@article { , title = {Sistemas dinámicos complejos y caóticos, conjuntos de atractores, memoria y redes discretas}, abstract = {El comportamiento emergente de estructuras y su interacción en autómata celular, se encuentran fuertemente relacionados con las nociones de orden, complejidad y caos, que dependen, en buena medida del grado en el que convergen sus atractores. Dicha información puede encontrarse encriptada y además oculta dentro de sus trayectorias caóticas. En el caso de las redes ``aleatorias'', la memoria de contenido direccionable se encuentra afectada aparentemente desde sus conjuntos de atractores y la estructuras de sus subárboles, el concepto de memoria y aprendizaje en su m\\'as básico nivel. El presente artículo es una revisión de estas ideas, resultados y aplicaciones, además ilustradas con varias im\\'agenes creadas con el sistemas DDLab.}, journal = {Sistemas Complejos como Modelos de Computación}, pages = {3-22}, publicationstatus = {Published}, url = {https://uwe-repository.worktribe.com/output/958505}, keyword = {Unconventional Computing Group, conjuntos de atracción, atómata celular, redes booleanas aleatorias, caos, complejidad, ancestros, algoritmos reversibles, auto organización, memoria, aprendizaje, redes genéticas reguladas, DDLab.}, year = {2011}, author = {Wuensche, Andrew} }