Prognoza cu Entropie Maximă: Interfața dintre fizică, biologie, economie și teoria informației

Titlul original:

Forecasting with Maximum Entropy: The interface between physics, biology, economics and information theory

Conținutul cărții:

Această carte își propune să ofere un cadru unificator, bazat pe Entropia informației și maximizarea acesteia, pentru a conecta fenomenologia biologiei evolutive, ecologia comunităților, economia financiară și fizica statistică. Această viziune mai cuprinzătoare, pe lângă faptul că oferă o perspectivă suplimentară asupra problemelor, permite strategii de rezolvare a problemelor prin aplicarea unor metode dovedite într-o disciplină la probleme similare din punct de vedere formal din alte domenii. Cartea propune, de asemenea, o metodă de prognoză pentru probleme practice importante din aceste discipline și se adresează cercetătorilor, studenților și practicienilor care lucrează la modelarea dinamicii sistemelor complexe.

Firul comun este modul în care fluxul de informații controlează și servește atât la prezicerea dinamicii sistemelor complexe. Se arată cum maximizarea entropiei informației Shannon permite să se deducă un obiect central care controlează dinamica sistemelor complexe, cum ar fi ecosistemele sau piețele. Modelele rezultate, care sunt cunoscute sub denumirea de modele de entropie maximă pe perechi, pot fi utilizate pentru a deduce interacțiunile din datele dintr-o mare varietate de sisteme. Aici sunt analizate în detaliu două exemple. Primul este o aplicație la ecologia conservării, și anume problema furnizării de indicatori de avertizare timpurie a prăbușirii populațiilor de specii de arbori din pădurile tropicale. Al doilea se referă la prognozarea valorilor de piață ale firmelor prin intermediul economiei evolutive. O lecție interesantă este aceea că modelarea PME produce adesea previziuni exacte, în ciuda faptului că nu încorporează mecanisme explicite de interacțiune.

Caracteristici principale

⬤ Scrisă pentru a fi potrivită pentru un spectru larg de cititori și presupune puține specializări matematice.

⬤ Include caracteristici pedagogice: Exemple de lucru, studii de caz și rezumate.

⬤ Abordarea interdisciplinară construiește punți între discipline.

⬤ Orientată spre rezolvarea problemelor practice.

⬤ Include o combinație de derivări analitice și simulări numerice cu experimente.