México
Durante años se han propuesto vínculos entre entropía e información de un sistema, pero sus cambios en tiempo y en sus estados estructurales probabilísticos no han sido probados en un modelo robusto como un proceso único. Este documento demuestra que incrementos en entropía e información de un sistema son las dos sendas para cambios en su estado configuracional. También, la evolución biológica tiene una tendencia hacia una acumulación de información y complejidad. Con este enfoque, aquí se planteó como objetivo contestar la pregunta: ¿Cuál es la fuerza motriz de la evolución biológica? Para esto, se hizo una analogía entre la evolución de un sistema vivo y la transmisión de un mensaje en el tiempo, ambos en medio de ruido y estocasticidad ambiental. Se empleó un modelo matemático, desarrollado inicialmente por Norbert Wiener, para mostrar la dinámica de la cantidad de información de un mensaje, usando una serie de tiempo y el movimiento Browniano como estructura estadística. Se utilizó la definición matemática de información de Léon Brillouin y la ecuación de la entropía de Claude Shannon, ambas son similares, para conocer los cambios en las dos propiedades físicas. El modelo propuesto incluye tiempo y probabilidades configuracionales del sistema y se sugiere que la entropía puede ser considerada como pérdida de información, de acuerdo con Arieh Ben-Naim. Se muestra una gráfica donde la acumulación de información puede ser la fuerza motriz de ambos procesos: evolución (incremento en información y complejidad) y aumento en entropía (pérdida de información y de restricciones). Finalmente, se puede definir a un sistema vivo como la dinámica de un conjunto de información codificada en un reservorio de programas genéticos, epigenéticos y ontogénicos, en medio de ruido y estocasticidad ambiental, que tiende a incrementar su adecuación y funcionalidad.
For years, links between entropy and information of a system have been proposed, but their changes in time and in their probabilistic structural states have not been proved in a robust model as a unique process. This document demonstrates that increasement in entropy and information of a system are the two paths for changes in its configuration status. Biological evolution also has a trend toward information accumulation and complexity. In this approach, the aim of this article is to answer the question: What is the driven force of biological evolution? For this, an analogy between the evolution of a living system and the transmission of a message in time was made, both in the middle of environmental noise and stochasticity. A mathematical model, initially developed by Norbert Wiener, was employed to show the dynamics of the amount of information in a message, using a time series and the Brownian motion as statistical frame. Léon Brillouin’s mathematical definition of information and Claude Shannon’s entropy equation were employed, both are similar, in order to know changes in the two physical properties. The proposed model includes time and configurational probabilities of the system and it is suggested that entropy can be considered as missing information, according to Arieh Ben–Naim. In addition, a graphic shows that information accumulation can be the driven force of both processes: evolution (gain in information and complexity), and increase in entropy (missing information and restrictions loss). Finally, a living system can be defined as a dynamic set of information coded in a reservoir of genetic, epigenetic and ontogenic programs, in the middle of environmental noise and stochasticity, which points toward an increase in fitness and functionality.
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