Invitatul nostru pentru acest curs este profesorul John Rundle Este un profesor renumit de fizică și geologie la Universitatea din California, Davis Este și profesor asociat la Insitutul din Santa Fe și cercetează metode pentru prevederea cutremurelor și managementul riscului, folosind principii legate de sistemele dinamice și alte sisteme complexe și extinde aceste metode pentru a cerceta alte fenomene naturale, precum prăbușirile de pe piețele financiare. Deci, bine ai venit John. Mulțumesc Cursul nostru tocmai abordează fractalii. Nu am vorbit despre ecuația de putere încă dar am vorbit despre dimensiunea fractalilor și am văzut câțiva fractali faimoși. Ce credeți că este relevant în legătură cu fractalii pentru cercetarea dvs.? OK, deci faliile active - cutremurele se produc pe faliile active iar acestea sunt obiecte neregulate și dacă te uiți la ele din punct de vedre geologic în crustă avem falii de toate dimensiunile, toate mărimile și avem și fali individuale - oamenii au studiat urmele lăsate de falii, dacă vrei să le spui așa, și au descoperit că ele au anumite caracterisitici specifice fractalilor din punct de vedere geometric. Pe lângă faptul că faliile sunt obiecte geometrice în cazul faliilor active statisitcile au caracterisitici specifice fractalilor într-o anumită măsură pentru că se supun ecuației de putere. Deci, dacă consideri un număr de cutremure mici, ca o funcție care redă ceea ce se numesște ”momentul seismic”, care măsoară energia eliberată de falie. Vei vedea că se susupune ecuației de putere. Refelectă caracterisiticile specifice fractalilor pe care le are falia. OK. Deci acesta este felul amuzant în care se integrează fractalii în ceea ce facem noi. OK. În cadrul cursului am abordat puțin analiza fractală pe perioade de timp, ca de exemplu, în cazul prețurilor la bursă și ne-am întrebat cât de folositoare pot fii aceste analize ca să vă dea o idee în privința analiizei perioadelor de timp legate de producerea cutremurelor. S-au făcut cerecetări recente de către oameni precum Gene Stanley și Didier Sornette și alții în privința detaliilor legate de analogia sau metafora, dacă vrei prin care se compară cutremurele cu prăbușirile de pe piețele financiare. De fapt, e interesant, au apărut câteva cărți noi în literatura de specialitate în care prăbușirile de pe piețele financiare sunt descrise ca evenimente asemănătoare cu cutremurele iar crizele au ceea ce oamenii denumesc replici. Deci, s-a dovedit că statisitc vorbind sunt foarte similare dacă te uiți la grafice... în privința schimbărilor de prețuri, schimbări de prețuri care au loc zilnic pe piețele financiare, dacă te uiți la numărul de prețuri care se schimbă ca fiind o funcție care reflectă mărimea îți restângi percepția doar asupra schimbărilor majore și s-a dovedit că aceste statisitice sunt asemănătoare dacă nu chiar identice cu statisticile în cazul cutremurelor mari. Graficele de distribuție par să fie foarte similare și există tendința de a compara prăbușirile masive la bursă cu evenimente asemănătoare cu cutremurele. Deci, am citit că există o anumită controversă în privința aplicării metodelor statisitce legate de dimensiunea fractalilor și alte caracterisitici specifice fractalilor la problemele legate de prețurile la bursă și alte fernomene. Credeți că aceste metode de analiză sunt valide? Da, pentru că am studiat aceste lucruri din mai multe unghiuri aplicând mai multe ”lentile” matematice diferite și am ajuns la concluzia că există mai multe principii folositoare ce se pot aplica dacă se utilizează această analogie. Foarte multe lucruri pe care le realizez acum nu au fost publicate pentru că modelez siteme financiare reale aplicând aceste idei și mă consult acum cu niște investitori interesați de operațiuni financiare cu beneficii absolute comparative cu investițiile făcute și am ajuns la niște algoritmuri care sunt folositoare în comerț iar până acum se pare că aceste algoritmuri sunt chiar foarte folositoare. În ceea ce privește previzunea cutremurelor care este cea mai nouă abordare? În ceea ce privește previzunea cutremurelor ideea de bază este asta: analizăm relația Gutenburg-Richter cu privire la magnitudine-frecvență. Nu m-am exprimat astfel până acum dar la acest lucrum făceam referire când am spus că numărul de cutremure de magnitudine mică este mare comparativ cu numărul celor cu magnitudine mare. Deci respectă ecuația de putere. Acest lucru poate fi explicat astfel - la fiecare o mie de cutremure de gradul 3 se produce aproximativ un cutremur de gradul 6. Ficărui cutremur de gradul 4 îi corespund 10 cutremure cu magnitudinea de 3 grade, 100 de cutremure cu magitudinea de 2 grade și așa mai departe. Deci această relaționare poate fii folosită astfel: Dacă observi o regiune unde s-a produs recent uncutremur de 6 grade și începi să numeri cutremurele cu magnitudine de 3 grade după ce ai numărat aproximativ alte 1000 de cutremure cu magnitudinea de trei grade se poate produce un cutremur de 6 grade. OK? Aceasta est4e baza pentru previziunile pe care le-am integrat intr-un site denumit openhazards.com Deci vă puteți duce acolo și puteți avea acces la o previziune la nivel global. Este gratis și toată lumea din orice parte a lumii poate avea acess la aplicația bazată pe această idee. OK și cât de exacte sunt aceste previziuni? Putem testa aceste previziuni folosind un test standard pentru previziuni, cum sunt: scorul Brier, testele privind certitudinea atributelor, caracterisiticile receptorului operational. Toate aceste aceste teste sunt folosite pentru previziuni, pentru previziuni meteo ca și pentru previziuni financiare și poți face previziuni care să fie destul de bune. Acum, după ce am vorbit despre toate acestea avem de-a face cu probabilități. Unul dintre lucrurile interesante pe care le-am observat recent este că dacă te uiți la regiunea ocupată de Japonia, (regiunea din jurul Japoniei) unde în în 11 martie 2011 s-a produs un cutremur cu magnitudinea de 9 grade care a facut 20.000 de victime însoțit de un tsunami. După cutremurul cu magnitudinea de 9 grade s-au produs aproximativ 1000 de cutremure cu magnitudinea de 5 grade. Deci în ultimi doi ani au avut loc 1000 de cutremure cu magnitudeanea de 5 grade Acum, conform relațieie despre care ți-am vorbit mai devreme înseamnă că după 1000 de cutremure de gradul 5 se vor produce 100 de cutremure de gradul 6, 10 cutremure de gradul 7 și trebuie să ne așteptăm la un cutremur de gradul 8. Aceast lucru implică faptul că în Japonia există riscul ca acum să se producă un cutremur de 8 grade sau mai mare. În viitorul relativ apropriat. La anul sau peste doi ani. Deci, asta este... am postat acest lucru pe un blog legat la site-ul nostru, am anunțat pe toți la cei ne-am putut gândi despre această posibilitate și vom vedea ce se întâmplă. Această relație - relația Gutenburg-Richter cu privire la magnitudine-frecvență - statistica legată de ecuația de putere s-a dovedit a fii adevărată pentru oricare dintre regiunile pământului pe care le-au cercetat oamenii de-a lungul timpului. Deci pare a fii o statisitică destul de solidă. Dar nu puteți previziona când va avea loc un cutremur în decursul unui an sau într-un interval de timp asemănător, nu-i așa? Nu, în acest moment. Putem spune că există condițiile propice producerii unui cutremur major în viitorul apropiat. OK. Credeți că aceleși metode pot fi aplicate pentru a previziona căderile la bursă și evenimentele de pe piețele financiare? Este o întrebare foarte bună. Nu știu încă răspunsul la ea încă pentru că încă nu am analizat acea direcție de cercetare pentru că după cum știi și poate și o parte dintre cei care participă la curs știu metodele statistice privind schimbările de prețuri sunt ceea ce ei denumesc lepto-criptice deci graficul se termină ca și graficele pentru ecuația de putere dar seamănă cu o curbă Gaussian la mijloc deci este diferit față de graficul privind faliile active care arată ecuaația de putere pură. Ideile ar trebui să poată expica cumva dar nu am abordat acest lucru încă, dar o vom face. Deci, care este cel mai interesant proiect la care lucrați acum? Important pentru dvs.? Acum încă lucrăm la previziunea legată de cutremure și lucrăm și la simulări matematice privind modelele faliilor masive, modele ale faliilor masive active Aceste modele sunt modele care - sunt modele asemănătoare modelelor climatice, deci creăm sisteme pe calculator care pot avea multe falii, sub-falii și bucăți de falii pe care le lăsăm să interacționeze și între ele se crează fricțiuni. Ideea noastă este să generăm o istorie sintetică de-a lungul timpului care să cuprindă milioane de cutremure iar noi să studiem datele statisitice ale acestora. Grozav. Iar aceasta este ultima mea întrebare: La curs participă oameni cu specializări diferite care sunt interesați de sitemele complexe dar sunt intimidați de numărul mare de domenii despre care cineva ar trebui să aibă cunoștințe. Daci puteți să oferiți un sfat celor care sunt interesați să patrundă în domeniul sistemelor complexe? Un sfat pentru cei care vor să studieze sistemele complexe? Le-aș recomanda un lucru, două lucruri, câteva lucruri... Unu. Ar trebui să aibă o capacitate destul de bună de calcul, trebuie să aibă cunoștiinte de matematică, dar nu niște cunoștințe extraordinare în domeniul, trebuie să abă capacitatea de a face calcule, trebuie să știe ceva despre probabilități și statistcă și trebuie să aibă mintea deschisă, trebuie să ia în considerare foarte multe idei diferite și faptul că sisteme care par a fii diferite pot fi în profunzime foarte asemănătoare. Acest lucru poate solicita imaginația multora și a celor care și-au dedicat viața studiului unui anumit domeniu dar este un lucru pe care trebuie să îl faci dacă vrei să faci progrese în acest domeniu. Grozav. Bun. Mulțumesc foarte mult. OK, mulțumesc