método

modelado estocástico

Stochastic modeling is a mathematical approach that incorporates randomness to simulate and analyze complex systems with inherent uncertainty.
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Descripción

Método de investigación de sistemas complejos mediante la construcción de un modelo matemático que incluye variables aleatorias y transiciones probabilísticas, y su reproducción numérica múltiple (método de Montecarlo). El modelado estocástico es indispensable cuando la solución analítica de ecuaciones es demasiado engorrosa o desconocida, pero se dispone de las propiedades estadísticas de los eventos elementales. Se utiliza en física, biología, finanzas, epidemiología para evaluar riesgos e incertidumbres.

Historia

Las bases formales fueron establecidas a principios del siglo XX por los trabajos de A. A. Markov, A. Einstein (movimiento browniano) y N. Wiener. El método de Montecarlo fue inventado por Stanisław Ulam y John von Neumann en la década de 1940 para el Proyecto Manhattan. Con el auge de las computadoras, el modelado estocástico se convirtió en una herramienta estándar en todas las ciencias, incluidas la climatología (predicciones de conjuntos) y la biología computacional.

Cómo funciona

Se define un modelo probabilístico: por ejemplo, la EDE dX_t = μ(X_t,t)dt + σ(X_t,t)dW_t, donde W_t es un proceso de Wiener (proceso aleatorio continuo con incrementos normales independientes). Un esquema numérico (Euler-Maruyama) genera incrementos discretos añadiendo ruido blanco gaussiano. Repitiendo la simulación N veces, se obtienen N trayectorias, a partir de las cuales se construyen histogramas, intervalos de confianza, etc. La convergencia del método es del orden 1/√N.

En la práctica

Predicción de la propagación de infecciones, modelado del movimiento de multitudes, cálculo de la fiabilidad de centrales eléctricas.

Dato curioso

Ya a mediados del siglo XX, los físicos modelaban el movimiento de neutrones en un reactor nuclear utilizando números aleatorios; así surgió el método de Montecarlo, llamado así por el casino.

Concept graph →

Fórmulas

$$\log P(D|\theta) = -\frac{1}{2}\sum \left(\frac{(y_{\text{model}} - y_{\text{data}})^2}{\sigma^2} + \log(2\pi\sigma^2)\right)$$
Probability of data given model parameters with Gaussian errors.
Qué hay en la fórmula
P(D|θ)variableprobability of data given parameters — probabilidad
y_modelvariablemodel prediction — value
y_datavariableobserved data point — value
σvariablestandard deviation of Gaussian noise — desviación estándar
logoperadornatural logarithm — logaritmo
∑operadorsum over all data points — suma
\logp(d|θ)=-\frac{1}{2}\sum_{i=1}^n[\frac{(r_{\rmmodel}^{i}-r_{\rmdata}^{i})^2}{σ_{{\rmdata},i}^2+σ_{\rmsys}^2}+\log(2π(σ_{{\rmdata},i}^2+σ_{\rmsys}^2))] · 2607.05510v1
$$\mathcal{L} = \prod_i \exp\left( -\frac{1}{2} \left[ \frac{f(x_i) - y_i}{\sigma_i} \right]^2 \right)$$
Probability of observed data given a model with Gaussian errors.
Qué hay en la fórmula
f(x_i)variablemodel prediction at input x_i — valor de la función
y_ivariableobserved data point — data value
σ_ivariablestandard deviation of measurement error — desviación estándar
∏operadorProduct over all data points i — operador producto
expoperadorExponential function — función exponencial
\mathcal{l}_{\rmdesi}=\prod_i\exp(-\frac{1}{2}[\frac{f(x_i)-y_i}{σ_i}]) · 2601.06656

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