Nosso visitante para esta unidade é John Rundle. Ele é um eminente professor de física e geologia da Universidade da Califórnia, Davis Ele também é um professor externo do Instituto Santa Fé e trabalha no desenvolvimento de métodos de previsão de terremotos e gerenciamento de risco, utilizando sistemas dinâmicos e outros métodos de sistemas complexos e estendendo esses métodos à outros ... fenômenos naturais, tais como crises econômicas. Então, seja bem vindo John. Obrigado. Nossa classe está atualmente estudando fractals. Nós ainda não cobrimos lei de potência, mas já conversamos sobre dimensões fractais assim como também demos uma olhada em alguns fractais famosos. O que voce diria que é relevante para fractais em sua própria pesquisa? Então as falhas de terremoto ... são ... falhas geológicas e falhas geológicas são objetos irregulares. Se voce olhar para eles geologicamente, existem falhas nas crostas em todas as escalas e em todos os tamanhos, e com relação as falhas individuais por si mesmas - pessoas têm olhado o tipo de traço da falha, e descoberto que parecem ter várias características fractais geometricamente. Além do objeto geométrico da falha, da falha geológica (de terremoto), suas estatísticas também são fractais no sentido em que eles têm leis de potência. Então, se voce olhar para o número de pequenos terremotos, como uma função deles, que é chamada de momento sísmico, o qual é uma medida de energia posta para fora da falha, esta acaba sendo uma lei de potência e isto reflete uma característica fractal da estrutura subjacente da estrutura da falha. Sim. Então esta uma maneira divertida na qual fractais entram no que fazemos. Sim. Na classe em que olhamos um pouco a análise de fractais de séries temporais, como para o preço de ações e estávamos pensando no quão útil esses tipos de técnicas de analise são em dando a sua opinião sobre o que esta acontecendo em séries temporais de terremotos. Tem havido muitos trabalhos interessantes recentemente por pessoas como Gene Stanely e Didier Sornette e alguns outros sobre os detalhes da analogia ou da metáfora entre terremotos e quebras do mercado financeiro. De fato, é mesmo interessante como tem havido um número de livros recentes na literatura financeiro aonde eles falam sobre quebras financeiras como eventos semelhantes a terremotos e essas quebras frequentemente tem o que as pessoas se referem a abalos secundários. Então, no final das contas, as estatísticas são muito similares quando olhamos para as cauda das distribuições. Se voce olha para as mudanças nos preços, as mudanças de preços diárias nos mercados financeiros e olhar para o número de mudança de preços com uma função dos seus tamanhos, e voce se restringir somente as maiores mudanças de preços, voce vai ver que suas estatísticas são muito similares, se não forem idênticas as estatísticas de grandes terremotos. Então as caudas das distribuições parecem ser muito similares e existe a tendência a se querer identificar grandes quebras com eventos to tipo terremoto. Então, eu já li que há um tipo de controvérsia sobre a aplicação de estatística como dimensão fractal e outras características fractais relacionadas com coisas como preço de ações e outros fenômenos. Voce acha que estes métodos de análise são válidos? Eu acho, porque nós realmente olhamos para essas coisas de várias formas e através de uma variedade de tipos de lentes matemáticas e nós realmente concluímos que existe uma física útil envolvida nesta analogia. Muito do que eu tenho feito recentemente ainda não foi publicada, porque temos modelado o sistema financeiro real com essas idéias e estou prestando consultoria neste momento à uma pessoa de fundos de cobertura e realmente produzimos algorítimos que são úteis no comércio e acontece até agora que estes algorítimos são realmente bastante úteis. Com relação a previsão de terremotos, o que tem de mais moderno? Então, em termos de previsão de terremotos, a idéia básica é a seguinte: olhamos para a relação frequência-magnitude de Gutenbur-Richter. Eu não falei estas palavras antes, mas isto é essencialmente sobre o que eu estava falando quando disse que o número de pequenos terremotos é grande relativamente ao número de grandes terremotos. Então, é lei de potência. Voce pode entender isto desta forma - para cada mil terremotos de magnitude three, tem aproximadamente one terremoto de magnitude seis. Para todos os terremotos de magnitude quatro, existem dez de magnitude três, cem de magnitude dois e assim por diante. Então voce pode usar esta relação da seguinte maneira: Se voce olhar a região onde voce recentemente teve um terremoto de magnitude seis, e voce pode começar a contar os de magnitude tres, então depois de voce contar mais mil de magnitude três, estará na hora de outro de magnitude seis. Entendeu? Então a base para a previsão que nós introduzimos no website se chama openhazards.com (perigoaberto.com). Voce pode ir lá e obter uma previsão global. É grátis e aberta ao público, em qualquer lugar do mundo, baseado nesta idéia. Então, quanto sucesso tem obtido nas previsões? Podemos testar a previsão com testes-padrão para previsão, que são Brier scores, testes de confiança de atributos, testes de características operacionais do recebidor. Todos esses testes são usados para previsão, tanto para previsão do tempo quanto para previsão financeira, e voce pode realmente construir previsão que produzem bons resultados. Agora, tendo dito isto, temos que lhe dar com probabilidade. Uma das coisas interessantes que temos visto recentemente é na região do Japão. Se voce olhar para toda a região do Japão, na região onde as pessoas sabem que em 11 de Março de 2011, houve uma terremoto de magnitude nove que matou 20.000 pessoas com um tsunami. Acontece que dedes de aquele terremoto de magnitude nove, houveram cerca de 1,000 terremotos de magnitude cinco. Então em apenas nos últimos dois anos tem havido mil terremotos de magnitude cinco. Bem, esta relação que lhe falei antes deveria implicar que para todos mil terremotods de cinco existem centenas de seis, dezenas de sete e um de magnitude oito então está para acontecer. Então isto para implicar que o Japão está agora no risco de um grande terremoto de magnitude oito ou mais, num futuro próximo - no próximo ano ou próximos dois anos. Sim, nós na realidade colocamos isto no blog do nosso website para notificar o maior número de pessoas eu posso imaginar sobre esta possibilidade. E então veremos o que acontece. Esta relação - a relação magnitude-frequência de Gutenburg-Richter, esta estatística de lei de potência tem de fato visto que isto é verdade em toda região na Terra onde as pessoas já olharam, em todos os tempos. Então, parece ser uma estatística bastante robusta. Mas voce não pode realmente prever quando um terremoto vai acontecer em um ano ou mais, ou pode? Não atualmente. Podemos apenas dizer que as condições estão certas para um grande terremoto num futuro relativamente próximo. Voce acha que os mesmo métodos serão aplicados para prever quebras de mercados financeiros? Muito boa pergunta. Eu não sei a resposta para isto ainda, porque ainda não olhamos nesta direção, mas voce sabe e talvez algumas pessoas neste curso sabem que a estatística de mudança de preços são chamadas de "lepto cryptotic" e também tem caudas com lei de potência e se parece com a curva Gaussiana no meio, e assim sendo, é um pouco diferente de falhas de terremoto, que parece seguir puramente lei de potência. As idéias deveriam se parecer de alguma maneira mas não analisamos isto ainda, mas iremos. Então, qual é a coisa mais interessante na qual tem trabalhado neste momento? Agora ainda estamos trabalhando na previsão de terremotos e também estamos trabalhando em simulações numéricas de modelos de grandes falhas, modelos de falhas de terremotos. Estes são modelos em que, que são mais modelos climáticos onde criamos sistemas nos computadores que tem muitas falhas e sub-falhas e pedaços de falhas e deixamos eles interagir. Eles tem fricção neles. A idéia é gerar tempo histórico sintético de milhões de terremotos e estudar a estatística deles todos. Ótimo, e a minha última pergunta é- Temos muitas pessoas neste curso de campos diferentes e alguns deles estão interessados em estudar sistemas complexos, mas tem assustado pelo número de áreas diferentes que se precisa saber. Então, voce pode dizer algo para aconselhar os estudantes que estão interessados em entrar para o campo de sistemas complexos? Conselho para estudantes entrando para os estudos de sistemas complexos? Bem, uma coisa que diria, duas coisas, muitas coisas, é que se precisa ter um bom conhecimento de computação. Voce precisa de algum conhecimento de matemática, mas não um extraordinário alto nível de conhecimento. Mas certamente precisa saber calculus, e definitivamente precisa saber probabilidade e estatística e precisa ter uma mente aberta. Precisa considerar vários tipos de idèias e o fato que sistemas, que parecem ser bem diferentes talvez sejam de fato, de uma forma subjacente, bem similares. E este é um grande avanço na imaginação para algumas pessoas e alguns profissionais que dedicaram suas vidas a um campo em particular, mas é um avanço que voce precisa fazer para fazer algum progresso neste campo. Ótimo, muito obrigada. Ok. obrigada.