Repositorio para la asignatura Sociofisica 2023-1

Este repositorio contendrá los codigos de las tareas para la asignatura Sociofisica, que constituyen el portafolio de la asignatura

Tarea 1: Voter Model

El código desarrollado para esta tarea tiene las dependencias:

• Numpy
• Matplotlib
• os
• time

Uso:

• Ejecutar primera celda para importar las librerías
• Ejecutar la celda que define la función
• Correr la función con los parámetros deseados:
  • Parámetro 1: Tamaño del sistema
  • Parámetro 2: Número de iteraciones
  • Parámetro 3: Semilla aleatoria a utilizar
  • Parámetro 4: Número de simulaciones que se realizarán
  • Parámetro 5: Carpeta a crear con las simulaciones, debe encerrarse en comillas, de la forma 'Nombre_carpeta'

Los resultados de las simulaciones realizadas quedan en la carpeta "Simulacion/'Nombre_carpeta'/xxxx/", donde "xxxx" es el número de la simulación, cada una de estas contiene la imagen de resumen pedida y un registro de la información relevante.

Tarea 2: Majority Rule Model

El código desarrollado para esta tarea tiene las dependencias:

• Numpy
• Matplotlib
• os

Uso:

• Ejecutar ambas celdas que definen las funciones
• Correr la función Plotter con los parámetros deseados:
  • Parámetro 1: Carpeta donde se guardarán los resultados, debe encerrarse en comillas, de la forma 'Nombre_carpeta'
  • Parámetro 2: Número de grupos
  • Resto de parametros: la probabilidad de participación en los distintos grupos, debe cumplirse que $\sum_{i=1}^{L}a_i=1$

Tarea 3: Modelo de Deffuant

El código desarrollado para esta tarea tiene las dependencias:

• Numpy
• Matplotlib
• os
• time

Uso:

• Ejecutar primera celda para importar las librerías
• Ejecutar la celda que define la función
• Correr la función plotter con los parámetros deseados:
  • Parámetro 1: Numero de agentes
  • Parámetro 2: Número de pasos temporales
  • Parámetro 3: Numero de emparejamientos por paso temporal
  • Parámetro 4: Valor del Umbral
  • Parámetro 5: Parámetro de convergencia
  • Parámetro 6: Nombre de carpeta donde guardar los resultados, debe encerrarse en comillas, de la forma 'Nombre_carpeta'

Tarea 4: Modelo del Umbral (Granovetter)

El código desarrollado para esta tarea tiene las dependencias:

• Numpy
• Matplotlib
• os

Uso:

• Ejecutar primera celda para importar las librerías
• Ejecutar las celdas que definen la funciones
• Correr la función simul con los parámetros deseados:
  • Parámetro 1: Distribución que se utilizará (normal o uniforme)
  • Parámetro 2: Nombre de carpeta donde guardar los resultados, debe encerrarse en comillas, de la forma 'Nombre_carpeta'
  • Parámetro 3 (Opcional): Media a utilizar
  • Parámetro 4 (Opcional): Desviación estandar a utilizar