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