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ARTIGO DE WIKIPEDIA A palavra estocástica é um adjetivo em inglês que descreve algo que foi determinado aleatoriamente. 1 A palavra apareceu em primeiro lugar em inglês para descrever um objeto matemático chamado processo estocástico. Mas agora em matemática os termos processos estocásticos e processos aleatórios são considerados intercambiáveis. 2 3 4 5 6 A palavra, com a sua definição atual que significa aleatório, veio do alemão, mas originalmente veio da palavra grega (stokhos. Objetivo). 1 Etimologia editar A palavra estocástica em inglês foi originalmente usada como um adjetivo com a definição de conjecturar, e decorrente de uma palavra grega que significa apontar uma marca, adivinhar e o Oxford English Dictionary dá o ano 1662 como a primeira ocorrência. 1 Em seu trabalho sobre a probabilidade de Ars Conjectandi. Originalmente publicado em latim em 1713, Jakob Bernoulli usou a frase Ars Conjectandi sive Stochastice, que foi traduzida para a arte de conjecturar ou estocásticos. 20 Esta frase foi usada, com referência a Bernoulli, por Ladislaus Bortkiewicz 21, que em 1917 escreveu em alemão a palavra stochastik com um sentido que significa aleatoriamente. O termo processo estocástico apareceu em inglês em 1934 por Joseph Doob. 1 Para o termo e uma definição matemática específica, Doob citou outro artigo de 1934, onde o termo stochastischer Proze foi usado em alemão por Aleksandr Khinchin. 22 23 embora o termo alemão tivesse sido usado anteriormente em 1931 por Andrei Kolmogorov. 24 Matemática editar No início da década de 1930, Aleksandr Khinchin deu a primeira definição matemática de um processo estocástico como um conjunto de variáveis ​​aleatórias indexadas pela linha real. Um trabalho fundamental adicional sobre a teoria da probabilidade e os processos estocásticos foi feito por Khinchin, bem como outros matemáticos como Andrei. Joseph Doob. William Feller. Maurice Frchet. Paul Lvy. Wolfgang Doeblin. E Harald Cramr. 27 28 Décadas depois, Cramr referiu-se aos anos 1930 como o período heróico da teoria da probabilidade matemática. 28 Na matemática, especificamente a teoria da probabilidade, a teoria dos processos estocásticos é considerada um importante contributo para a matemática 29 e continua a ser um tópico ativo de pesquisa tanto para razões teóricas quanto para aplicações. 30 31 32 A palavra estocástica é usada para descrever outros termos e objetos em matemática. Os exemplos incluem uma matriz estocástica. Que descreve um processo estocástico conhecido como um processo de Markov. E cálculo estocástico, que envolve equações diferenciais e integrais com base em processos estocásticos, como o processo Wiener. Também chamado processo de movimento browniano. Inteligência artificial editar Ciência natural editar Um dos processos estocásticos de tempo contínuo mais simples é o movimento browniano. Isto foi observado pela primeira vez pelo botânico Robert Brown enquanto olhava através de um microscópio em grãos de pólen na água. Física editar O nome de Monte Carlo para o método estocástico de Monte Carlo foi popularizado pelos pesquisadores de física Stanisaw Ulam. Enrico Fermi. John von Neumann. E Nicholas Metropolis. entre outros. O nome é uma referência ao Monte Carlo Casino em Mônaco, onde o tio de Ulams pediria dinheiro para apostar. 33 O uso da aleatoriedade e a natureza repetitiva do processo são análogos às atividades realizadas em um cassino. Métodos de simulação e amostragem estatística geralmente fizeram o contrário: usando a simulação para testar um problema determinista previamente compreendido. Embora existam exemplos de uma abordagem invertida existem historicamente, eles não foram considerados um método geral até a popularidade do método de Monte Carlo se espalhar. Talvez o uso mais antigo tenha sido usado por Enrico Fermi em 1930, quando ele usou um método aleatório para calcular as propriedades do neutron recentemente descoberto. Os métodos de Monte Carlo foram fundamentais para as simulações necessárias para o Projeto Manhattan. Embora fossem severamente limitadas pelas ferramentas computacionais na época. Portanto, foi somente depois que os computadores eletrônicos foram construídos pela primeira vez (a partir de 1945) que os métodos de Monte Carlo começaram a ser estudados em profundidade. Na década de 1950, eles foram usados ​​em Los Alamos para trabalhos iniciais relacionados ao desenvolvimento da bomba de hidrogênio. E tornou-se popularizado nos campos da física. química Física. E pesquisa de operações. A RAND Corporation e a Força Aérea dos EUA foram duas das principais organizações responsáveis ​​pelo financiamento e divulgação de informações sobre os métodos de Monte Carlo durante esse período, e eles começaram a encontrar uma ampla aplicação em diversos campos. Os usos dos métodos de Monte Carlo requerem grandes quantidades de números aleatórios, e foi seu uso que estimulou o desenvolvimento de geradores de números de pseudorandom. Que eram muito mais rápidos de usar do que as tabelas de números aleatórios anteriormente utilizados para amostragem estatística. Biologia editar Em sistemas biológicos, a introdução de ruído estocástico foi encontrada para ajudar a melhorar a força do sinal dos laços internos de feedback para equilíbrio e outras comunicações vestibulares. 34 Foi encontrado para ajudar pacientes com diabetes e acidente vascular cerebral com controle de equilíbrio. Muitos eventos bioquímicos também se prestam à análise estocástica. Expressão genetica. Por exemplo, tem um componente estocástico através das colisões moleculares, como durante a ligação e a destruição da ARN polimerase para um promotor de genes através das soluções de movimento browniano. Medicina editar Efeito estocástico, ou efeito casual é uma classificação dos efeitos de radiação que se refere à natureza estatística aleatória do dano. Em contraste com o efeito determinista, a gravidade é independente da dose. Apenas a probabilidade de um efeito aumentar com a dose. Geomorfologia editar Criatividade editar Simonton (2003, Psych Bulletin) argumenta que a criatividade na ciência (dos cientistas) é um comportamento estocástico constrangido, de modo que novas teorias em todas as ciências são, pelo menos em parte, o produto de um processo estocástico. Ciência da computação O estudo estocástico analisa o crime informático ao visualizar os computadores como processos estocásticos. Música editada na música. Os processos matemáticos baseados na probabilidade podem gerar elementos estocásticos. Processos estocásticos podem ser usados ​​em música para compor uma peça fixa ou podem ser produzidos em desempenho. A música estocástica foi pioneira por Iannis Xenakis. Que inventou o termo música estocástica. Exemplos específicos de matemática, estatística e física aplicados à composição musical são o uso da mecânica estatística de gases em Pithoprakta. Distribuição estatística de pontos em um plano em Diamorphoses. Restrições mínimas na Achorripsis. A distribuição normal em ST10 e Atres. Cadeias de Markov em Analogiques. Teoria dos jogos em Duel e Stratgie. Teoria do grupo em Nomos Alpha (para Siegfried Palm), teoria de conjuntos em Herma e Eonta. 36 e movimento browniano em NShima. Xenakis freqüentemente usava computadores para produzir suas pontuações, como a série ST, incluindo Morsima-Amorsima e Atres. E fundou CEMAMu. Anteriormente, John Cage e outros compuseram música aleatorica ou indeterminada. Que é criado por processos casuais, mas não tem base matemática rigorosa (Cages Music of Changes, por exemplo, usa um sistema de gráficos baseado no I-Ching). Reprodução de cores subtractivas editar Quando as reproduções em cores são feitas, a imagem é separada em suas cores componentes, tirando várias fotografias filtradas para cada cor. Um filme ou placa resultante representa cada um dos dados ciano, magenta, amarelo e preto. A impressão em cores é um sistema binário, onde a tinta está presente ou não presente, de modo que todas as separações de cores a serem impressas devem ser traduzidas em pontos em algum estágio do fluxo de trabalho. As telas de linha tradicionais que são moduladas em amplitude tiveram problemas de moir, mas foram usadas até que o rastreio estocástico se tornasse disponível. Um padrão de ponto estocástico (ou modulado em freqüência) cria uma imagem mais nítida. Linguagem e linguística editar Abordagens não-deterministas em estudos de linguagem são largamente inspiradas pelo trabalho de Ferdinand de Saussure. Por exemplo, na teoria linguística funcionalista. Que argumenta que a competência é baseada no desempenho. 37 38 Esta distinção em teorias funcionais da gramática deve ser cuidadosamente distinguida da distinção langue e parole. Na medida em que o conhecimento lingüístico é constituído pela experiência com o idioma, a gramática é argumentada como probabilística e variável, em vez de fixa e absoluta. Essa concepção de gramática como probabilística e variável decorre da idéia de que a competência muda de acordo com a experiência com a linguagem. Embora esta concepção tenha sido contestada, 39 também forneceu a base para o processamento moderno linguístico moderno da linguagem 40 e para as teorias da aprendizagem e da mudança de línguas. 41 Ciências sociais editar A teoria estocástica das ciências sociais é semelhante à teoria dos sistemas, na medida em que os eventos são interações de sistemas, embora com uma ênfase marcada nos processos inconscientes. O evento cria suas próprias condições de possibilidade, tornando-o imprevisível, se simplesmente pelo número de variáveis ​​envolvidas. A teoria estocástica das ciências sociais pode ser vista como uma elaboração de um tipo de terceiro eixo no qual situar o comportamento humano ao lado da oposição tradicional da natureza contra a resistência. Veja Julia Kristeva sobre o uso da semiótica, Luce Irigaray sobre a epistemologia heideggeriana reversa, e Pierre Bourdieu no espaço politico para exemplos de teoria estocástica das ciências sociais. Citação necessária Gerenciar negócios Editar fábrica Os processos de fabricação são assumidos como processos estocásticos. Este pressuposto é amplamente válido para processos de fabricação contínua ou em lote. Testar e monitorar o processo é gravado usando um gráfico de controle de processo que traça um determinado parâmetro de controle de processo ao longo do tempo. Normalmente, uma dúzia ou muitos outros parâmetros serão rastreados simultaneamente. Os modelos estatísticos são usados ​​para definir linhas de limite que definem quando ações corretivas devem ser tomadas para repor o processo para a janela operacional pretendida. Essa mesma abordagem é usada no setor de serviços, onde os parâmetros são substituídos por processos relacionados a acordos de nível de serviço. Finanças editar Os mercados financeiros usam modelos estocásticos para representar o comportamento aparentemente aleatório de ativos, como ações. Commodities. Preços relativos da moeda (ou seja, o preço de uma moeda em comparação com o de outro, como o preço do dólar em relação ao do euro) e as taxas de juros. Esses modelos são então usados ​​por analistas quantitativos para avaliar as opções sobre preços de ações, preços de títulos e taxas de juros, ver modelos de Markov. Além disso, é no coração da indústria de seguros. Media edit O marketing e a mudança do movimento dos gostos e preferências da audiência, bem como a solicitação e o apelo científico de certas estréias de filmes e televisão (ou seja, seus fins de semana de abertura, conhecimento de boca em boca, topo da mente entre pesquisados Grupos, reconhecimento de nomes de estrelas e outros elementos de divulgação e propaganda de mídia social), são determinados em parte por modelagem estocástica. Uma tentativa recente de análise de negócios repetida foi feita pela citação de estudiosos japoneses e faz parte dos sistemas de contagem cinematográfica patenteados pela Geneva Media Holdings, e essa modelagem tem sido usada na coleta de dados desde o tempo das avaliações Nielsen originais para o estúdio moderno e a televisão Teste o público. Veja também editar Notes editDoob, ao citar o Khinchin, usa o termo variável casual, que costumava ser um termo alternativo para uma variável aleatória. 26 Referências edita b c d Estocástica. Oxford160Dictionaries. Imprensa da Universidade de Oxford. 160 Robert J. Adler Jonathan E. Taylor (29 de janeiro de 2009). Campos aleatórios e geometria. Springer Science amp Business Media. Pp. 16078. ISBN 160978-0-387-48116-6. 160 David Stirzaker (2005). Processos estocásticos e modelos. Imprensa da Universidade de Oxford. P.16045. ISBN 160978-0-19-856814-8. 160 Loc Chaumont Marc Yor (19 de julho de 2012). 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Na sua forma mais extrema (Hopper 1987, 1988), a USF rejeita as dicotomias de Saussurean, como langue vs. parle. Para abordagens interpretativas iniciais para o foco, veja Chomsky (1971) e Jackendoff (1972). Liberdade condicional e sincronia vs. diacronia. Todos os adeptos desta tendência sentem que a defesa de Chomsky de uma distinção nítida entre competência e desempenho é, na melhor das hipóteses improdutiva e obscurantista no pior, teoricamente desmotivada. Bybee, Joan. Fonologia baseada em uso. P. 213 em Darnel, Mike (ed). 1999. Funcionalismo e formalismo em linguística: documentos gerais. John Benjamins Publishing Company Chomsky (1959). Revisão de Skinners Comportamento verbal, Language, 35: 26-58 Manning e Schtze, (1999) Fundamentos do processamento estatístico de linguagem natural, MIT Press. Cambridge, MA Bybee (2007) Freqüência de uso e organização da linguagem. 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