Nosso visitante para esta unidade é John Rundle.
Ele é um eminente professor de física e
geologia da Universidade da Califórnia, Davis
Ele também é um professor externo do Instituto Santa Fé
e trabalha no desenvolvimento de métodos
de previsão de terremotos e gerenciamento de risco,
utilizando sistemas dinâmicos e outros métodos de sistemas complexos
e estendendo esses métodos à outros ...
fenômenos naturais, tais como crises econômicas.
Então, seja bem vindo John. Obrigado. Nossa classe está atualmente
estudando fractals. Nós ainda não cobrimos
lei de potência, mas já conversamos sobre dimensões fractais
assim como também demos uma olhada em alguns fractais famosos.
O que voce diria que é relevante para fractais em sua
própria pesquisa? Então as falhas de terremoto ...
são ... falhas geológicas e
falhas geológicas são objetos irregulares. Se voce olhar para eles geologicamente,
existem falhas nas crostas em todas as escalas e
em todos os tamanhos, e com relação as falhas individuais por si mesmas -
pessoas têm olhado o tipo de traço da falha,
e descoberto que parecem ter
várias características fractais geometricamente.
Além do objeto geométrico da falha,
da falha geológica (de terremoto), suas estatísticas também são
fractais no sentido em que eles têm leis de potência.
Então, se voce olhar para o número de pequenos terremotos,
como uma função deles, que é chamada de momento sísmico,
o qual é uma medida de energia posta para fora
da falha, esta acaba sendo uma lei de potência e
isto reflete uma característica fractal
da estrutura subjacente da estrutura da falha. Sim. Então esta uma maneira
divertida na qual fractais entram no que fazemos.
Sim. Na classe em que olhamos um pouco
a análise de fractais de séries temporais, como para o preço de ações
e estávamos pensando no quão útil esses tipos
de técnicas de analise são em dando a sua opinião sobre
o que esta acontecendo em séries temporais de terremotos.
Tem havido muitos trabalhos interessantes recentemente por pessoas como
Gene Stanely e Didier Sornette e alguns outros
sobre os detalhes da analogia ou da metáfora
entre terremotos e quebras do mercado financeiro.
De fato, é mesmo interessante como tem havido
um número de livros recentes na literatura financeiro
aonde eles falam sobre quebras financeiras como eventos semelhantes a terremotos
e essas quebras frequentemente tem
o que as pessoas se referem a abalos secundários. Então, no final das contas,
as estatísticas são muito similares quando olhamos
para as cauda das distribuições. Se voce olha para as mudanças nos preços,
as mudanças de preços diárias
nos mercados financeiros e olhar para
o número de mudança de preços com uma função dos seus
tamanhos, e voce se restringir somente as maiores
mudanças de preços, voce vai ver que suas estatísticas são
muito similares, se não forem idênticas as
estatísticas de grandes terremotos. Então as caudas
das distribuições parecem ser muito similares e
existe a tendência a se querer identificar grandes
quebras com eventos to tipo terremoto.
Então, eu já li que há um tipo de controvérsia
sobre a aplicação de estatística como dimensão fractal
e outras características fractais relacionadas com coisas como
preço de ações e outros fenômenos. Voce acha que
estes métodos de análise são válidos?
Eu acho, porque nós realmente olhamos para essas coisas
de várias formas e através de uma variedade
de tipos de lentes matemáticas e
nós realmente concluímos que existe uma
física útil envolvida nesta analogia. Muito do que
eu tenho feito recentemente ainda não foi publicada,
porque temos modelado o sistema financeiro real
com essas idéias e estou prestando consultoria neste
momento à uma pessoa de fundos de cobertura e realmente
produzimos algorítimos que são úteis no comércio
e acontece até agora que estes algorítimos são
realmente bastante úteis.
Com relação a previsão de terremotos,
o que tem de mais moderno?
Então, em termos de previsão de terremotos, a idéia básica
é a seguinte: olhamos para a relação frequência-magnitude de
Gutenbur-Richter. Eu não falei
estas palavras antes, mas isto é essencialmente sobre o que
eu estava falando quando disse que o número de pequenos
terremotos é grande relativamente ao número de
grandes terremotos. Então, é lei de potência. Voce pode
entender isto desta forma - para cada mil terremotos
de magnitude three, tem aproximadamente
one terremoto de magnitude seis. Para todos os terremotos de
magnitude quatro, existem dez de magnitude
três, cem de magnitude dois e assim por diante.
Então voce pode usar esta relação da seguinte maneira:
Se voce olhar a região onde voce recentemente
teve um terremoto de magnitude seis, e voce pode
começar a contar os de magnitude tres, então depois
de voce contar mais mil de magnitude três, estará
na hora de outro de magnitude seis. Entendeu?
Então a base para a previsão que nós
introduzimos no website se chama
openhazards.com (perigoaberto.com). Voce pode ir lá e obter
uma previsão global. É grátis e aberta
ao público, em qualquer lugar do mundo, baseado nesta idéia.
Então, quanto sucesso tem obtido nas previsões?
Podemos testar a previsão com testes-padrão
para previsão, que são Brier scores,
testes de confiança de atributos, testes de
características operacionais do recebidor. Todos esses testes são usados
para previsão, tanto para previsão do tempo quanto para
previsão financeira, e voce pode realmente construir
previsão que produzem bons resultados. Agora, tendo dito isto,
temos que lhe dar com probabilidade. Uma das coisas
interessantes que temos visto recentemente é na
região do Japão. Se voce olhar para toda a região do Japão,
na região onde as pessoas sabem que em
11 de Março de 2011, houve uma terremoto de magnitude nove
que matou 20.000 pessoas
com um tsunami. Acontece que dedes de aquele terremoto
de magnitude nove, houveram cerca de 1,000
terremotos de magnitude cinco. Então em apenas nos últimos dois anos
tem havido mil terremotos de magnitude cinco.
Bem, esta relação que lhe falei antes
deveria implicar que para todos mil terremotods de cinco
existem centenas de seis, dezenas de sete e um
de magnitude oito então está para acontecer. Então
isto para implicar que o Japão está agora no risco de um grande
terremoto de magnitude oito ou mais,
num futuro próximo - no próximo ano ou próximos dois anos.
Sim, nós na realidade colocamos isto
no blog do nosso website para notificar
o maior número de pessoas eu posso imaginar sobre
esta possibilidade. E então veremos o que acontece. Esta relação -
a relação magnitude-frequência de Gutenburg-Richter,
esta estatística de lei de potência tem de fato visto
que isto é verdade em toda região na Terra onde
as pessoas já olharam, em todos os tempos. Então,
parece ser uma estatística bastante robusta.
Mas voce não pode realmente prever quando um
terremoto vai acontecer em um ano ou mais,
ou pode? Não atualmente. Podemos apenas dizer
que as condições estão certas para um grande
terremoto num futuro relativamente próximo.
Voce acha que os mesmo métodos serão
aplicados para prever quebras de mercados financeiros?
Muito boa pergunta. Eu não sei a resposta
para isto ainda, porque ainda não olhamos
nesta direção, mas voce sabe e talvez
algumas pessoas neste curso sabem que a estatística
de mudança de preços são chamadas de "lepto cryptotic"
e também tem caudas com lei de potência e se parece
com a curva Gaussiana no meio, e assim sendo, é um
pouco diferente de falhas de terremoto, que parece seguir
puramente lei de potência.
As idéias deveriam se parecer de alguma maneira mas
não analisamos isto ainda, mas iremos.
Então, qual é a coisa mais interessante na qual tem trabalhado
neste momento? Agora ainda estamos
trabalhando na previsão de terremotos e
também estamos trabalhando em simulações numéricas
de modelos de grandes falhas, modelos de falhas de terremotos.
Estes são modelos em que, que são mais
modelos climáticos onde criamos sistemas nos computadores
que tem muitas falhas e sub-falhas e pedaços de
falhas e deixamos eles interagir. Eles tem fricção neles.
A idéia é gerar tempo histórico sintético
de milhões de terremotos e
estudar a estatística deles todos.
Ótimo, e a minha última pergunta é- Temos
muitas pessoas neste curso de campos diferentes
e alguns deles estão interessados em estudar
sistemas complexos, mas tem assustado pelo
número de áreas diferentes que se precisa saber.
Então, voce pode dizer algo para aconselhar os estudantes
que estão interessados em entrar para o campo
de sistemas complexos? Conselho para estudantes entrando
para os estudos de sistemas complexos? Bem, uma coisa que diria,
duas coisas, muitas coisas, é que se precisa ter
um bom conhecimento de computação.
Voce precisa de algum conhecimento de matemática,
mas não um extraordinário alto nível de conhecimento.
Mas certamente precisa saber calculus, e definitivamente
precisa saber probabilidade e
estatística e precisa ter uma mente aberta.
Precisa considerar vários tipos de idèias
e o fato que sistemas, que parecem ser
bem diferentes talvez sejam de fato, de uma forma subjacente,
bem similares. E este é um grande avanço
na imaginação para algumas pessoas e alguns profissionais
que dedicaram suas vidas a um campo em particular,
mas é um avanço que voce precisa fazer para
fazer algum progresso neste campo.
Ótimo, muito obrigada.
Ok. obrigada.