Los algoritmos de Metrópolis, Wolff y de Swendsen-Wang son algoritmos que se utilizan para el análisis estadístico del comportamiento del Modelo de Ising usando el método de Monte Carlo. Los dos últimos son algoritmos que pertenecen a un grupo de algoritmos que se suele denominar de tipo “cluster-flipping” pues su dinámica consiste, a diferencia del algoritmo de Metrópolis que gira los spines uno por paso, en girar “clusters” de spines cada vez. Precisamente esta dinámica es la que determina que representen una mejora respecto a este último en el estudio de la transición de fase, régimen en el cual funcionan mucho más rápida y eficientemente que Metrópolis. Sin embargo en cualquier otro régimen, ya sea a bajas o a altas temperaturas resulta más eficiente usar el algoritmo de Metrópolis no solo por ser más simple de implementar sino también porque resulta más rápido.

En este trabajo nos proponemos analizar estadísticamente la evolución temporal de las configuraciones del autómata celular y estudiar la sensibilidad a cambios en la configuración inicial de distintas reglas. Usaremos distintos tipos de distancias de información, las cuales han sido usadas previamente para la caracterización de autómatas celulares. Aquí las vincularemos con la densidad de entropía en las configuraciones. Incorporamos al cálculo de la densidad de entropía y de las distancias de información el uso de la complejidad de Lempel-Ziv, evitando el carácter indeterminable de la aleatoriedad de Kolmogorov. La reducción de entropía en una configuración a medida que el sistema evoluciona en el tiempo está en relación con las capacidades del CA como procesador de información, y gracias a este análisis estas podrían ser utilizadas para simular diversos procesos o sistemas dinámicos de otra naturaleza.