Nome da Atividade
DESCOMPLICANDO AS CIÊNCIAS DA COMPLEXIDADE: UMA INTRODUÇÃO INTERDISCIPLINAR
CÓDIGO
99980004
Carga Horária
51 horas
Tipo de Atividade
DISCIPLINA
Periodicidade
Semestral
Modalidade
PRESENCIAL
Unidade responsável
CARGA HORÁRIA TEÓRICA
2
CARGA HORÁRIA EXERCÍCIOS
1
FREQUÊNCIA APROVAÇÃO
75%
CARGA HORÁRIA OBRIGATÓRIA
3
CRÉDITOS
3
Ementa
Um pouco de filosofia da ciência; Pensamento sistêmico: o que há além do mecanicismo reducionista?;
Mas, afinal, o que é um sistema?; Células, animais, plantas, humanos, linguagem, cidades, empresas: o
que há de comum entre tudo isso?; O poder das Leis de Potência; Redes em todo o lugar: um universo
conectado; Instável, mas nem tanto: ordem a partir do caos; O universo tende à desordem: por que estamos
aqui?; Como um bando de aves se compara a uma torcida de futebol: auto-organização e propriedades
emergentes; Uma hierarquia sem ninguém mandando: como é possível?; De átomos a seres vivos:
organização através do princípio de causalidade restrita; Um mundo sem causas: complexidade por
afinidade; Por que agimos como agimos: o caos aparente das redes sociais; Se o nosso mundo é um
sistema complexo auto-organizado, como saber se no “final tudo vai dar certo”?: ninguém sabe!
Mas, afinal, o que é um sistema?; Células, animais, plantas, humanos, linguagem, cidades, empresas: o
que há de comum entre tudo isso?; O poder das Leis de Potência; Redes em todo o lugar: um universo
conectado; Instável, mas nem tanto: ordem a partir do caos; O universo tende à desordem: por que estamos
aqui?; Como um bando de aves se compara a uma torcida de futebol: auto-organização e propriedades
emergentes; Uma hierarquia sem ninguém mandando: como é possível?; De átomos a seres vivos:
organização através do princípio de causalidade restrita; Um mundo sem causas: complexidade por
afinidade; Por que agimos como agimos: o caos aparente das redes sociais; Se o nosso mundo é um
sistema complexo auto-organizado, como saber se no “final tudo vai dar certo”?: ninguém sabe!
Objetivos
Objetivo Geral:
Programas de Pós-Graduação em todas as áreas do conhecimentoConteúdo Programático
Ciência como um modelo de representação do universo (GM e RV)
- A cosmovisão clássica da ciência: mecanicismo e reducionismo (GM)
- A cosmovisão contemporânea: pensamento sistêmico e paradigma da
complexidade (GM, RV)
- A escalabilidade do universo: o modelo das “matrioskas” (GM)
- Uma perspectiva “coarse-grained” de diferentes sistemas: Leis de Potência
(RB)
- Princípios da Teoria de Redes, seus modelos, e exemplos de aplicação
(GM, RC)
- Aplicações de redes complexas: Estudando redes conversacionais na
Internet (RR)
- Auto-organização e propriedades emergentes (GM, RB)
- Evolução de sistemas moleculares e sociedades tem a mesma força motriz
– a persistência. (GM)
- Colônias de formigas e robôs: divisão de tarefas e melhor caminho entre
dois pontos. (PF)
- Estabilidade e instabilidade: ordem que emerge do caos (GM, RB)
- Princípios de Geometria Fractal e Teoria do Caos (RB)
- Modelos computacionais de sistemas complexos: o quanto a realidade
pode ser simulada? (RB)
- Encontrando “ordem” no “caos” de informação em que vivemos: como a
inteligência artificial pode nos ajudar. (RM)
- Pensamento Sistêmico e Ciências da Complexidade para um mundo
sustentável e socialmente justo: isso ainda é possível? (todos)
- Complexo ou complicado? A metáfora da Complexidade na sala de aula
(d)e linguagem (RV)
- A cosmovisão clássica da ciência: mecanicismo e reducionismo (GM)
- A cosmovisão contemporânea: pensamento sistêmico e paradigma da
complexidade (GM, RV)
- A escalabilidade do universo: o modelo das “matrioskas” (GM)
- Uma perspectiva “coarse-grained” de diferentes sistemas: Leis de Potência
(RB)
- Princípios da Teoria de Redes, seus modelos, e exemplos de aplicação
(GM, RC)
- Aplicações de redes complexas: Estudando redes conversacionais na
Internet (RR)
- Auto-organização e propriedades emergentes (GM, RB)
- Evolução de sistemas moleculares e sociedades tem a mesma força motriz
– a persistência. (GM)
- Colônias de formigas e robôs: divisão de tarefas e melhor caminho entre
dois pontos. (PF)
- Estabilidade e instabilidade: ordem que emerge do caos (GM, RB)
- Princípios de Geometria Fractal e Teoria do Caos (RB)
- Modelos computacionais de sistemas complexos: o quanto a realidade
pode ser simulada? (RB)
- Encontrando “ordem” no “caos” de informação em que vivemos: como a
inteligência artificial pode nos ajudar. (RM)
- Pensamento Sistêmico e Ciências da Complexidade para um mundo
sustentável e socialmente justo: isso ainda é possível? (todos)
- Complexo ou complicado? A metáfora da Complexidade na sala de aula
(d)e linguagem (RV)
Bibliografia
Bibliografia Básica:
- Barabási, A.-L. Linked: the new science of networks. Perseus Publishing, Cambridge. 2002. Capra, F. E Luisi, P. L. A visão sistêmica da Vida. Editora Cultrix-AmanaKey, São Paulo. 2014. Carroll, S. The Big Picture: on the origins of life, meaning and the universe. Oneworld Publications, London. 2016. Hessen, J. Teoria do Conhecimento. Martins Fontes, São Paulo. 2003. Johnson, N. Two’s company, there is complexity. Oneworld Publications, Oxford. 2007. Latora, V.; Nicosia, V.; Russo, G. Complex Networks: principles, methods and applications. Cambridge University Press, Cambridge. 2017. Lenton, T. M. et al. Survival of the systems. Trends in Ecology & Evolution, 36:333-344, 2021. Mitchel. M. Complexity: a guided tour. Oxford University Press, Oxford. 2009. Morin, E. Ciência com Consciência (8ª Ed.). Bertrand Brasil, Rio de Janeiro. 2005.