MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

Podobne dokumenty
MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

Podręcznik. Model czy teoria

Podręcznik. Przykład 1: Wyborcy

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

Podręcznik. Wzór Shannona

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

Matematyk Ci powie, co łączy Eugeniusza Oniegina i gry hazardowe

Modelowanie wieloskalowe. Automaty Komórkowe - podstawy

Gry hazardowe, gry ewolucyjne, ekspresja genów, tak czy owak łańcuchy Markowa

Układy dynamiczne Chaos deterministyczny

Modelowanie wieloskalowe. Automaty Komórkowe - podstawy

Gry hazardowe, gry ewolucyjne, ekspresja genów, tak czy owak łańcuchy Markowa

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

Wprowadzenie do środowiska MATLAB z zastosowaniami w modelowaniu i analizie danych

Obliczenia inspirowane Naturą

Algorytmy sztucznej inteligencji

Mateusz Żyliński Tadeusz Włodarkiewicz. WireWorld. Zebranie informacji dotyczących tematyki projektu oraz przedstawienie koncepcji realizacji projektu

ODWZOROWANIE RZECZYWISTOŚCI

Statystyka matematyczna

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 2. Aksjomatyczne ujęcie prawdopodobieństwa

Prawdopodobieństwo geometryczne

Teoria gier. prof. UŚ dr hab. Mariusz Boryczka. Wykład 4 - Gry o sumie zero. Instytut Informatyki Uniwersytetu Śląskiego

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA I KOMBINATORYKA

Rachunek prawdopodobieństwa

Programowanie genetyczne, gra SNAKE

Obliczenia inspirowane Naturą

pojawianie się na drodze - z prawdopodobieństwem alf a nowe auto pojawia się na początku ulicy z pewną prędkością początkową

TEORIA ERGODYCZNA. Bartosz Frej Instytut Matematyki i Informatyki Politechniki Wrocławskiej

Badanie naukowe: CZY MĄDROŚĆ TŁUMU RZECZYWIŚCIE ISTNIEJE?

Zmienna losowa (wygrana w pojedynczej grze): (1, 0.5), ( 1, 0.5)

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

Elementy modelowania matematycznego

Akademia Młodego Ekonomisty

P (A B) = P (A), P (B) = P (A), skąd P (A B) = P (A) P (B). P (A)

Rachunek prawdopodobieństwa (Elektronika, studia niestacjonarne) Wykład 1

WOS Od klasy II-ej WOS realizowany jest jako trzeci przedmiot rozszerzony na prawach fakultetu czyli dodatkowe godziny dla chętnych.

Sieci Mobilne i Bezprzewodowe laboratorium 1

Obliczenia inspirowane Naturą

2. Lesław Gajek, Marek Kałuszka, Wnioskowanie statystyczne. Modele i metody. Dla studentów.

Scenariusz lekcji Ozobot w klasie: Spacer losowy po układzie współrzędnych

Analiza wyników egzaminu maturalnego. Liceum Ogólnokształcące w Zespole Szkół Ogólnokształcących im. Kazimierza Jagiellończyka w Lidzbarku Warmińskim

Z poprzedniego wykładu

Definicje. Najprostszy schemat blokowy. Schemat dokładniejszy

Ćwiczenia: Ukryte procesy Markowa lista 1 kierunek: matematyka, specjalność: analiza danych i modelowanie, studia II

Model Marczuka przebiegu infekcji.

KARTAKURSU. Efekty kształcenia dla kursu Student: W01wykazuje się znajomością podstawowych koncepcji, zasad, praw i teorii obowiązujących w fizyce

Rachunek prawdopodobieństwa- wykład 2

Najprostszy schemat blokowy

zdarzenie losowe - zdarzenie którego przebiegu czy wyniku nie da się przewidzieć na pewno.

MATURA podstawowe informacje o egzaminach

Algorytmy genetyczne

CZĘŚĆ HUMANISTYCZNA Z ZAKRESU HISTORII I WIEDZY O SPOŁECZEŃSTWIE

Instytut Informatyki Uniwersytet Wrocławski. Dane w sieciach. (i inne historie) Marcin Bieńkowski

Modelowanie systemów biomedycznych

Pomyłka Lincolna Lekcje z wykopem

ŻYCIE I EWOLUCJA. w komputerze. czwartek, 23 maja 13

Dwuletnie studia II stopnia na kierunku fizyka, specjalność Geofizyka, specjalizacje: Fizyka atmosfery; Fizyka Ziemi i planet; Fizyka środowiska

Deska Galtona. Adam Osękowski. Instytut Matematyki, Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki Uniwersytet Warszawski

Opis kierunkowych efektów kształcenia w obszarze nauk przyrodniczych na I stopniu kierunku BIOLOGIA

Analiza wyników egzaminu maturalnego. Liceum Ogólnokształcące w Zespole Szkół Ogólnokształcących im. Kazimierza Jagiellończyka w Lidzbarku Warmińskim

Zestawienie wyników egzaminu maturalnego przeprowadzonego w latach w województwie pomorskim

Statystyka matematyczna

Halina Piotrowska. Rozwiązywanie problemów decyzyjnych w nauczaniu fizyki

SCENARIUSZ LEKCJI. Wielomiany komputerowe wykresy funkcji wielomianowych

Zbigniew S. Szewczak Uniwersytet Mikołaja Kopernika Wydział Matematyki i Informatyki. Graniczne własności łańcuchów Markowa

Temat: Statystyka i prawdopodobieństwo w naszym życiu.

Edukacja społeczno- przyrodnicza

Modelowanie wybranych pojęć matematycznych. semestr letni, 2016/2017 Wykład 10 Własności funkcji cd.

Analiza wyników egzaminu gimnazjalnego 2015

ZŁOTY PODZIAŁ W DYDAKTYCE MATEMATYKI

Wstępne informacje o wynikach egzaminu gimnazjalnego w 2012 r. Warszawa, 21 czerwca 2012 r.

Informacja o wynikach egzaminu gimnazjalnego. przeprowadzonego w dniach kwietnia 2016 r. w Gimnazjum nr 1 im. Jana Pawła II w Wieruszowie

25. NIE TYLKO WORECZKI CZYLI O ROZUMIENIU SYSTEMU DZIESIĘTNEGO, CZ. I

Wojny Coli - czyli siła reklamy na rynku oligopolicznym

S Z K O L N Y P L A N N A U C Z A N I A. IX Liceum Ogólnokształcące im. Klementyny Hoffmanowej

Sztuczna inteligencja stan wiedzy, perspektywy rozwoju i problemy etyczne. Piotr Bilski Instytut Radioelektroniki i Technik Multimedialnych

Rachunek prawdopodobieństwa dla informatyków

SZKOLNY PLAN NAUCZANIA DLA LICEUM OGÓLNOKSZTAŁCĄCEGO SALOMON W WARSZAWIE KLASA III W ROKU SZKOLNYM 2013/2014 ROZSZERZONY PROGRAM BIOLOGII I CHEMII

Zmienna losowa. Rozkład skokowy

AKADEMIA KOMPETENCJI KLUCZOWYCH PROGRAM ROZWOJU UCZNIÓW SZKÓŁ PONADGIMNAZJALNYCH POLSKI WSCHODNIEJ PROJEKT REALIZOWANY PRZEZ:

Matematyczne Podstawy Kognitywistyki

Kwantowa implementacja paradoksu Parrondo

Analiza danych. TEMATYKA PRZEDMIOTU

Co robię, aby nie zachorować na AIDS? Mateusz Hurko kl. III AG

Modelowanie komputerowe w zagadnieniach środowiska. Strona:

Spacery losowe generowanie realizacji procesu losowego

S Z K O L N E P L A N Y N A U C Z A N I A w Zespole Szkół nr 125

Teoria gier. Łukasz Balbus Anna Jaśkiewicz

Sposoby prezentacji problemów w statystyce

Rachunek Prawdopodobieństwa Anna Janicka

Automaty komórkowe. Katarzyna Sznajd-Weron

Transkrypt:

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI Daniel Wójcik Instytut Biologii Doświadczalnej PAN d.wojcik@nencki.gov.pl tel. 022 5892 424 http://www.neuroinf.pl/members/danek/swps/

Podręcznik Iwo Białynicki-Birula Iwona Białynicka-Birula ISBN: 83-7255-103-0 Data wydania: 6 maja 2002 wkrótce drugie wydanie, rozszerzone

Modelowanie społeczeństwa Ludzie są znacznie mniej przewidywalni niż obiekty nieożywione Człowiek jest niezwykle złożonym tworem: reaguje na olbrzymią liczbę bodźców w niezwykle złożony sposób Jedynie metody statystyczne dają szansę na udane modelowanie społeczności Jest tak jak z rzutami monetą: nie potrafimy przewidzieć wyniku jednego rzutu, ale możemy przewidzieć, że około połowy rzutów to będą orły

Problemy modelowania społecznego Interpretacja wyników ankiet ludzie niechętnie przyznają się do niemodnych poglądów Duża zmienność opinii jednostkowych Żeby modelować społeczeństwo, trzeba znać się zarówno na modelowaniu jak i na procesach społecznych

Techniki używane w modelowaniu Metody statystyczne (średnie zachowanie) Automaty komórkowe (wielostanowe) Sieci (grafy) Układy dynamiczne Teoria gier Sieci neuronowe...

Znaczenie komputerów Ze względu na brak odpowiednich modeli matematycznych układów społecznych, komputery są niezbędne w modelowaniu Matematyka jest niezbędna, gdyż dostarcza języka do formułowania i opisywania problemów

Konstrukcja modeli społeczności Decydujemy, co jest elementarnym blokiem modelu (człowiek, rodzina, grupa społeczna) Wybieramy aspekty elementu, które chcemy uwzględnić w modelu. Ciekawy model dostajemy kiedy mamy kilka aspektów i badamy zależności między nimi Ustalamy reguły ewolucji układu: jak każdy element wpływa na inne elementy i na swój przyszły stan

Niebezpieczeństwa Unikać trywializacji: jeżeli wsadzimy do symulacji przywódców, którzy przyciągają inne elementy, nie potrzebujemy komputera, by stwierdzić, że pojawią się klastry Wartościowe modele przewidują zjawiska, które nie wynikają w oczywisty sposób z początkowych założeń modelu

Model Schellinga Model segregacji rasowej Pomimo jego prostocie wyniki nie są zupełnie trywialne Mamy grupę osobników, którzy przenoszą się, jeżeli procent sąsiadów innej rasy w najbliższym sąsiedztwie przekracza 30% W tym modelu równomiernie wymieszane społeczeństwo rozwarstwia się na czyste etnicznie grupy

Szczegóły modelu Schellinga Jednostki żyją na dwuwymiarowej planszy. W każdej komórce może być najwyżej jeden osobnik. Każdy osobnik należy do jednej z dwóch ras. W każdym kroku osobnik wybiera kierunek, w którym patrzy (płn, płd, wsch, zach). Jeżeli na daną pustą komórkę patrzy dokładnie jeden osobnik, może tam się przenieść. Przenosi się wtedy i tylko wtedy, gdy stosunek liczby osobników innej rasy do liczby wszystkich osobników w jego okolicy (9 komórek) jest większy niż t. Biały puste komórki niebieski, czerwony dwie rasy

Pasteur: Model propagacji infekcji Każdy osobnik na planszy ma pewien poziom bakterii we krwi pomiędzy 0 a 100% Osobniki mogą przejść na pustą komórkę na takich samych zasadach jak w Schellingu W każdym kroku układ immunologiczny organizmu niszczy r% bakterii we krwi Jeżeli poziom bakterii w organizmie przekracza t, organizmu nie można zarazić (ma antyciała) Jeżeli organizm może być zarażony, prawdopodobieństwo jego zarażenia jest takie jak poziom bakterii organizmu, na który patrzy Po infekcji poziom bakterii skacze do 100% Białe puste komórki, czerwone 100%, niebieskie 0% bakterii

Socjodynamika Najlepsze efekty w modelowaniu zjawisk społecznych osiągniemy, kiedy mamy wiele danych, np. w badaniach migracji ludzkich Takie badania nazywa się socjodynamiką Wolfgang Weidlich znalazł złożony układ równań opisujących procesy migracji pomiędzy różnymi obszarami kraju Przewidywania płynące z tych równań można wykorzystywać np. do planowania rozwoju infrastruktury kraju Inną dziedziną, gdzie jest dostępnych wiele danych, jest giełda, którą również modeluje się przy użyciu podobnych technik

Problemy modelowania społecznego Nie ma modelu, który by kompletnie ilustrował wybrany aspekt zachowań społecznych i pozwalał na testowalne przewidywania (Układ Słoneczny) Badanie jednostki/grupy zmienia stan obiektu, np. wypełnianie ankiety można wpłynąć na zmianę naszych poglądów