Ano ang Stochastic Modeling?

Ang pagmomolde ng stochastic ay isang pamamaraan ng paglalahad ng data o paghula ng mga kinalabasan na isinasaalang -alang ang isang tiyak na antas ng randomness, o kawalan ng katinuan.Ang industriya ng seguro, halimbawa, ay nakasalalay nang malaki sa stochastic na pagmomolde para sa paghula sa hinaharap na kondisyon ng mga sheet ng balanse ng kumpanya, dahil ang mga ito ay maaaring depende sa hindi mahuhulaan na mga kaganapan na nagreresulta sa pagbabayad ng mga paghahabol.Maraming iba pang mga industriya at larangan ng pag -aaral ay maaaring makinabang mula sa stochastic na pagmomolde, tulad ng mga istatistika, pamumuhunan sa stock, biology, linggwistika, at pisika ng dami.Alin ang hindi malamang.Sa halip na gumamit ng mga nakapirming variable tulad ng sa iba pang pagmomolde ng matematika, ang isang stochastic na modelo ay nagsasama ng mga random na pagkakaiba -iba upang mahulaan ang mga kondisyon sa hinaharap at makita kung ano ang maaaring maging katulad nila.Siyempre, ang posibilidad ng isang random na pagkakaiba -iba ay nagpapahiwatig na maaaring mangyari ang marami.Para sa kadahilanang ito, ang mga stochastic na modelo ay hindi tatakbo nang isang beses, ngunit daan -daang o kahit libu -libong beses.Ang mas malaking koleksyon ng data na ito ay hindi lamang nagpapahayag kung aling mga kinalabasan ang pinaka -malamang, ngunit kung ano ang maaaring asahan din.deterministikong pagmomolde.Ang pangalawang uri ng pagmomolde ay kung ano ang binubuo ng karamihan sa elementarya na matematika.Ang solusyon sa isang problema ay karaniwang maaaring magkaroon lamang ng isang tamang sagot, at ang graph ng isang function ay maaari lamang magkaroon ng isang tiyak na hanay ng mga halaga.Ang pagmomolde ng stochastic, sa kabilang banda, ay tulad ng iba't ibang isang kumplikadong problema sa matematika nang bahagya upang makita kung paano apektado ang solusyon, at pagkatapos ay ginagawa ang maraming beses at sa iba't ibang paraan.Ang mga bahagyang pagkakaiba-iba na ito ay kumakatawan sa randomness o kawalan ng katinuan ng mga kaganapan sa real-world at ang kanilang mga epekto.

Ang isa pang real-world application ng stochastic modeling, bukod sa seguro, ay ang paggawa.Ang pagmamanupaktura ay nakikita bilang isang stochastic na proseso dahil sa epekto na hindi alam o random na variable sa resulta.Halimbawa, ang isang pabrika na gumagawa ng isang tiyak na produkto ay palaging mahahanap na ang isang maliit na porsyento ng mga produkto ay hindi lalabas tulad ng inilaan, at hindi maaaring ibenta.Maaaring ito ay dahil sa iba't ibang mga kadahilanan, tulad ng kalidad ng mga input, ang kondisyon ng pagtatrabaho ng makinarya ng paggawa, at ang kakayahan ng mga empleyado, bukod sa iba pa.Ang kawalan ng katinuan kung paano nakakaapekto ang mga salik na ito ay maaaring maging modelo upang mahulaan ang isang tiyak na rate ng error sa pagmamanupaktura, na maaaring maiplano nang maaga.