Tweet
Siempre tuve la inquietud de saber el por qué modelar algo con una distribución particular conocida. Es decir, entiendo que se debe observar el fenómeno y a partir de ahí buscar el modelo que describa y de resultados esperados.
Sabemos pues que un sistema es modelado por una ecuación integro diferencial de orden y grado que dependerá del sistema en cuestión (en el caso de sistemas discreto el modelo es mediante ecuaciones en diferencia), además, dichos aperadores aplicarán sobre objetos en cuerpos algebraicos, tensores, vectores, etc. que también dependerán del sistema físico.
Debido a que modelar un sistema complejo es "complejo"
, quise decir con muchas variables ocultas o simplemente muchas variables (tener la ecuación o sistema de ecuaciones que describa la interacción de las colisión de gran cantidad de esferas por ejemplo), es necesario recurrir a la probabilidad. Utilizamos Gauss, Poisson, etc. pero ¿que tanto se adaptan a la respuesta esperada? Pues yo creo que bien pero si se hila tan fino no.
Sabemos pues que un sistema es modelado por una ecuación integro diferencial de orden y grado que dependerá del sistema en cuestión (en el caso de sistemas discreto el modelo es mediante ecuaciones en diferencia), además, dichos aperadores aplicarán sobre objetos en cuerpos algebraicos, tensores, vectores, etc. que también dependerán del sistema físico.
Debido a que modelar un sistema complejo es "complejo"
, quise decir con muchas variables ocultas o simplemente muchas variables (tener la ecuación o sistema de ecuaciones que describa la interacción de las colisión de gran cantidad de esferas por ejemplo), es necesario recurrir a la probabilidad. Utilizamos Gauss, Poisson, etc. pero ¿que tanto se adaptan a la respuesta esperada? Pues yo creo que bien pero si se hila tan fino no.