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==Usando o Wiki...==
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==Idéias==
* Usar o conceito de [http://en.wikipedia.org/wiki/Entropy entropia] poderia ajudar?
* Claude Shannon definiu [http://en.wikipedia.org/wiki/Information_entropy entropia na teoria da informação]. Será que não poderia ser útil?
* Tratar da Complexidade em âmbito global, e não de sistemas computacionais individuais
* Definição de complexidade em software <ref>[http://portal.acm.org/citation.cfm?doid=7538.7540 KEARNEY, J. P. et al. Software complexity measurement. Commun. ACM, ACM, New York, NY, EUA, v. 29, n. 11, p. 1044–1050, 1986. ISSN 0001-0782.]</ref>
* Complexidade em Sistemas Distribuídos <ref>[http://portal.acm.org/citation.cfm?id=1276875.1276881&coll=&dl=ACM RANGANATHAN, A.; CAMPBELL, R. H. What is the complexity of a distributed computing system? Complex., John Wiley & Sons, Inc., New York, NY, USA, v. 12, n. 6, p. 37–45, 2007. ISSN 1076-2787.]</ref>
* Se valores numéricos absolutos forem difíceis de se achar, calcular dC/dt e integrar.
* Para conclusão, não saberemos se o resultado obtido realmente condiz com a realidade futura, uma vez que a base de dados histórica é muito pequena. Por exemplo, se a complexidade tiver tendência exponencial nesses 50, 60 primeiros anos de Computação, mas daqui a 200 anos assumir um caráter estacionário?

===Brainstorm===
* Está "desempregando" vs. QI "desempregado"
** E.g., Gerentes substituídos
* MIPS
* Quantidade de Processos (Business Process) envolvido
* Medida da inflação (financeira) para o tempo
** E calcular tempo economizado.
** I.e., monetarizar o tempo economizado
* Nível de abstração dos requisitos e aplicações
* Quantidade de safety envolvido nos projetos
** Algo como transferência de responsabilidades
* Flexibilidade/Dinâmica requisitada
** Por exemplo, autômatos adaptativos
** Por exemplo, mudar um endereço numa ficha cadastral "na hora"
* Auditoria dos processos
** Quanto mais simples o processo e mais fácil auditar
* Responsabilidades
** "Fiscais" - caixa de supermercado
** Safety
** Security
** Acurácia
* Ajuste à realidade
** Computação Gráfica
** Processamento Paralelo
** Processamento em Tempo Real
* Facilidade de uso (usabilidade)
* Inferência de contextos
* Inferência do futuro (ter feeling de situações)
* Confiança do usuário no sistema
* Número de (correção de) falhas
* Originalidade do sistema (quantos existem com funções parecidas?)
* Independência/Inter-relação dos dados e sistemas
* Porque é difícil projetar um piloto automático?
** Segurança (Safety)
** Acurácia
** Tempo de Resposta
** Adaptabilidade (não acelerar mais que o motorista costuma)
** Fácil ligar e desligar (usabilidade)
** Visão espacial (curvas, carro a frente, etc...)
** Capacidade de Decisão
*** Qual dos lados deve "jogar" o carro?
*** Inferência do futuro
** Responsabilidade ("jurídica")
** Confiança do usuário no sistema



==Introdução==

===Objetivos===
Este trabalho tem por objetivo analisar a complexidade em sistemas computacionais em um âmbito global e evolutivo através da definição de uma metodologia, identificando-se métricas relevantes para o cálculo da curva de complexidade. Aplicando-se o modelo proposto, espera-se verificar a tendência da complexidade em função do tempo.

===Conceitos Teóricos===
Para um estudo sobre a complexidade de sistemas computacionais, vê-se a necessidade de se definir o conceito de complexidade, para então reduzir esta definição ao escopo de sistemas computacionais e, assim, poder considerar os aspectos relevantes para a criação do modelo.

====Complexidade====
Warren Weaver, em seu artigo "''Science and Complexity''" (1948) <ref>[http://www.ceptualinstitute.com/genre/weaver/weaver-1947b.htm WEAVER, W. Science and complexity. American Scientist, v. 36, p. 536–544, 1948.]</ref>, introduziu o conceito de complexidade na litetura científica como o grau de dificuldade de se prever as propriedades de um sistema se as propriedades de cada parte for dada. Classifica-se então a complexidade sistêmica em organizada e desorganizada. Os sistemas de complexidade desorganizada caracterizam-se pelo número elevado de variáveis e pelo seu comportamento caótico, embora as propriedades do sistema como um todo possam ser entendidas utilizando-se métodos probabilísticos e estatísticos. A complexidade organizada, por outro lado, refere-se a interações entre as partes constituintes do sistema, sendo o comportamente deste redutíveis às interações, e não às propriedades das partes elementares. A visão proposta por este artigo influenciou fortemente o pensamento contemporâneo acerca da complexidade.

Empiricamente, observa-se que uma proporção alta dos sistemas complexos encontrados na natureza possuem uma estrutura hierárquica. Em teoria, espera-se que qualquer sistema complexo seja hierárquico, tendo como a decomposição uma propriedade de sua dinâmica <ref>[http://ecoplexity.org/files/uploads/Simon.pdf SIMON, H. A. The architecture of complexity. Proceedings of the American Philosophical Society, v. 106, n. 6, p. 467–482, 1962.]</ref>. Esta simplifica tanto o estudo do comportamento como a descrição desses sistemas.

Em 1988, Seth Lloyd afirma que a complexidade de uma propriedade física de um objeto é função processo ou conjunto de processos responsáveis por sua criação <ref>[http://meche.mit.edu/documents/slloyd_thesis.pdf LLOYD, S. Black Holes. Demons and the Loss of Coherence: How complex systems get information, and what they do with it. Tese (Doutorado em Física Teórica) — The Rockefeller University, Nova York, NY, EUA, 1988.]</ref>. Em outras palavras, a complexidade é uma propriedade da evolução de um estado, e não do estado em si. Consequentemente, uma medida da complexidade deve classificar sistemas em estados aleatórios como de baixa complexidade, e quantificar a evolução deste sistema para seu estado final.

====Organização de Sistemas Computacionais====
O termo "arquitetura" é amplamente utilizado para se referir à estrutura na qual um sistema é organizado. Em Tecnologia da Informação, sistemas computacionais são representados pela arquitetura de hardware, de software, de rede e de informação <ref>[http://stinet.dtic.mil/cgi-bin/GetTRDoc?AD=ADA469772&Location=U2&doc=GetTRDoc.pdf GENTLEMAN, W. M. Dynamic architecture: Structuring for change. 2005.]</ref>. Em relação ao escopo coberto por cada uma delas, observa-se que a arquitetura de hardware é essencialmente local, sendo assim definido para apenas um nó do sistema, enquanto as arquiteturas de rede e de informação requerem necessariamente a interação entre diversos componentes. A arquitetura de software, no entanto, pode tanto indicar a organização do software em apenas um componente como também em diversos componentes distribuídos, quando aplicável. Esta decomposição vê-se necessária para melhor endereçar a complexidade de cada vertente de um sistema computacional.

==Definição de Modelo==

===Variáveis Relevantes===
A seguir serão apresentadas as variáveis relevantes para o modelo de complexidade em termos globais.

====Arquitetura de Hardware====

Valores representativos para o cálculo de complexidade relacionada à arquitetura de hardware incluem métricas normalmente utilizadas para ''benchmarks'', como por exemplo o número de instruções por segundo do processador, a capacidade de armazenamento das memórias de acesso aleatório, cache e do disco rígido.

''Estes valores são proporcionais?''

Contudo, deve-se observar que a arquitetura de hardware possui escopo local, como já mencionado anteriomente. Para transpor este valor para um âmbito global, assume-se uma proporção direta entre o aumento de complexidade e o aumento de custo de produção. Dado o custo total de produção como <math>C_T(Q)=C_F+C_V=C_F+Q \cdot C_{Mg}</math>, onde <math>C_T</math> é o custo total, <math>C_F</math> é o custo fixo, <math>C_V</math> é custo variável, <math>Q</math> é a quantidade produzida e <math>C_{Mg}</math> é o custo marginal. Portanto, a complexidade da arquitetura de hardware global é dada por <math>\mathbb{C}_{HW}=f(Q)\cdot \mathbb{C}_{HW, local}</math>, sendo este <math>f(Q)</math> um fator de aumento linear da complexidade em função da quantidade produzida (portanto, proporcional a <math>C_T</math>).

====Arquitetura de Software====

====Arquitetura de Rede====

====Arquitetura de Informação====


===Modelo Matemático===
Juntar todas as fórmulas, aplicando pesos a cada valor.

==Aplicação de Modelo==

===Dados Históricos===

====Arquitetura de Hardware====

* Ver [http://pt.wikipedia.org/wiki/MIPS_(medida) Tabela da evolução dos processadores (em MIPS e frequência de clock)].

====Arquitetura de Software====

====Arquitetura de Rede====

====Arquitetura de Informação====

===Curva de Complexidade===

==Conclusão==

===Avaliação do Modelo===
Avalia o modelo proposto.

===Avaliação da Curva de Complexidade===
Avalia o resultado atingido com o modelo.

==Referências==
<references/>

==Outras Referências==
* [http://www.freepatentsonline.com/7177774.html System and methods for quantitatively evaluating complexity of computing system configuration]
* [http://ieeexplore.ieee.org/Xplore/login.jsp?url=/iel3/4906/13521/00622318.pdf?temp=x Problem complexity; Jackson, M.; IEEE Xplore]
* [http://www.freepatentsonline.com/70162874.html Method and computer system for evaluating the complexity of a user interface]
* [http://ee.stanford.edu/~gray/it.pdf Entropy and Information Theory; Robert M. Gray; Stanford University]