Se ha mostrado que la teoría de información puede encontrar la temperatura crítica de distintas transiciones magnéticas. La performance mejoró al desarrollarse un reconocedor de información basado en algoritmos del tipo compresor de información en las que detecta cadenas de largo definido, en ubicación definida, a lo largo de series de tiempo de parámetros de orden representativos del fenómeno. Este método se ha aplicado recientemente a transiciones de fase magnéticas, pero también a otros como el estudio de variabilidad de datos en las fluctuaciones en la bolsa de comercio, o en la predicción de periodos convenientes para la producción de energía eólica dentro de la matriz energética en Alemania.
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