar el juego, el juez del partido lanza una pelota entintada sobre alguna de las canchas y grita un número arbitrariamente elegido entre 1 y 3 (correspondiente a alguna transformación de afinidad). En estas circunstancias, el jugador que recibe la pelota deberá dejarla botar en su cancha, localizar su posición dentro de ella (la pelota dejará una marca en el punto (x, y)), y lanzarla al punto que corresponda, (Xn, Yn), después de aplicar la transformación de afinidad voceada por el juez. Si el jugador acierta el tiro (y siempre lo hace), el árbitro deberá elegir otro número al azar (entre 1 y 3) para que quien tenga la pelota en su cancha, registre de nuevo la posición del bote y conteste buscando atinar a la coordenada resultante de aplicar la transformación que ahora le corresponde. Continuando de esta forma con el juego y confiando en la habilidad de los deportistas, podemos preguntarnos después de un tiempo razonable, qué figura se ha formado sobre la cancha después de tanto rebote. La respuesta quizá parezca sorprendente, pero el campo de juego completo reproducirá la imagen de nuestro fractal triangular (Figura 14(c)).

La propuesta de principio es entonces genial. Basta, para construir el fractal, elegir de modo arbitrario un punto inicial y a partir de él aplicar reiteradamente las transformaciones de afinidad en un orden seleccionado al azar. Si se dibuja sobre un plano la órbita de la iteración así generada, la figura obtenida reproducirá la estructura del fractal cuyo esqueleto esté descrito por el conjunto de transformaciones de afinidad con el que se preparó el collage original.

Bajo este principio podríamos preguntarnos, ¿cómo reproducir la carpeta de Sierpinski de la figura 5(b)? En este caso, la forma de partida puede ser un cuadrado o rectángulo al que hay que aplicar ocho transformaciones de afinidad. Cada una de ellas se encargará de producir un nuevo cuadrado o rectángulo tres veces más pequeño que el original, trasladado a manera de generar un collage como el siguiente:

Ahora tan sólo nos queda jugar con él al ping-pong fractal.

En estos dos ejemplos todas las transformaciones de afinidad utilizadas generan formas básicas de área similar. Cuando esto no sucede es necesario modificar un poco las reglas del juego, con el fin de asegurar que cada cancha será visitada un número de veces proporcional a su extensión en el espacio.

Para ilustrarlo apliquemos las siguientes cuatro transformaciones de afinidad sobre una figura inicial de forma rectangular:

La superposición de los resultados da lugar a un esqueleto como el de la figura 15 (a), donde el polígono resultante de aplicar la última transformación de afinidad es el de mayor área.

Al jugar ping-pong fractal sobre este collage, asegurando que la probabilidad de visita de cada región espacial (p₁) sea proporcional a su área:

P₁=0.005 p₂=0.0975 p₃=0.0975 p₄=0.8

el resultado es una increíble hoja de helecho con estructura fractal (Figura 15(b)), en la que cualquiera de sus partes es similar al total. ¡Una imagen tan compleja contenida en sólo cuatro formaciones de afinidad! Una imagen que, para los interesados, puede reconstruirse con increíble facilidad (véase el capítulo «Para la computadora»).

Figura 15. (a) Collage que sirve de base para la construcción de la hoja de helecho fractal del inciso b).

Utilizar en forma práctica el método de Barnsley para la construcción de fractales requiere en gran medida de una interacción estrecha entre el observador y la computadora. Sólo así puede encontrarse el conjunto mínimo de transformaciones de afinidad que permitirá reproducir la imagen deseada. Procediendo de esta manera existe la posibilidad de desarrollar nuestro espíritu creativo y diseñar desde pequeños arbustos (Figura 16) hasta los más complejos paisajes fractales. ¿Por qué no probar y construir su catálogo personal de imágenes fractales? Todo se vale.

Figura 16. a) Superposición de las formas obtenidas al aplicar las siguientes transformaciones de afinidad sobre una figura rectangular:

b) Fractal generado al jugar ping-pong sobre el collage anterior (p₁=0.05, p₂=0.3, p₃=0.3, p₄=0.35).

Y todavía hay más

La riqueza de los diseños finales que se obtienen puede incrementarse notablemente si se incorpora el uso de transformaciones de afinidad no lineales. Como ya lo mencionamos, en este caso la aplicación de un algoritmo deforma las líneas rectas de la figura original, dando lugar a nuevas estructuras cuya apariencia tiene poco que ver con la de aquella.

Para poner un ejemplo, baste decir que son suficientes dos transformaciones de afinidad no lineales (Jürgens, 1990) para recuperar las intrincadas formas de los conjuntos de Julia presentados en el capítulo anterior. Jugando ping-pong fractal con ellas se obtienen resultados como los que se muestran en la figura 17.

Figura 17. Formas de Julia obtenidas jugando ping-pong fractal con dos transformaciones de afinidad no lineales. a) c=(−0.12, 0.74); b) c=(0.1565, 0.322); c) c=(1.25, 0); d) c=(0.32, 0.043).

¿Qué más se puede pedir? Con un poco de paciencia y cierta dosis de creatividad podemos generar prácticamente lo que queramos, con un nivel de detalle que en muchas ocasiones resulta inimaginable.

Todo esto, por supuesto, sólo es una muestra de la enorme potencialidad práctica de la geometría de los fractales. En la actualidad su uso ha permitido reducir significativamente la cantidad de datos necesarios para transmitir almacenar o simular casi cualquier imagen. Hoy día, de manera sistemática, la escena de interés (fotografía o video) es trasladada a la computadora, donde se analiza y secciona en trozos de diversos tamaños, asegurando que el color o tono dentro de ellos se mantenga relativamente constante. Elegidas así las piezas del collage, se inicia la búsqueda sobre una enorme variedad de transformaciones de afinidad (existen catálogos para formas estándar) del conjunto de algoritmos necesarios para reproducirlas. La imagen queda entonces codificada como un sistema de funciones que se almacena o transmite con facilidad. Posteriormente, si se quiere recrear la escena original, sólo es necesario seguir las reglas del ping-pong fractal; y aún más, la reconstrucción puede hacerse de manera secuencial con el fin de generar imágenes animadas en las que es posible incluir hasta treinta figuras distintas en cada segundo.

La técnica de Barnsley (o más formalmente, el método de sistemas de funciones iteradas) no es el único camino que se conoce para obtener fractales que simulan la estructura de objetos naturales. En particular, las características de fractales clasificados como aleatorios han sido fuertemente explotadas en este terreno.

Un fractal se considera aleatorio cuando en su construcción intervienen elementos condicionados por el azar. Por ejemplo, imaginemos que queremos reproducir el perfil de una montaña partiendo de una figura regular como un triángulo (Figura 18(a)). Iniciemos el trabajo localizando los puntos medios de cada lado, y desplacémoslos verticalmente a una distancia di determinada por algo que produzca números aleatorios. Si unimos con líneas los puntos desplazados (Figura 18(b)), la forma resultante estará constituida por cuatro triángulos más pequeños, que a diferencia de los obtenidos por el método de Barnsley para la carpeta de Sierpinski, no son necesariamente iguales. Si sobre cada una de estas nuevas partes se repite el mismo procedimiento (Figura 18(c)), y se continúa haciéndolo sobre las figuras resultantes (Figura 18(d)) hasta que sea imposible distinguir los lados de cada triángulo, el resultado será una estructura poligonal muy rugosa y compleja que con un manejo adecuado de tintes, luces y sombras puede convertirse en una excelente reproducción de una montaña.

Figura 18. Construcción gráfica de una fractal aleatorio. La estructura final simula una montaña.

Aplicando el mismo procedimiento sobre figuras poligonales diferentes a nuestro triángulo, pueden generarse paisajes montañosos que exhiben tanto detalle como el de una verdadera fotografía.

En la recreación de un paisaje fractal la mayoría del tiempo y esfuerzo que se emplea no se gasta en el trabajo matemático de construir las diferentes estructuras geométricas que formarán la composición, sino en los detalles artísticos de selección de colores, texturas y sombras. Los investigadores y los artistas trabajan juntos estudiando las características del reflejo de la luz sobre diversas superficies, o los mecanismos para hacer resaltar una estructura particular. El resultado es una obra de arte en todos los sentidos.

Otros métodos de simulación de imágenes desarrollados por B. Mandelbrot y sus colaboradores recurren al uso de los patrones generados en caminatas aleatorias o señales de ruido de radiofrecuencia, para generar los contornos de costas, nubes o macizos rocosos. En este caso, aunque las escenas obtenidas pueden ser muy realistas, existen serias desventajas asociadas al hecho de que la técnica no es sistemática y requiere de un largo periodo de prueba y error.

Las diversas rutas que pueden seguirse para crear entidades fractales semejantes a objetos reales, junto con el método descrito para «comprimir» escenas y automatizar la reproducción de paisajes, abren las puertas a un mundo de increíbles posibilidades. La transmisión de fotografías e incluso de películas por vía telefónica, así como la recreación de universos imaginarios que sirvan de escenografía al cine de ciencia ficción de los próximos años son sólo dos ejemplos de los muchos proyectos que están en desarrollo.

Los fractales que se obtienen por métodos matemáticos o geométricos como los hasta ahora descritos son en ocasiones demasiado regulares y perfectos como para servir de modelo para patrones naturales. Esto ha llevado a tratar de incluir en los algoritmos matemáticos las características conocidas sobre los procesos de crecimiento y formación de objetos reales. De esta manera, y poco a poco, los fractales aparecen como herramientas fundamentales en el trabajo de no pocos físicos, químicos y biólogos.

El conocimiento de las reglas básicas de la geometría de los fractales está revolucionando nuestras concepciones sobre las formas y su imagen, su gestación y crecimiento, dotándonos de nuevas armas para descifrar algunas de las claves que rigen los astutos juegos de la naturaleza.

V. Juegos naturales

Hemos insistido hasta el cansancio que los fractales están por todas partes y que las características de su estructura los hacen particularmente adecuados para describir la geometría de una infinidad de formas naturales. Ahora surgen las preguntas inevitables: ¿Por qué? ¿Qué tipo de mecanismo o proceso de crecimiento los produce? ¿Qué se esconde detrás de la formación de un fractal en el mundo real?

Para contestar estas preguntas lo primero que hay que hacer es tratar de ser lo más honestos posible. Por principio de cuentas, si bien es cierto que los fractales son en muchos casos buenas aproximaciones de la realidad, la verdad es que no hay estructura real que soporte ser ampliada repetidamente un número infinito de veces y siga mostrando la misma cara; para todo hay límites. A nivel microscópico llegará el momento en que la figura se desdibuje y nos encontremos con los átomos y las moléculas; a nivel macroscópico siempre hay una frontera en la que el objeto real cambia de un tipo de patrón a otro.

Por otra parte, como las estructuras fractales han aparecido en áreas tan distintas como la distribución de galaxias en el Universo y la propagación de enfermedades infecciosas, es todavía muy pronto para decir si se trata de problemas diferentes que requieren de una explicación particular, o si hay un principio general único que permite explicarlo todo.

Han surgido así diversos modelos que consideran las características físicas, químicas o biológicas del sistema de interés y proponen mecanismos de crecimiento que dan lugar a estructuras fractales muy semejantes al objeto real. Las distintas propuestas contienen ingredientes comunes que hacen pensar en la presencia de principios universales, pero no todo es claro y pocos se atreven a aventurarse.

Hay maneras muy sencillas de generar estructuras fractales en un laboratorio, o aun en la casa, si se tiene el equipo adecuado. El análisis de su crecimiento permite obtener pistas sobre los mecanismos que se han encargado de inundar la naturaleza con formas fractales. Algunos de los ejemplos más ilustrativos los encontramos al realizar experimentos en electroquímica o sobre flujo de fluidos; detengámonos un poco en ellos para comprenderlos.

Agregados fractales

Cuando uno se pregunta cómo se forma una roca, un diamante o un cristal de cuarzo, las respuestas que se obtienen son muy distintas. Un cristal perfecto, por ejemplo, se forma normalmente en condiciones de equilibrio donde las partículas que lo constituyen se agregan muy lentamente y pueden cambiar de posición un sinnúmero de veces. Sin embargo, en la mayoría de los casos no hay tiempo para tantos lujos; la formación de objetos naturales, desde montañas hasta seres vivos, se da en condiciones muy alejadas de la situación de equilibrio y a través de procesos irreversibles (Sander, 1987).

Tal es el caso de una categoría especial de objetos fractales que durante los últimos años ha merecido la atención de muchos científicos: los denominados agregados fractales (Matsushita, 1984). Se trata de sistemas en los que una gran cantidad de partículas se agrupan para generar un cuerpo con estructura irregular y son muy familiares a los químicos, pues se les obtiene en procesos de sedimentación, electrodeposición, floculación y agregación de coloides, aerosoles, polvos, etcétera. En particular, la formación de agregados fractales metálicos que se depositan electroquímicamente sobre superficies que tienen geometrías diversas, ha impulsado un nuevo campo de investigación que rinde frutos importantes en el área de tecnología de pilas y baterías.

Para entender mejor qué es y cómo se forma un agregado fractal por electrodeposición electroquímica hasta hacer el siguiente experimento (Talanquer, 1991):

El material necesario consiste en dos pedazos de vidrio de ventana en forma de disco circular de 15 cm de diámetro, dos trozos de alambre de cobre de 1 mm de diámetro transversal, una pila de 1.5 ó 5V, masking-tape, una jeringa y disoluciones de sulfato de cinc (ZnS0₄) a diversas concentraciones (por ejemplo, 1 g de ZnS0₄ en 100 ml de agua u 8 de la sal en 100 ml de agua).

Con el alambre de cobre se construyen los electrodos: uno de ellos, con forma de círculo de 10 cm de diámetro, se coloca entre las placas de vidrio, centrándolo con respecto a una pequeña perforación hecha en la placa superior; para el otro se corta un trozo recto de alambre que se introduce en el agujero central (Figura 19).

Para mantener los discos de vidrio juntos basta colocar en el borde unas tiras de masking-tape, y la disolución de sulfato de cinc se inyecta con una jeringa a través de la perforación, asegurando que cubra uniformemente la región entre el orificio y el electrodo circular.

El experimento comienza cuando el polo negativo de la pila se conecta al electrodo central (cátodo) y el positivo al electrodo circular (ánodo).

Figura 19. Esquema de la celda electroquímica para el crecimiento de un agregado fractal.

La diferencia de potencial aplicada entre los electrodos hace que los iones cinc migren hacia el electrodo central y se depositen sobre él. Al cabo de unos cuantos minutos se ve la formación de un agregado metálico que comienza a ramificarse en todas direcciones y que alcanza un diámetro considerable (≅6 cm) después de una hora de crecimiento.

La estructura final del agregado depende tanto de la concentración de la sal como del voltaje aplicado (Argould, 1988; Kahanda, 1989). Se han identificado así al menos cuatro tipos de patrones distintos (Grier; 1986; Sawada, 1986): fractales y homogéneos (Figuras 20 (a) y (b)), dendríticos y filiformes (Figuras 20(c) y (d)). Los primeros dos son agregados desordenados que crecen lentamente y, como veremos, tienen dimensión fraccional; los segundos tienen estructura cristalina y se forman con más rapidez. De hecho, es posible construir una especie de diagrama de fases donde se localiza la concentración y el voltaje, en la que aparece cada una de estas estructuras (Figura 21). El experimento que hemos propuesto asegura la formación de fractales si se trabaja con una pila de 1.5 V y permite obtener también dendritas si la pila es de 5 V (para la disolución menos concentrada).

Figura 20. Depósitos de cinc en una celda circular. a) fractal; b) homogéneo; c) dendrítico; d) filiforme (Fotos: Guillermo Sosa).

Figura 21. Diagrama de fase para los depósitos de cinc. Las estructuras tipo fractal crecen a valores bajos de voltaje (V). La concentración c) está medida en moles de sulfato de cinc por litro de solución (1 mol de ZnSO₄ tiene una masa de 161.4 g)

El que se forme una estructura fractal o un depósito cristalino está condicionado por muchos factores: las características del transporte de iones en disolución, los mecanismos de transferencia de carga en los electrodos y las propiedades particulares del sólido formado (Voss, 1985); el papel que desempeña cada uno de ellos no es del todo claro. El tipo de sal con el que se trabaja es también de gran importancia: las sales de cobre y cadmio sólo permiten obtener estructuras fractales y homogéneas, mientras que las sales de plata dan lugar a hermosas formas de todos los tipos (véanse las imágenes a color).

Cosas tan simples como la geometría de la celda de electrodeposición pueden influir sobre los diferentes regímenes de crecimiento; no es lo mismo trabajar con una celda circular que con una rectangular. Cuando el experimento que antes describimos se repite en una celda rectangular se genera un pequeño mundo artificial poblado de arbustos, hongos, flores y árboles enanos (Figura 22). De nuevo, ¿cómo explicamos todo esto?

Figura 22. Depósitos de cinc en una celda rectangular. a) fractal; b) homogéneo, c) dendrítico (Fotos: Guillermo Sosa).

Al azar y de uno en uno

Alrededor de 1981, L. M. Sander y T. A. Witten (Witten, 1981, 1983) propusieron un mecanismo para explicar el crecimiento de agregados fractales y lo denominaron agregación limitada por difusión (o DLA, por sus siglas en inglés). La idea central consiste en reconocer que la difusión de partículas en el medio es el factor más importante que condiciona y limita la formación del agregado.

En este modelo, el proceso de crecimiento se inicia suponiendo la presencia de una partícula o un conjunto de ellas (cúmulo) que actúa como semilla para el desarrollo posterior. Adicionalmente, se considera que una gran cantidad de partículas se difunden hacia el cúmulo siguiendo una caminata al azar; una ruta en la que el tamaño y la dirección de los pasos se elige aleatoriamente. Cuando una partícula entra en contacto con el cúmulo se adhiere a él de manera permanente, y así el agregado crece a través de un mecanismo irreversible.

Las características de este modelo, en el que se repite siempre el mismo esquema: partículas que se difunden siguiendo una ruta aleatoria y se pegan al agregado al entrar en contacto con él, hacen que sea fácil utilizar a la computadora para simular el crecimiento (véase el capítulo «Para la computadora»). El resultado que se obtiene aun después de depositar pocas partículas (≅900) es similar al que se muestra en la figura 23, donde vemos el caso de una celda circular (A) y una rectangular (B). El parecido con las formas fractales producidas a través del experimento de electrodeposición electroquímica (Figuras 20 (a) y 22(a)) es sorprendente, y se hace más obvio cuando se comparan con la simulación de un depósito que contiene un número mucho mayor de partículas (véanse las láminas ).

Figura 23. La simulación computacional por el método DLA genera estructuras fractales como éstas. a) celda circular; b) celda rectangular.

La estructura final está repleta de salientes y entrantes que son resultado de la presencia de lo que se denomina inestabilidades ante crecimiento. Cuando en el cúmulo se forma una protuberancia por azar, ésta crece más rápidamente que el resto del sistema pues la probabilidad de que las partículas se encuentren con ella es mayor; las partículas se pegan a la saliente y no alcanzan las regiones internas que ya no pueden rellenarse. Sobre la protuberancia en crecimiento se generan otras, y sobre éstas otras, y sobre las nuevas… hasta terminar con un objeto muy ramificado.

Estos fractales son autosimilares sólo en un sentido estadístico, ya que la ampliación de una de sus partes quizá no se parezca a la forma original, pero sí a algún otro agregado obtenido al repetir de nuevo el proceso de crecimiento. Para calcular su dimensión y verificar si es fraccional se sigue un procedimiento distinto al que analizamos en detalle casi al comienzo de este libro.

Cuando una estructura es muy irregular y no es formalmente autosimilar, su dimensión fractal se calcula normalmente por el método de la caja. El resultado que se obtiene también nos da una idea de la capacidad real del objeto para cubrir el espacio en el que está embebido. La manera de proceder es muy sencilla:

Se toma la estructura de interés y se coloca en una caja de lado L, sobre la que se construye una red regular en la que cada segmento tiene una longitud l (Figura 24(a)). Se cuenta el número de cajas que contienen alguna parte de la estructura, lo que da un número N. Ahora se repite el procedimiento utilizando redes cada vez más finas (l más pequeña, (Figuras 24(b) y 24(c)) registrando en cada caso la N que les corresponda. Cuando hacemos esto sobre una figura como la que aquí nos interesa es posible construir una tabla como la siguiente, en la que se registra el número de cajas que caben a lo largo del segmento L (L/l) y, del total de cajas en toda la red, sólo cuántas de ellas (N) atraviesan la figura:

Si se toma el logaritmo de ambas cantidades y se grafica log (N) vs log (L/l (Figura 24(d)), es posible ajustar sobre los datos una línea recta cuya pendiente es la dimensión fractal dc de la figura. En realidad, esto nos indica que existe una relación del tipo:

N = (L/l)dc

entre las dos variables, muy similar a la que ya describimos al hablar de la dimensión de Hausdorff.

Figura 24. Cálculo de la dimensión fractal del agregado DLA por el método de la caja. En este caso L=10 cm y a) L/l=5, N=18; b) L/l=10, N= 52; c) L/l= 20, N=148. La pendiente de la recta en d) en una medida de la dimensión fractal dc.

El método de la caja es uno de los más utilizados en ciencias para obtener la dimensión de un objeto, pues ofrece un camino sistemático aplicable a una gran diversidad de formas naturales. También se usa para estudiar figuras que se encuentran en un espacio de tres dimensiones, y se utiliza para hacer las primeras estimaciones sobre la dimensión de objetos tales como costas, nubes, fronteras, sistemas arteriales, etcétera.

Para el agregado fractal que genera la computadora, la dimensión fractal, siguiendo el método de la caja, resulta cercana a 1.5, y es independiente de los detalles del proceso de agregación. Su valor es similar al que se ha obtenido para muestras experimentales (Matsushita, 1984; Argould, 1988) a pesar de la gran idealización del modelo de agregación limitada por difusión. La coincidencia en verdad es sorprendente; sólo pensemos que mientras en la simulación se depositan unos cuantos miles de partículas, en el experimento real se trabaja con miles de millones de átomos.

Cuando la simulación computacional se modifica para permitir que las partículas que chocan con el agregado puedan «rebotar» antes de adherirse, la estructura final es más compacta y simula un depósito homogéneo. Su dimensión sigue siendo fraccional, pero ya es muy cercana a 2.

El modelo de agregación limitada por difusión no es sólo de utilidad para analizar la estructura de depósitos electroquímicos. Parece ser que cuando se aplica una diferencia de potencial sobre una emulsión fotográfica o en la superficie de un aislante, se genera una descarga eléctrica cuyo patrón, llamado figura de Lichtenberg, es muy similar al fractal DLA. El caso se repite al estudiar el comportamiento de líquidos inmiscibles que son forzados a fluir uno a través del otro.

Dedos viscosos

Cuando un fluido como el agua o el aire se desplaza a través de un líquido más viscoso, la interfase entre ellos puede deformarse y generar dedos o estructuras más complejas. Este hecho no es nuevo para los ingenieros petroleros, químicos o geólogos que trabajan en procesos de extracción en mantos petrolíferos. Por ejemplo, en algunas ocasiones el material por recuperar queda atrapado en el subsuelo poroso y no puede ser extraído de manera directa; para desplazarlo es común bombear agua desde la superficie. Si en las condiciones de trabajo se forman dedos o conos de un líquido dentro del otro, la eficiencia de la extracción de reduce considerablemente pues el agua se dispersa en el petróleo.

Este fenómeno puede reproducirse a pequeña escala haciendo uso de un dispositivo muy simple desarrollado alrededor de 1898 por Henry Hele-Shaw (Walker, 1987):

Se toman dos placas de vidrio o acrílico de 1.5 cm de espesor, y 40 x 40 cm² de área. Se colocan horizontalmente una sobre otra y se sostienen con pinzas y soportes a unos 30 cm de la mesa de trabajo (Figura 25).

Sobre la placa superior se practica una perforación central de aproximadamente 0.2 cm de diámetro, a través de la cual se inyectarán los líquidos de interés. La separación entre las placas se controla utilizando tiras de masking-tape superpuestas y situadas en el contorno de la placa inferior; el propio peso de la placa superior y la presión ejercida por las pinzas de sostén, aseguran que su valor se mantiene constante a lo largo del experimento (entre 0.03 y 0.08 cm). Con el fin de mejorar la visualización de los patrones de flujo resulta conveniente introducir una lámpara de luz difusa entre las placas y la base.

En este experimento el líquido más viscoso o fluido por desplazar se inyecta o esparce entre las placas, generando una capa homogénea, y el líquido desplazante (agua normalmente) se inyecta por el orificio central.

Figura 25. Esquema de la celda de Hele-Shaw utilizada para estudiar patrones de flujo.

Cuando el fluido por desplazar es un material viscoso como salsa catsup, leche de magnesia, jarabe para la tos o miel de abeja (Córdoba, 1993) y el líquido inyectado es tinta azul o negra, los patrones de flujo adquieren formas diversas (Figura 26) que de nuevo se parecen a los electrodepósitos fractales y homogéneos. ¿Qué está sucediendo ahora?

a

b

c

d

Figura 26. Patrones de flujo al inyectar tinta azul en medios viscosos distintos. a) Salsa catsup; b) jarabe para la tos; c) miel de abeja; d) leche de magnesia (Fotos : Guillermo Sosa).

También en este caso existen inestabilidades ante crecimiento. Para comprenderlo mejor imaginemos una celda de Hele-Shaw en la que los fluidos presentes exhiben una interfase idealmente plana. Si en estas circunstancias se aplica una presión constante y uniforme sobre el fluido menos viscoso, la interfase se desplazará sin deformarse. Sin embargo, la presencia de cualquier perturbación que curve la superficie dará lugar a una diferencia de presiones y se incrementará la velocidad de flujo en esa zona (Figura 27). Si se mueve más rápido, se deforma más, si se deforma más, se mueve más rápido, y así de nuevo se generan protuberancias que crecen y se ramifican, pues cualquier protuberancia dentro de otra se mueve más rápido y ramifica, y…

Figura 27. Cualquier perturbación de la interfase entre ambos líquidos puede generar un dedo viscoso.

La evolución del patrón depende de varios factores, entre los que sobresalen (Robinson, 1985): la separación entre las placas, las viscosidades de los fluidos y la tensión interfacial. La influencia de este último parámetro es particularmente importante pues su presencia tiende a estabilizar y aplanar la interfase (recordemos que la tensión interfacial es una medida del costo energético de formación de la misma).

El trabajo teórico y experimental sobre los patrones de flujo en la celda de Hele-Shaw ha demostrado que la formación de estructuras fractales tipo DLA se favorece si:

—se incrementa la diferencia de viscosidades entre los fluidos,

—se disminuye la separación entre las placas o

—se reduce la tensión superficial.

En todo caso, siempre hay que buscar que los efectos de cualquier perturbación en la interfase dominen sobre las tendencias estabilizadoras del sistema.

Las estructuras que aparecen en una celda de Hele-Shaw también se generan a través de simulaciones computacionales basadas en el modelo de agregación limitada por difusión (DLA). Los resultados que se obtienen directamente con un programa como el que hemos utilizado para la electrodeposición coinciden muy bien con el caso en el que la tensión interfacial entre los líquidos es prácticamente cero. Cuando esto no es así, hay que incluir la posibilidad de que las partículas reboten con el cúmulo antes de adherirse a él. Esto suaviza las estructuras y permite generar patrones menos ramificados y verdaderos dedos viscosos (Tang, 1985; Liang, 1986).

El estudio de fenómenos como éstos es de gran utilidad para comprender en qué circunstancias se favorece la aparición de formas fractales, y es parte del inicio para desentrañar el misterio de la aparición de muchas formas naturales. Sin embargo, falta mucho por hacer e investigar; hoy día no es fácil predecir cuál será la geometría de un objeto, a pesar de haber identificado los mecanismos de crecimiento que lo generan. Hay quien juzga que conocer las reglas de la geometría fractal resultará de gran utilidad para simplificar este trabajo; hay quien piensa lo contrario, que basta de juegos. ¿Se nos está acabando la imaginación o soñamos demasiado? ¿Seguimos la pista correcta o nos perdimos en el laberinto?

Fractales

Figura 1.

Figura 2.

Figura 3.

Figura 4.

Figura 5.

Figura 6.

Figura 7.

Figura 8.

Figura 9.

VI. Huellas en el tiempo

Los fractales no son solamente útiles para describir la geometría de las formas naturales, también nos proveen de nuevas herramientas para analizar sus propiedades dinámicas, la manera en que se desarrollan y evolucionan, o cómo interaccionan entre sí para competir u organizarse. Los fractales son sin duda alguna parte fundamental del nuevo lenguaje de la complejidad y el caos, y uno estaría tentado a decir que habitan en esa frontera tan sutil entre el orden y el desorden. Hay quien dice que están dentro del espejo que separa al reino del caos del dominio de la organización y la estructura (Briggs, 1990); aparentemente están ahí, sus reflejos se multiplican.

En el reino del caos

Los seres humanos siempre nos hemos preocupado por buscar las leyes que rigen la evolución del mundo que nos rodea. Se ha establecido así un conjunto de relaciones que nos permiten predecir el futuro de un sistema si se tiene información confiable sobre su estado presente o pasado. Estas reglas que le señalan a cada sistema el camino a seguir, se denominan deterministas y pueden ser simples o complejas; de ellas, en principio, se espera siempre una fidelidad absoluta, una capacidad predictiva sin límite.

Sin embargo, en los últimos años, gracias al desarrollo de las computadoras y de mejores métodos numéricos para resolver los problemas, se ha encontrado que existen sistemas que,

Importante: a pesar de estar gobernados por relaciones precisas y bien conocidas (sus ecuaciones deterministas), presentan un comportamiento absolutamente impredecible(Crutchfield, 1986).

Esta característica es una propiedad intrínseca del sistema que no se evita acumulando más información y, sorprendentemente, su presencia es más una regla que la excepción. El fenómeno ya se ha observado en el estudio de movimientos planetarios, la predicción del clima, el crecimiento de cristales, la evolución de sistemas fisiológicos, algunas reacciones químicas, etcétera.

Perder la capacidad de predecir el futuro a largo plazo es un verdadero desastre, es el CAOS, y el problema fundamental radica en la estructura de las ecuaciones deterministas que le corresponden a cada sistema. Cuando un sistema físico se comporta de manera continua y regular, de tal forma que su respuesta a cualquier perturbación es siempre proporcional a la intensidad de la misma (poco → poco; mucho → mucho), se dice que es un sistema lineal pues la representación gráfica de su comportamiento dará lugar a una línea recta. Si esto no es así, el sistema resulta no lineal y las cosas pueden complicarse.

Muchos sistemas no lineales exhiben un comportamiento caótico porque son muy sensibles a las influencias externas. Su susceptibilidad en ocasiones raya en la histeria: si, por ejemplo, quisiéramos predecir la trayectoria de una bola de billar que choca con otras en su camino, bastaría ignorar el efecto gravitacional de un electrón situado en la frontera de nuestra galaxia para comenzar a obtener resultados erróneos después de un minuto de haberla lanzado. Es también famoso el denominado efecto mariposa en la predicción del clima: en algunos modelos utilizados en climatología, no considerar el simple aleteo de una mariposa puede tener consecuencias desastrosas sobre la predicción del comportamiento atmosférico.

Un sistema caótico resulta impredecible porque es extraordinariamente sensible a la especificación de las condiciones iniciales a partir de las cuales se quiere estudiar su evolución (Dresden, 1992); cualquier pequeño cambio en el estado inicial tiene dramáticos efectos sobre el comportamiento futuro. Para predecir el fenómeno se necesitaría conocer los datos iniciales con precisión infinita, así como un control extremo del proceso; esto es imposible, independientemente de qué tanto logremos mejorar nuestros aparatos de medición y control, y de qué tan bien conozcamos las relaciones matemáticas que rigen su comportamiento.

Muchos sistemas son capaces de tener un comportamiento regular o caótico, de acuerdo con las condiciones a las que estén sujetos; desgraciadamente, no existen reglas generales que permitan decidir a priori si exhibirán o no una dinámica caótica. El tránsito entre el orden y el caos puede darse de manera brusca o gradual y esto cambia de sistema a sistema. Sin embargo, cuando se da, el resultado es increíble.

Ahora, ¿qué tienen que ver el caos y los fractales? Como muestra basta un ejemplo.

De nuevo las iteracciones

Imaginemos que estamos decididos a estudiar el comportamiento de una población de insectos en una isla y para ello desarrollamos el siguiente modelo (Davies, 1987):

La evolución de la población de insectos depende del ritmo de nacimientos y muertes que se presenten en su comunidad. Si suponemos que estos animales tienen un periodo de reproducción anual y la población en el año i era Ni, es de esperar que la población al año siguiente Ni+1 sea proporcional a la que había el año anterior. Esto es:

Ni+1 = aNi,

donde a es una constante de proporcionalidad que mide la capacidad reproductiva de la especie.

En la relación anterior no hemos tomado todavía en cuenta el efecto de la muerte de los insectos. Como primera aproximación podríamos decir que el mayor número de decesos se da por competencia entre individuos: compiten por el alimento, por la pareja, por territorio, etcétera; digamos que muy pocos se mueren de viejos. Entre más insectos haya, más difícil será que sobreviva cada uno, de ahí que no sea descabellado pensar que la probabilidad de que muera un individuo es proporcional a la población total de ese año: Ni. Como esto se vale para cada uno de ellos, el ritmo de decesos para toda la población será proporcional a Ni x Ni = N²i, o:

Ni+1 = b N²₁.

Si combinamos ambos efectos (nacimientos menos muertes) resulta la ley de crecimiento poblacional que esperamos:

Ni+1 = a Ni − b N = N²i (a bNi).

Esta relación es muy útil, pues si damos valores a las constantes a y b, y elegimos una población inicial No, con ello se calcula la población al año siguiente N₁. Con el resultado se genera N₂, que a su vez nos lleva a obtener N₃ y así sucesivamente. Este proceso es de nuevo una iteración que nos permite analizar la evolución de la población año con año. El modelo de crecimiento poblacional es muy sencillo pero en él ya está presente un elemento que puede conducirnos a resultados inesperados. La iteración contiene un término en el que la variable Ni está elevada al cuadrado y esto quiere decir que tratamos con un sistema no lineal (la gráfica de la relación (aN − bN²) como función de N no es una línea recta).

Para facilitarnos un poco las cosas resulta conveniente suponer que las constantes a y b son iguales y que la población Ni está medida con respecto a una población máxima de referencia, por lo que su valor está siempre entre 0 y 1. Esto no altera las conclusiones finales pero facilita los cálculos que, por cierto, pueden hacerse directamente en una computadora (véase el capítulo «Para la computadora»).

Cuando se analiza el valor de la población como función del tiempo que predice la iteración simplificada:

Ni+1 = a Ni (1 − Ni)

para diferentes valores del parámetro de crecimiento a, es posible distinguir varios casos:

a) Para valores de a menores que 1 la tasa de nacimientos es tan baja que la población decrece año con año y termina por extinguirse (Figura 28 (a)). Esto sucede siempre independientemente de cuál sea la población inicial.

b) En el intervalo de a entre 1 y 3, la población se estabiliza en un valor constante diferente de cero que no depende de la No de la cual se parte (Figura 28 (b)). El balance de nacimientos y muertes asegura que la población nunca cambie.

c) A partir de a>3, las cosas se complican. En cuanto el parámetro de crecimiento es un poco mayor que tres, la población comienza a oscilar entre dos valores distintos (Figura 28(c))y se acostumbra decir que la solución antes estable se bifurca, se generan dos posibilidades que se visitan alternadamente en el transcurso de los años. Esta situación se mantiene hasta a ≅ 3.4495, donde cada rama de nuevo se bifurca y la población oscila entre cuatro valores diferentes (Figura 28 (d)) Si seguimos aumentando el valor de a, el mismo esquema de duplicación se reproduce en cada rama y el periodo de oscilación aumenta a 8,16, 32 (Figura 28 (e))…, hasta que en a ≅ 3.5699 el ciclo tiene una duración infinita. A partir de aquí, poco o nada es predecible; el comportamiento se torna caótico (Figura 28 (f)) y la evolución temporal es muy susceptible a la población inicial elegida. Por ejemplo, cuando a ≅ 4, una diferencia de 0.000001 entre dos datos iniciales hace que los resultados sean completamente distintos después de 50 iteraciones. En la región del caos la población cambia año con año de una manera que desafía al mejor adivino.

Figura 28. Evolución de la población de insectos para varios valores del parámetro a. a) a= 1.00; b) a= 2.00; c) a= 3.30; d) a= 3.50; e) a= 3.569; f) a= 4.00.

La transición hacia el caos se ve más claramente cuando se grafica el valor o valores que alcanza la población a tiempos muy largos, como función del parámetro de crecimiento a. La gráfica que se genera se conoce como diagrama de bifurcaciones y se presenta en la figura 29 (a) (véase el capítulo «Para la computadora" si hay interés en reproducirla). El diagrama muestra con claridad los valores de población que se visitan para cada valor de a: cuando es pequeño se tiene una sola rama (población constante), después dos (oscilación entre dos valores) y así seguimos hasta alcanzar la región caótica que tiene una estructura muy compleja.

En la zona del caos hay muchos valores de a para los que la población evoluciona sin seguir un orden determinado; sin embargo, también está repleta de secciones en las que se recupera el comportamiento periódico. Estas regiones aparecen como franjas más blancas y cuando hacemos una ampliación para analizarlas (Figuras 29(b) y 29 (c), nos deparan la tan esperada sorpresa. Dentro de ellas se repite el mismo esquema de bifurcaciones que en el diagrama general, y así ad infinitum, el caos y el orden se entremezclan siguiendo las reglas de la geometría fractal.

Figura 29. a) Diagrama de bifurcaciones para la dinámica poblacional N₁₊₁= a*Ni(1−Ni). En b) y c) se presentan ampliaciones de la zona central en la franja blanca más ancha en la figura que las precede.

Es importante señalar que este último hecho no es una casualidad. El comportamiento general de nuestra dinámica poblacional es muy similar al que se encuentra cuando se analizan las ecuaciones que describen sistemas diversos: circuitos eléctricos, reacciones oscilantes, láseres o fluidos-turbulentos. En algunos de ellos la evolución temporal se representa en diagramas que grafican simultáneamente la posición y velocidad de las partículas que los constituyen. la estructura de las figuras que se generan depende de la condiciones de trabajo, pero si se identifica que su geometría es fractal, se tiene una señal indudable de que el sistema está comportándose caóticamente.

Los fractales parecen ser herramientas particularmente útiles para desentrañar los misterios del caos; es como si en su lenguaje la aparente extrañeza e irregularidad del comportamiento caótico fuera el estado natural. Quizás, de hecho, debíamos haber esperado su presencia. Ya hemos visto que muchos fractales son producto de realizar la iteración matemática de una función no lineal (z², por ejemplo); las leyes dinámicas que describen el comportamiento de diversos sistemas físicos muchas veces no son más que eso. De ahí que los fractales aparezcan como sus huellas, únicas, indelebles, inconfundibles.

Autoorganizándose

Los fractales son el prototipo de lo que uno estaría dispuesto a llamar un objeto complejo. No en el sentido de difícil o complicado, pues normalmente se generan a través de procedimientos sencillos, sino por el hecho de presentar detalle a toda escala, de guardar información a muy diferentes niveles. Nuestro Universo está plagado de objetos complejos, y él mismo, como los fractales, presenta estructuras organizadas a diversas escalas: cúmulos de galaxias, galaxias, estrellas, planetas, y por lo menos en nuestro planeta, nubes, montañas, organismos vivos. ¿De dónde salió todo esto?

Uno siempre se pregunta cómo surgió el Universo, pero con menos frecuencia se cuestiona cómo llegó a convertirse en lo que hoy conocemos. Si al principio de los tiempos, o mejor dicho, nuestros tiempos, el universo naciente carecía de forma y contenido, ¿qué lo llevó a organizarse? ¿Cómo lo hizo? En los últimos años estos cuestionamientos han comenzado a aclararse gracias al estudio de sistemas que, en condiciones adecuadas, tienen la capacidad de autorganizarse. Todos ellos comparten características comunes entre las que destacan: su habilidad para generar estructuras macroscópicas complejas y organizadas, su extrema susceptibilidad a las perturbaciones externas, y su increíble capacidad para autorregularse y funcionar como una entidad única que responde creativamente y se adapta a las condiciones del medio (Nicolis, 1989).

Los sistemas que se autorganizan siempre se encuentran en condiciones que los mantienen muy alejados de su estado de equilibrio; son entidades que están en contacto con el medio externo y utilizan la energía que éste les proporciona para organizarse y formar estructuras complejas. Es por ello que también se les denomina estructuras disipativas.

Un ejemplo típico de autorganización se presenta cuando una capa horizontal de algún fluido se somete a una diferencia de temperaturas. Para lograrlo basta calentar el líquido en su parte inferior o, aún más fácil, trabajar con un líquido volátil permitiendo que se evapore. Esto enfriará la superficie y provocará la diferencia de temperatura deseada. El fenómeno se presenta a gran escala cuando el Sol calienta la superficie terrestre y la atmósfera se toma como fluido de trabajo.

En este experimento, el líquido más caliente cercano a la base es menos denso y tratará de ascender; el más frío cercano a la superficie es más denso y tratará de descender. Si la diferencia de temperaturas es pequeña, la viscosidad del fluido impedirá su movimiento, pero si se sigue calentando se alcanza una condición crítica en la que repentinamente el líquido comienza a desplazarse y se organiza en celdas de flujo convectivo a las que se denomina celdas de Bénard (Figura 30 (a).

Figura 30. a) Esquema de la estructura de las celdas de Bénard en un corte lateral del fluido. b) Estructura en la superficie de la acetona después de la formación de las celdas. (Foto: Guillemro Sosa).

El experimento es fácil de hacer (Talanquer, 1991):

En un recipiente de fondo plano (como una caja de Petri) se coloca acetona hasta formar una capa de aproximadamente 0.3 cm de ancho. Se espolvorea sobre ella un poco de aluminio en polvo que sirve para hacer visible el movimiento de las partículas del fluido. Cuando se sopla sobre la superficie para acelerar la evaporación, es increíble ver cómo el sistema se autorganiza formando una multitud de celdas de convección (Figura 30(b)).

Cuando aparecen las celdas de Bénard, el sistema que era originalmente homogéneo adquiere una verdadera estructura. En cada una de las celdas hay del orden de 10²¹ moléculas que se desplazan de manera concertada, a pesar de su movimiento térmico azaroso. Esto quiere decir que de alguna forma se ha establecido comunicación entre ellas.

La aparición de los patrones de Bénard en un fluido es un fenómeno completamente reproducible. Si se aseguran las mismas condiciones de trabajo, las celdas se presentarán al alcanzar la misma diferencia de temperatura. Sin embargo, su posición o el sentido en el que rota el líquido dentro de ellas es algo impredecible e incontrolable. Sólo el azar determina cómo será el patrón en cada caso.

Esta posibilidad de elegir entre muchas opciones y de que el azar decida cuál se selecciona es típica de sistemas que se autorganizan. Se acostumbra decir que el sistema es arrastrado hasta un punto en el que repentinamente se le presentan muchos caminos, pero es imposible predecir cuál seguirá. El resultado de la selección puede conducirlo a un nuevo estado más complejo y organizado, pero también puede perderlo en el reino del caos. Loque es indudable es que se trata de un mecanismo muy efectivo para explotar la creatividad del sistema, generando formas complejas muy parecidas pero no idénticas.

Otros ejemplos de sistemas con capacidad de autorganizarse se presentan en casos tan distintos como la producción de rayos láser, la aparición de flujos turbulentos, las reacciones químicas oscilantes o la formación de ondas químicas (Talanquer, 1992). Al igual que en el caso de las celdas de Bénard, la descripción de su comportamiento incluye términos como selección, coherencia, creatividad, organización, adaptación. Esto ha abierto las puertas hacia el campo de la biología, y hoy resulta que modelos muy semejantes se utilizan para estudiar el desarrollo embrionario, los procesos de diferenciación y localización celular, la propagación de impulsos nerviosos o la formación de órganos multicelulares.

Los modelos propuestos para estudiar estos fenómenos son de diversos tipos, pero dentro de ellos existe una familia que ha resultado particularmente útil y su uso se ha generalizado. Se les llama autómatas celulares y es aquí donde, de nuevo, nos invaden los fractales.

Como un juego

Los autómatas celulares fueron utilizados por primera vez por los matemáticos John von Neumann y Stanislaw Ulam en 1948 para representar la reproducción en algunos sistemas biológicos. Posteriormente, su uso se extendió a diversos campos y hoy día sus aplicaciones son muy variadas.

Para construirlos basta tomar un arreglo de sitios o celdas, cada una de las cuales se encuentra en un estado que se caracteriza por la asignación de un valor numérico. Por ejemplo, si sólo hay dos estados posibles: vivo-muerto, vacío-lleno, etcétera, pueden elegirse los números 0 y 1 para distinguirlos.

Una vez elegido un estado inicial para todo el sistema se procede a estudiar cómo evoluciona en el tiempo. Para ello se definen reglas que establecen cómo cambia el estado de cada celda, considerando su situación y la de sus vecinos más cercanos en la etapa anterior.

Un caso sencillo se presenta cuando consideramos un autómata celular unidimensional en el que cada celda puede estar ocupada por un organismo vivo (1) o estar vacía (0). Si la distribución inicial es al azar; una representación esquemática del sistema se vería de la siguiente manera:

Las reglas de evolución temporal que podemos proponer son múltiples. Por ejemplo:

Cada organismo vivo sobrevivirá para la siguiente etapa si y sólo si no lo rodean por ambos lados otros organismos vivos (esto podría representar la competencia). En un sitio vacío aparece un organismo vivo (nacimiento) si al menos un vecino es un organismo vivo.

En términos numéricos esta regla de evolución podría esquematizarse considerando la suma de los números asignados a cada celda y sus dos vecinos más cercanos. La suma tomaría valores entre 0 (todos vacíos) y 3 (todos llenos), y el estado para la siguiente etapa se obtendría consultando una tabla como la siguiente:

Cuando la regla se aplica a cada celda del sistema inicial se genera la población de la siguiente etapa. Después el procedimiento se repite una y otra vez, y para fines de análisis resulta conveniente dibujar uno tras otro los resultados que se obtienen:

En la práctica este trabajo puede hacerlo sistemáticamente una computadora (véase el capítulo «Para la computadora») y el esquema de evolución después de 100 etapas, por ejemplo, es como el que se muestra en la figura 31 (a). En esta figura se distinguen los sitios llenos de los vacíos por la asignación de color blanco o negro.

Figura 31. Patrones de evolución de una autómata celular. (a) y (b) corresponden a la regla de crecimiento descrita en el texto; (c) y (d) muestran el resultado para reglas distintas.

De nuevo, el resultado es fascinante. A pesar de haber partido de una situación azarosa y de que la regla de evolución actúa muy localizadamente (sobre una celda y sus dos primeros vecinos), el autómata celular es capaz de generar espontáneamente un patrón complejo que presenta organización y estructura a toda escala. Esto es, el sistema se autorganiza.

Las características del patrón que se forma se distinguen más claramente cuando se repite el cálculo suponiendo que inicialmente sólo había un organismo vivo situado en una celda central. El resultado de la evolución del autómata (Figura 31(b)) es nada más y nada menos que una estructura muy similar al ¡triángulo de Sierpinski! La autorganización del sistema conduce a la formación de una estructura compleja, autosimilar y con dimensión fraccional. Fractales, fractales, fractales.

Si la regla de evolución se modifica, la estructura del patrón puede cambiar drásticamente (Figuras 31(c) y 31(d)), pero en general sólo se identifican unos cuantos tipos generales. Hay reglas que conducen a patrones fractales o a estructuras periódicas; otras no llevan a nada o generan estructuras de tamaño finito. Las condiciones iniciales pueden modificar ciertos detalles pero no la esencia del resultado.

El ejemplo que hemos presentado es un caso sencillo y quizá poco realista si pretendemos representar el comportamiento de un sistema físico. Sin embargo, las ideas generales pueden extenderse para generar autómatas en dos y tres dimensiones que reproducen notablemente bien las propiedades de muchos sistemas complejos. El reto al utilizarlos consiste en capturar la esencia del fenómeno y traducirla al lenguaje del autómata. Considerando un mayor número de estados para cada celda y diferentes reglas de evolución, los autómatas celulares efectúan la mimesis de la formación de ondas químicas, el flujo de fluidos a través de obstáculos, o el crecimiento de copos de nieve. Cuando se introducen ciertos elementos aleatorios en las reglas que rigen su comportamiento, son modelos adecuados para fenómenos tales como la propagación de enfermedades infecciosas o de incendios en un bosque, la difusión de líquidos a través de medios porosos o la distribución de cierta especie de plantas en una selva (Peterson, 1988).

Detrás de muchos de los resultados obtenidos siguen apareciendo los fractales como la elección más eficiente para generar estructuras complejas, como la alternativa más creativa, como obsesión inevitable.

VII. Tiempo fractal, para acabar

Cuando hablamos de fractales pensamos de inmediato en formas geométricas u objetos que ocupan el espacio siguiendo patrones muy particulares. Tan es así que sus propiedades básicas: longitud infinita, dimensión fraccional o detalle a toda escala, hacen referencia a conceptos espaciales que de alguna forma u otra somos capaces de visualizar. Sin embargo, imaginar algo como un tiempo fractal parece rayar en los límites de la locura.

Primer intento. Si toda sucesión de eventos en el tiempo tuviera estructura fractal, nuestra vida podría ser un verdadero infierno. Cada instante contendría todo pasado y futuro y vivíriamos constantemente nuestra muerte, pero esto es exagerar. Si toda distribución de materia en el espacio siguiera las reglas de la geometría fractal, estaríamos en todas partes, seríamos el universo entero.

A un nivel más modesto se nos abre otra posibilidad.

Segundo intento. Podríamos imaginar un fenómeno en el que los eventos que lo caracterizan no ocurrieran en intervalos igualmente espaciados de tiempo, sino por paquetes, y dentro de estos encontraríamos eventos similares distribuidos también en paquetes, y dentro de cada uno de ellos, más paquetes, y así hasta que la escala de tiempos se nos acabe.

Por ejemplo, detectamos una señal que se produce a lo largo de un mes varias veces al año. Al analizar su comportamiento en un mes vemos que realmente aparece a lo largo de un día varias veces al mes. El registro de la señal en esos días demuestra que se le detecta en algunas horas a lo largo del día, o mejor dicho, en algunos minutos a lo largo de la hora, o en algunos segundos a lo largo de cada minuto, etcétera. Una gráfica anual de la señal sería semejante a la siguiente:

La pregunta es, ¿tenemos derecho o no a decir que un fenómeno como éste se da en un tiempo fractal? De alguna forma, ya nos habíamos enfrentado a un problema similar cuando señalamos la utilidad del fractal de Cantor para modelar la aparición de ruido en la transmisión de información en sistemas de comunicación digital. La idea es, en esencia, la misma y aparentemente no es el único caso al que se aplica.

En un material amorfo como el vidrio, el hule o los plásticos, los átomos o moléculas que lo constituyen se encuentran distribuidos en posiciones aleatorias, y no ordenadamente, como en un cristal. Esto hace que el sistema esté lleno de defectos en donde los enlaces entre partículas se encuentran distorsionados y bajo tensión.

Cuando un material amorfo se sujeta a la acción de algún esfuerzo que lo deforma y luego se le libera, los defectos que hay en él se desplazan a lo largo del sistema y se dice que el material se relaja. Ahora bien, el asunto no es así de fácil pues cada defecto, para movilizarse, necesita tener energía suficiente para vencer la barrera que siempre se opone a ello. El tamaño de esta barrera de energía no es el mismo para todos los defectos y normalmente depende de su posición en el material y de su naturaleza.

Cuando la relajación se inicia, los defectos cuya barrera energética es pequeña se desplazan sin problema. Otros tardan más tiempo, y otros mucho más. El hecho es que la relajación se da en tiempo fractal, pues mientras algunos movimientos tardan años en darse, en ese intervalo ya se produjeron relajamientos en todas las escalas de tiempo (desde picosegundos en adelante).

Esta manera de concebir el problema ha resultado muy útil para comprender cómo «envejecen» algunos materiales amorfos como los plásticos que inundan nuestra vida cotidiana, o cómo responden a la acción de esfuerzos externos, por qué se fracturan o quiebran las botas de hule o por qué algunas fibras sintéticas con las que se fabrica la ropa se deforman más de la cuenta. El suponer la presencia de relajamientos que se dan a toda escala en el tiempo, ha permitido generar modelos comunes para todos estos fenómenos y simplificar su análisis. Todo esto con sólo pensar en la posibilidad de esta multiplicación interminable de tiempos.

El camino que ahora nos toca seguir está prácticamente trazado: espacio fractal y tiempo fractal, ¿cuál es el resultado de imaginar un fenómeno que se dé a toda escala, tanto desde el punto de vista espacial como temporal?

La respuesta está en el aire, aunque ya se han desarrollado algunas teorías y modelos que, aunque muy discutidos, han llamado la atención de muchos científicos. Estas nuevas ideas en las que se esconden conceptos como criticalidad autorganizada, señalan que estos fractales espaciales y temporales quizá se encuentran en fenómenos tan comunes como las avalanchas y los temblores. En general, se trata de sistemas que viven al borde del colapso, pero muestran una enorme capacidad de recuperación después de cada catástrofe.

La idea de una avalancha fractal no es tan complicada; pensemos tan sólo en un gran derrumbe dentro del cual se producen muchos pequeños derrumbes, y dentro de éstos, otros, y así sin límite. Esto sucede también desde el punto de vista temporal: algunas de las avalanchas dentro de otras avalanchas se darán en segundos, otras en minutos, otras en horas, etcétera.

¿Es todo esto producto de la casualidad o nos hemos empeñado en ver algo que no hay? ¿Es tan atractiva la idea que nos ha seducido hasta perder todo contacto con la realidad? ¿Están ahí o no están?

VIII. Para la computadora

La construcción de un fractal, la posibilidad de utilizarlo para producir, almacenar, analizar o transmitir una imagen se simplifica considerablemente haciendo uso de la computadora. De hecho, el efecto y la utilidad que ha demostrado tener la geometría fractal no se hubieran manifestado sin las facilidades de cálculo y representación gráfica que proporciona el trabajo en computadora; parecen estar hechos el uno para el otro. Los fractales se generan a través de procesos en los que una misma operación se repite un sinnúmero de veces, y eso es precisamente lo que una computadora sabe hacer mejor.

La calidad de la visualización de una estructura fractal en el monitor de una computadora depende de la resolución de la pantalla aunque, en un sentido estricto, jamás obtendremos una representación exacta que reproduzca el detalle de la figura a toda escala. Sin embargo, la tecnología moderna ya permite generar imágenes cuya resolución va más allá de lo que podemos distinguir con nuestros ojos.

La mayoría de los métodos desarrollados para construir imágenes fractales se basan en procedimientos muy sencillos que en cualquier lenguaje computacional se expresan en unos cuantos renglones; de ahí la sorpresa que provoca observar la complejidad de la imagen que hacen surgir en la pantalla.

Sin duda alguna, la manera más fácil de entender qué es un fractal y convencerse de su enorme utilidad, es aceptar el reto de construirlo. Por ello hemos incluido en este capítulo un conjunto de instrucciones y programas para la computadora que permiten generar la mayoría de las figuras de este libro. Si se sabe BASIC, el camino está prácticamente andado, si no, recomendamos copiar directamente los programas y trabajar con ellos. Estamos dispuestos a apostar que no habrá nadie que se arrepienta.

En el país de las maravillas

Conjuntos de Julia

El conjunto de Julia correspondiente a un valor determinado de la constante c se genera computacionalmente a través de la aplicación de la iteración zn+1 = zn²+c a cada uno de los puntos de una red definida en una región adecuada del plano complejo. Para hacerlo es necesario escribir la operación de interés en términos de sus partes real e imaginaria. Esto es:

zn+1= (an+1,bn+1) zn=(an, bn) c=(Cr, Ci),

donde utilizamos la representación tipo coordenadas para cada término de la iteración. Al sustituir resulta:

zn+1=zn² + c= (an, bn) (an, bn) + (Cr, Ci) = (an+1, bn+1)

y si multiplicamos y sumamos:

(an+1,bn+1)= (an²− bn² + Cr, 2an bn+ Ci).

Cuando se igualan dos números complejos, necesariamente se cumple que sus partes reales y sus partes imaginarias son iguales entre sí, es decir:

Real an+1 = an²− b²n+ Cr

Imaginaria bn+1 = 2an bn + Ci

Con esto se logra convertir la iteración de números complejos zn+1 = zn² + c, en dos iteraciones de números reales que son más fáciles de manejar.

Para iniciar la búsqueda de prisioneros y escapistas es necesario dar los valores de Cr y Ci que se quieran, y seleccionar un punto (ao, bo) para hacer la prueba. Aplicando la iteración sobre él se analizan las características de la órbita para determinar la naturaleza del atractor al que se dirige. Es evidente que si el atractor está en el infinito, jamás podremos alcanzarlo. Afortunadamente, puede demostrarse (Peitgen, 1984) que si el resultado de una iteración es un número complejo cuya distancia al origen r es mayor que dos, la órbita se escapará hacia infinito; la distancia r se calcula a través del teorema de Pitágoras, R²= a² + b² (Figura 32). Esto permite distinguir entre puntos prisioneros y escapistas.

Figura 32. La distancia R es una medida del tamaño del número complejo z= (a,b) . Por el teorema de Pitágoras, R²=a²+b².

En forma práctica: se aplica el mapeo; se analiza el valor de r, para el numero obtenido; si r>2, el punto no se pinta en la pantalla y se selecciona un nuevo valor inicial; si r<2 se aplica de nuevo el mapeo sobre el resultado y se repite el análisis anterior. Si después de un número N de iteraciones (por ejemplo, 100) la distancia al origen de la órbita (r) sigue siendo menor que dos, se considera que el punto es prisionero (pertenece al cuerpo del conjunto de Julia) y se le grafica con un color que lo distinga. En un lenguaje computacional como el BASIC, el siguiente programa genera en la pantalla de un monitor monocromático el cuerpo del conjunto de Julia asociado a la constante compleja c=(Cr, Ci) que se seleccione:

REM "Conjuntos de Julia"

KEY 0FF: CLS

INPUT "Dame la constante compleja c ", Cr, Ci

CLS: SCREEN 1

WINDOW (−2, −2)−(2, 2)

LINE (−2, −2)−(2, 2), , B

Paso = 200: N =100

Delta = 4/Paso

ao = −2: bo = −2

REM "Se construye una red en el plano complejo"

FOR J = 1 TO Paso

FOR K = 1 TO Paso

a = ao + J * Delta

B = bo + K * Delta

i= 0: RR = O

REM "Se hace la iteración en cada punto"

WHILE (i < N AND RR < 4)

an = a * a − B * B + Cr

B = 2 * a * B + Ci

a = an

RR = a * a + B * B

i = i+1

WEND

REM "Se dibujan los prisioneros"

IF i < N THEN 10

PSET (ao + J * Delta, bo + K * Delta) 10

NEXT K

10 NEXT J

END

El detalle de la frontera (conjunto de Julia) de las figuras obtenidas con este programa (Figuras 8 y 9) mejora al incrementar el número de puntos sobre el que se aplica el mapeo (variable Paso), así como utilizando monitores con más alta resolución (SCREEN).

Si se cuenta con una paleta de color; el programa puede modificarse para asignar distintos colores a regiones del plano complejo, fuera del cuerpo del conjunto de Julia, cuyas órbitas presenten diferente rapidez de escape medida como N−i (valores pequeños de i implican que el límite r=2 se rebasa con rapidez al aplicar la iteración). En la siguiente tabla se presentan algunos de los muchos valores de c para los que el conjunto de Julia muestra características interesantes (Peitgen, 1986)

La lista, por supuesto, no agota el número de posibilidades, y es tan sólo un reto al lector que desee adentrarse en este reino de fantasía:

El conjunto de Mandelbrot puede generarse con relativa facilidad si se toman en cuenta dos principios básicos:

a) Todo valor de c que pertenece al conjunto genera una órbita que no se dispara a infinito al aplicar la iteración zn+1=zn² +c al punto z₀(0,0).

b) Toda órbita de iteración cuya distancia al origen r exceda de dos, escapará a infinito.

Con base en esto, basta analizar el comportamiento de la iteración cuadrática aplicada al punto zo= (0,0) para distintos valores de c, y graficar sobre el plano complejo aquellas c en las que el origen se comporta como prisionero. Esto puede hacerse sistemáticamente a través de un programa de cómputo sencillo, cuya estructura en BASIC sea como la siguiente:

REM "Conjunto de Mandelbrot"

KEY 0FF: CLS

SCREEN 1

WINDOW (−2.4, −1.25)−(0.8, 1.25)

LINE (−2.4, 0)−(0.8, 0): LINE (0, −1.25)−(0, 1.25)

LINE (−2.4, −1.25)−(0.8, 1.25), , B

Paso = 200: N = 100

Deltr = 3.2/Paso: Delti = 2.5/Paso

REM "Se seleccionan las constantes c a visitar"

Cr = −2.4

FOR J = 1 TO Paso

Cr = Cr + Deltr

Ci = −1.25

FOR K= 1 TO Paso

Ci = Ci + Delti

ao = O

bo = O

i= O: RR = O

REM "Se hace la iteración en zo = (0, 0)"

WHILE (i < N AND RR < 4)

an = ao * ao − bo * bo + Cr

bo = 2 * ao * bo + Ci

ao = an

RR = ao * ao + bo * bo

i=i+1

WEND

REM "Se dibujan los puntos del conjunto"

IF i < N THEN 10

PSET (Cr, Ci)

NEXT K

NEXT 3

END

En este programa se recorre el intervalo de valores de la constante c comprendido entre −2.4 y 0.8 en su parte real, y de −1.25 a 1.25 en su parte imaginaria. Todo valor de c que pertenece al conjunto de Mandelbrot se dibuja en el plano complejo representado en la pantalla. La estructura del conjunto se muestra en la figura 10. De nuevo es importante señalar que los detalles del conjunto se hacen más notorios al incrementar el valor de la variable. Paso (número de valores de c visitados) o la resolución del monitor. Las ilustraciones más famosas del conjunto de Mandelbrot se han realizado en monitores de color de alta resolución, asignando diferentes colores a valores de c fuera del conjunto, de acuerdo con la rapidez de divergencia o escape a infinito de sus órbitas (controlado por la variable i; ver las láminas).

A diferencia de los conjuntos de Julia, de los cuales existe uno para cada valor del parámetro complejo c, el conjunto de Mandelbrot es único. Sin embargo, en él está contenida toda la complejidad de cualquier conjunto de Julia imaginable. Por ello, analizar los detalles de su contorno puede ser una experiencia inolvidable. Para demostrarlo, recomendamos aquí algunas zonas dignas de exploración, e invitamos al lector a hacer sus propios descubrimientos en este mundo fascinante (Peitgen, 1986).

En estos casos es necesario modificar un poco el programa anterior para considerar los nuevos límites del WINDOW, los valores de inicio de Cr y Ci que correspondan, así como el tamaño del intervalo por recorrer en el eje real y en el eje imaginario (indicados en las variables Deltr y Delti). En la medida que el WINDOW es más pequeño resulta recomendable tomar cada vez valores mayores de N.

Un mundo de imágenes

Ping-pong fractal

Los principios en los que se basa el método del ping-pong fractal son realmente sencillos. Para utilizarlo sólo es necesario construir la tabla del conjunto de transformaciones de afinidad que generan el collage de la figura de base sobre la que se desea trabajar. El resto consiste en establecer un mecanismo de selección azarosa de cada uno de los algoritmos correspondientes, para aplicarlos iteradamente a partir de un punto arbitrario inicial. En un lenguaje simple como BASIC estas ideas pueden plasmarse en un programa corto como el que se lista a continuación, escrito para el caso particular de la hoja de helecho fractal (Figura 15 (b)), cuya tabla de transformaciones se encuentra en el capitulo «Un mundo de imágenes»:

REM "Imagen de una hoja de helecho fractal"

CLS: SCREEN 1

WINDOW (−3, 0)−(3.5, 11)

pl = 0.005: p2 = 0.0975:

f = 3.1416/180

x = 0: y = O

1

d = RND

x = r * COS(A * f) * x − s * SIN (B * f) * y + h

y = r * SIN(A * f) * x + s * COS (B * f) * y + k

PSET(x, y)

n=n+1

IF n > 20000 THEN 5

REM "Se selecciona al azar cada transformación"

IF d < p1 THEN 2

IF d > p1 AND d < p1 + p2 THEN 3

IF d > p1 + p2 AND d < p1 + p2 + p3 THEN 4

r = 0.85: 5 = 0.85: h = 0

k = 1.6: A = −1.5: B = −1.5

GOTO 1

2

r = 0: s = 0.16: h = 0

k = 0: A = 0: B = 0

GOTO 1

3

r = 0.3: s = 0.37:h =0

k = 0.44: A = 135:B = −40

GOTO 1

4

r = 0.3: 5 = 0.34:h =0

k = 1.6: A = 45: B= 45

GOTO 1

5

END

Como puede verse, la elección de cada transformación de afinidad se hace de acuerdo con el valor aleatorio de la variable d, considerando la probabilidad de visita de cada área pi. Las características del lenguaje de programación utilizado, obligan a manejar las variables angulares A y B en radianes, por lo que se introduce el factor de transformación f. La nitidez de la figura obtenida puede mejorarse ya sea utilizando un monitor de alta resolución o incrementando el número total de iteraciones que en nuestro caso se ha limitado a 20 000.

En caso de contar con una paleta de color, la imagen puede enriquecerse por la asignación de colores o tonos distintos de acuerdo con la frecuencia de incidencia en cierta región de la pantalla.

Debe ser claro que el fractal generado en la computadora no es, en el estricto sentido matemático, un verdadero fractal. La posibilidad de tener detalle a toda escala está restringida por el tamaño de los puntos desplegados en el monitor, de manera que hay un límite en la repetición de la forma original. Aun así, el método es muy útil para construir excelentes representaciones del caso ideal.

La estructura de este programa puede servir para reproducir el fractal que se desee, con tal de cambiar los valores de r, s, h, k, A y B que correspondan a cada transformación, las probabilidades de visita pi, y cuando se requiera, incluir las transformaciones de afinidad adicionales que sean necesarias.

Juegos naturales

Agregación limitada por difusión

Para simular el crecimiento de un agregado fractal por el método de agregación limitada por difusión (DLA), lo primero que hay que hacer es elegir el tipo de celda con la que se va a trabajar. Si la celda es circular; hay que colocar una partícula semilla en el origen de una malla regular; si la celda es rectangular, que es el caso que aquí ilustraremos, se coloca una línea de semillas en la base de la malla para representar al electrodo.

El cálculo se inicia añadiendo una partícula en una posición aleatoria alejada de la base, y se permite que inicie su movimiento siguiendo una caminata al azar. Si al hacer su recorrido casualmente visita un sitio adyacente a alguna semilla, pasa a formar parte del cúmulo y una nueva partícula se introduce al sistema. Esta recorre su camino azarosamente hasta toparse y adherirse al agregado en crecimiento. El proceso se repite con un número N de partículas, estableciendo condiciones a la frontera que aseguran el reemplazo de toda partícula que en su trayectoria aleatoria rebase los límites impuestos al sistema.

El siguiente programa en BASIC permite crecer un agregado fractal en una celda rectangular donde se depositan 900 partículas:

REM "DLA para una celda rectangular"

KEY 0FF: RANDOMIZE TIMER

CLS: SCREEN 1

WINDOW (−40, −36)−(40, 36)

LINE (−35, −35)−(35, 35), , B

LINE (−30.5, −28.3)−(30.5, −27.7), 3, BF

REM "Condiciones iniciales"

N = 900: Con = 0

WHILE Con <= U

REM "Definición de posición aleatoria"

x = −30 + INT(61 * RND): y = 28

LINE (x − 0.4, y − 0.4)−(x + 0.4, y + 0.4), , BF

C=0

REM "Análisis del estado de sitios vecinos"

10

IF (POINT(x + 1, y) <> 0 OR POINT(x − 1, y) <> 0 OR

POINT(x, y + 1) <> 0 OR POINT(x, y − 1) <> 0) THEN

C = 1 ELSE C = O

IF C = 1 THEN 30

LINE (x − 0.4, y − 0.4)−(x + 0.4, y + 0.4), 0, BF

REM "Cálculo de nueva posición al azar"

Sel = RND

IF (Sel <= 1/3 AND POINT(x+1, y) = 0) TEEN x = x + 1

IF (Sel >= 1/3 AND Sel <=2/3 AND

POINT(x − 1, y) = 0) THEN x = x − 1

IF (Sel >= 2/3 AND POINT(x, y−1) = 0) THEN y = y − 1

LINE (x − 0.4, y − 0.4)−(x + 0.4, y + 0.4), , BF

REM "Condición a la frontera"

IF (x < −33 OR x > 33 OR y < −33 OR y > 33 ) THEN 20

GOTO 10

20

LINE (x − .4, y − .4)−(x + .4, y + .4), 0, BF

GOTO 40

30

Con = Con + 1

40

WEND

END

La agregación por DLA es un proceso relativamente lento, por lo que no hay que desesperar antes de ver completo el depósito (Figura 23(b)). El programa anterior puede modificarse con relativa facilidad para trabajar en una celda circular o incluir la posibilidad de que las partículas reboten antes de adherirse (Talanquer, 1991). Esto es de utilidad para analizar cómo cambia la estructura y su dimensión fractal.

Huellas en el tiempo

Sobrepoblaciones

El comportamiento temporal de la dinámica poblacional que corresponde a la relación:

Ni+1= aNi (1−Ni)

puede generarse fácilmente en la computadora. Para ello hay que construir un programa en el que, dados los valores del parámetro a y la población inicial N0, se calculen las poblaciones sucesivas N₁, N₂, N₃, …, y se grafiquen como función del tiempo. En BASIC (Cortés, 1992):

REM "Comportamiento temporal de la población"

INPUT "Dame el parámetro de crecimiento a (0−4)", a

INPUT "Dame la población inicial No (0−1)", No

CLS: SCREEN 2

WINDOW (−5, −0.1)−(105, 1.1)

LINE (0, 0)−(0,1): LOCATE 2, 2: ?"N"

LINE (100, 0)−(0,0): LOCATE 22, 75:?"t"

REM "Cálculo del comportamiento temporal"

FOR i=0 TO 100

LINE −(i, No)

No = a * No * (i − No)

NEXT i

END

Las gráficas que se generan son como las de la figura 28 y corresponden a un análisis en el que se realizan 100 iteraciones. Para obtener el diagrama de bifurcaciones (Figura 29), la iteración debe hacerse para varios valores sucesivos de a, graficando para cada uno de ellos los distintos valores que alcanza la población en las últimas iteraciones (si se hacen 100 por ejemplo, basta tomar las últimas 25):

REM "Diagrama de bifurcaciones"

INPUT "Dame la población inicial No (0−1)", No

CLS: SCREEN 2

WINDOW (2.75, −0.1)−(4.1, 1.1)

LINE (2.8, 0)−(4, 1)9 , B

LOCATE 2, 2: PRINT "N": LOCATE 23, 77: PRINT "a"

REM "Cálculo y representación gráfica"

FOR a = 2.8 TO 4 STEP 0.002

FOR i = 1 TO 100

No = a * No * (1 − No)

IF i > 75 THEN PSET (a, No)

NEXT i

NEXT a

END

Si se desea utilizar la computadora como microscopio y hacer ampliaciones, basta cambiar los límites de la instrucción WINDOW, y el intervalo de valores a que se recorre.

Autómata celular

Recordemos que el autómata celular cuyo comportamiento nos interesa investigar está definido en una malla unidimensional en la que cada celda puede tomar uno de dos valores posibles: 0 o 1. La regla de evolución temporal que se ha elegido se resume en una tabla como la siguiente, en la que se establece cuál será el nuevo estado de cada celda, como función de la suma de los valores que tenían ella y sus dos primeros vecinos en la etapa anterior:

El programa de computadora por construir debe entonces analizar cuánto vale la suma en cada una de las celdas, y con base en ello cambiar su estado. Después de actualizar a todo el sistema se elige un código de color: 1-negro, 0-blanco, por ejemplo, y se dibuja el resultado. El proceso se repite tantas veces como se quiera, desplegando en la pantalla, una tras otra, la estructura que se tiene en cada etapa:

REM "Autómata celular"

DIM Vieja(105), Nueva(105)

CLS: SCREEN 2

WINDOW (0, −100)−(100, 0)

j = −1

REM "Condiciones iniciales al azar"

FOR i = 1 TO 100

Vieja(i) = IIT (2 * RND)

IF Vieja(i) = 1 THEN

LINE (i, j)−(i + 1, j + 1), , BF

10

NEXT i

REM "Nuevos estados"

FOR i = 2 TO 99

Sum = Vieja(i) + Vieja(i + 1) + Vieja(i − 1)

IF Sum = 0 THEN Nueva(i) = 0

IF Sum = 1 THEN Nueva(i) = 1

IF Sum = 2 THEN Nueva(i) = 1

IF Sum = 3 THEN Nueva(i) = 0

NEXT i

Nueva(1) = Nueva(99)

Nueva(100) = Nueva(2)

j = j − 1

REM "Actualización"

FOR i = 1 TO 100

IF Nueva(i) = 1 THEN

LINE (i, j)−(i + 1, j + 1), , BF

Vieja(i) = Mueva(i)

NEXT i

IF j >= −100 THEN 10

END

Es interesante modificar el programa anterior para alterar las condiciones iniciales o la regla de evolución del autómata. Algunos de los patrones que caracterizan al sistema se presentan en la figura 31 y muestran la estructura alcanzada después de 100 etapas.

Bibliografía

De todos los posibles, los siguientes libros y artículos fueron fundamentales en la elaboración de este libro:

Argoul, F., et al. «Self-Similarity of Diffusion-Limited Aggregates and Electrodeposition Clusters», Phys. Rev. Lett. 61(22) 2558 (1988).

Bak, P. y K Chen. «Self-Organized Criticality», Scientific American 264 (1) 26 (1991).

Braun, E. Un movimiento en zigzag, La ciencia desde México, Núm. 13, SEP, FCE, CONACYT, México, 1986.

Briggs, J. y F. D. Peat. Turbulent Mirror, Harper and Row, Nueva York, 1990.

Córdoba, J., V. Talanquer y G. Irazoque. «Patrones de flujo», Eduq. quím. 4(1) 32 (1993).

Cortés, F., A. Gamboa, Y. Talanquer y G. Irazoque, «Caoticidades», Eduq. quím. 3 (4) xxx (1992).

Crutchfield, J. P., J. Doyne Farmer, N. H. Packard y R. S. Sahw, «Chaos», Scientific American, 256 (6) 46(1986).

Davies, P., The Cosmic Blueprint. Heinemann, Londres, 1987.

Dewdney, A. K «Computer Recreations», Scientific American, 253 (2) 16 (1985); 255 (6) 14 (1986): 257 (1) 108 (1987); 257 (5)140 (1987); 262 (5) 90 (1990).

Dresden, M., «Chaos: A New Scientific Paradigm or Science by Public Relations?», The Physics Teacher; 30, 11 (1992); 30, 75 (1992).

Feder, J. Fractals, Plenum Press, EUA, 1989.

Ford, J., «What is chaos, that we should be mindful of it?», The New Physics,. Paul Davies (compilador), Cambridge University Press, Gran Bretaña, 1989.

Gardner, M., «Mathematical Games», Scientific American, 235 (6)124 (1976).

Goldberger, A. L., D. R. Rigney, y B. J. West. «Chaos and Fractals in Human Physiology», Scientific American 262 (2) 34 (1990).

Gould, H. y J. Tobochnik, An Introduction to Computer Simulation Methods. Applications to Physical Systems, parte 1 y 2, Addison Wesley, EUA, 1988.

Grier, D. et al «Morphology an Microstructure in Electrochemical Deposition of Zinc», Phys. Rev. Lett. 56 (12) 1264 (1986).

Jürgens, H., H. O. Peitgen y D. Saupe, «The Language of Fractals», Scientific American 263 (2) 40 (1990).

Kahanda, G. L. M. K S. y M. Tomkiewicz, «Morphological Evolution in Zinc Electrodeposition», J. Electrochem Soc. 136 (5)1497 (1989).

Liang, S. «Random-walk Simulations of Flow in the Hele-Shaw Celis», Phys. Rev. A 33, 2663 (1986).

Mandelbrot, B., «How long is the coast at Britain?», Science, 155 636 (1967).

—, B., «An Interview», Omni, 5 febrero 1984.

Matsushita, M. et al. «Fractal Structures of Zinc Metal Leaves Grown by Electrodeposition». Phys. Rev. Lett. 53 (3) 286 (1984).

Nicolis, G. «Physics of far-from-equilibrium Systems and self-organization», en The New Physics, Paul Davies (compilador.), Cambridge University Press, Inglaterra, 1989.

Ocaña-Fuentes, G., «La geometría fractal», Información Científica y Tecnológica. 12 (170) 7 (1990).

Peitgen, H. O., D. Saupe, F. V. Haeseler, Mathematical Intelligencer (2) 11(1984).

Peitgen H. O. y P. H. Richter, The Beauty of Fractals. Springer-Verlag. Alemania, 1986.

Peitgen, H. O., H. Jürgens y D. Saupe, Fractals for the Classroom. Parte 1 Springer-Verlag, EUA, 1992.

Peterson, I., The Mathematical Tourist, W. H. Freeman and Company. Nueva York, 1988.

Peterson, I., Islands of Truth, A Mathematical Mistery Cruise. W. H. Freeman and Company, Nueva York, 1990.

Prigogine, I. el. Stengers, Order out of Chaos, Bantam, EUA, 1989.

Rietman, E., Exploring the Geometry of Nature, Windcrest Books. EUA, 1989.

Robinson, A. L., «Fractal fingers in viscous fluids», Science 288, 1077 (1985).

Sagués, F. y J. M. Costa, «A Microcomputer Simulation of Fractal Electrodeposition» J. Chem. Educ. 66 (6) 502 (1989).

Sander. L. M. «Fractal Growth», Scientific American 256 (1) 94 (1987).

Sawada, Y., A Dougherty y J. P. Gollub. «Dendritic and Fractal Patterns in Electrolytic Metal Deposits», Phys. Rev. Lett. 56 (12)1260 (1986).

Talanquer, V. y G. Irazoque. «Fractales». Eduq. quím. 2 (3)114 (1991); ¿Qué es autorganización? I. El problema de la convección, 2 (4) 166 (1991): ¿Qué es autorganización? II. Reacciones oscilantes, 3(1) 36 (1992): ¿Qué es autorganización? III. Ondas químicas, 3 (2) 89" (1992).

Tang, C. «Diffusion-limited Aggregation and die Saffman-Taylor Problem», Phys. Rev. A 31, 1977 (1985).

Voss, R. F. y M. Tomkiewicz. «Computer Simulation of Dendritic Electrodeposition», J Electrochem. Soc. 132 (2) 371(1985).

Walker, J., «The Amateur Scientist. Fluid interfaces, including fractal lows can be studied in a Hele-Shaw cell», Scientific American 57 (5)134 (1987).

Witten, T. A. y L. M. Sander. «Diflusion-Limited Aggregation, a Kinetic Critical Phenomenon», Phys. Rev. Lett. 47 (19)1400 (1981); «Diffusion-Limited Aggregation», Phys. Rev. B. 27 (9) 5686 (1983).

VICENTE TALANQUER. Estudió la carrera de Químico en la Universidad Nacional Autónoma de México, donde también obtuvo el Doctorado en Ciencias Químicas (Fisicoquímica) en 1992. En esa fecha se integró al cuerpo académico de la Facultad de Química de la UNAM como profesor de tiempo completo. En el año 2000, se trasladó a la Universidad de Arizona en Tucson, donde en la actualidad trabaja como profesor asociado. Autor o coautor de más de 10 libros de texto para la primaria y secundaria mexicanas y de cerca de 80 artículos arbitrados de investigación en fisicoquímica, educación química y pensamiento docente, en la actualidad su trabajo de investigación se centra en el estudio, reflexión y mejoramiento de la enseñanza de la química y de la formación de docentes en ciencias. En particular, se interesa en la caracterización de los marcos conceptuales y los patrones de razonamiento utilizados por los estudiantes de química para generar explicaciones o resolver problemas que requieren razonamiento cualitativo (clasificación, comparación, inferencia, predicción).