25/05/2026
x(n+1) = r · xn · (1 − xn)
Eso es todo. Una línea. Y sin embargo, esta ecuación esconde uno de los comportamientos más fascinantes que existe en las matemáticas: el caos determinista.
Se llama ecuación logística, y fue popularizada por el biólogo Robert May en 1976 para modelar cómo cambia el tamaño de una población a lo largo del tiempo. La x representa la población en un momento dado, y la r es una tasa de crecimiento. Metes un número, obtienes el siguiente, lo vuelves a meter, y así.
Cuando r es bajo, el sistema se estabiliza. La población llega a un punto fijo y se queda ahí.
Cuando r sube un poco, empieza a oscilar entre dos valores. Luego entre cuatro. Luego entre ocho. Los saltos se van duplicando cada vez más rápido.
Y en algún punto, todo explota.
Con valores de r superiores a aproximadamente 3,57, el sistema entra en caos. Ya no hay patrón predecible. Dos condiciones iniciales casi idénticas producen trayectorias completamente distintas con el tiempo. Eso es exactamente lo que los matemáticos llaman sensibilidad a las condiciones iniciales.
La mariposa que ves en la imagen es el atractor de Lorenz, una figura relacionada con este mismo tipo de sistemas caóticos, desarrollada por el meteorólogo Edward Lorenz en 1963.
Esa forma de alas surgió al graficar en tres dimensiones cómo evolucionaba un modelo simplificado de la atmósfera. Nunca se repite exactamente, pero tampoco se sale de su forma.
Lo más curioso de todo esto es que el caos aquí no significa aleatoriedad. El sistema sigue reglas perfectamente definidas. Solo que pequeñísimas diferencias al inicio llevan a resultados radicalmente distintos al final.
Por eso el clima es tan difícil de predecir a largo plazo. Por eso hay límites reales en lo que podemos anticipar, aunque conozcamos las reglas del juego.