Previsioni con la massima entropia: L'interfaccia tra fisica, biologia, economia e teoria dell'informazione

Titolo originale:

Forecasting with Maximum Entropy: The interface between physics, biology, economics and information theory

Contenuto del libro:

Questo libro si propone di fornire un quadro unificante, basato sull'Entropia dell'Informazione e sulla sua massimizzazione, per collegare la fenomenologia della biologia evolutiva, dell'ecologia delle comunità, dell'economia finanziaria e della fisica statistica. Questa visione più completa, oltre a fornire un'ulteriore comprensione dei problemi, consente strategie di risoluzione dei problemi applicando metodi collaudati in una disciplina a problemi formalmente simili in altre aree. Il libro propone anche un metodo di previsione per importanti problemi pratici in queste discipline ed è rivolto a ricercatori, studenti e professionisti che lavorano alla modellazione della dinamica dei sistemi complessi.

Il filo conduttore è il modo in cui il flusso di informazioni controlla e serve a prevedere la dinamica dei sistemi complessi. Viene mostrato come la massimizzazione dell'entropia informativa di Shannon permetta di dedurre un oggetto centrale che controlla la dinamica di sistemi complessi, come gli ecosistemi o i mercati. I modelli risultanti, noti come modelli di massima entropia a coppie, possono essere utilizzati per dedurre le interazioni dai dati in un'ampia varietà di sistemi. Qui vengono analizzati in dettaglio due esempi. Il primo è un'applicazione all'ecologia della conservazione, ovvero il problema di fornire indicatori di allarme precoce di crolli di popolazione di specie di alberi nelle foreste tropicali. Il secondo riguarda la previsione dei valori di mercato delle imprese attraverso l'economia evolutiva. Una lezione interessante è che la modellazione della PME spesso produce previsioni accurate nonostante non incorpori meccanismi di interazione espliciti.

Caratteristiche principali

⬤ Scritto per essere adatto a un ampio spettro di lettori e presuppone una scarsa specializzazione matematica.

⬤ Include elementi pedagogici: Esempi di lavoro, casi di studio e riassunti.

⬤ L'approccio interdisciplinare crea ponti tra le discipline.

⬤ Orientato alla soluzione di problemi pratici.

⬤ Comprende una combinazione di derivazioni analitiche e simulazioni numeriche con esperimenti.