stringtranslate.com

Дидье Сорнетт

Дидье Сорнетт (родился 25 июня 1957 года в Париже ) — французский исследователь, изучающий такие предметы, как сложные системы и управление рисками . Он является профессором кафедры предпринимательских рисков в Швейцарском федеральном технологическом институте Цюриха (ETH Zurich) , а также профессором Швейцарского института финансов . Ранее он был профессором геофизики в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе, Калифорния (1996–2006) и профессором-исследователем во Французском национальном центре научных исследований (1981–2006).

Теория землетрясений и сетей разломов

Совместно со своим давним коллегой доктором Гаем Уйоном Сорнетт в течение последних 25 лет руководит исследовательской группой по «Физике землетрясений». Группа занимается моделированием землетрясений, оползней и других стихийных бедствий, объединяя концепции и инструменты из статистической физики, статистики, тектоники, сейсмологии и многого другого. Сначала группа работала в Лаборатории физики конденсированных сред (Университет Ниццы, Франция), затем на кафедре Земли и космоса (UCLA, США), а с марта 2006 года группа находится в ETH-Zurich (Швейцария).

Прогнозирование и предсказание землетрясений

Прогноз землетрясений

Группа занимается проблемой прогнозирования землетрясений и разрывов с середины 90-х годов в рамках более широкой физической концепции критических явлений. [1] Рассматривая разрыв как фазовый переход второго рода, это предсказывает, что по мере приближения к разрыву увеличивается пространственная длина корреляции напряжения и повреждения. [2] Это, в свою очередь, приводит к степенному ускорению момента и высвобождения деформации, вплоть до макроскопического времени разрушения образца (т. е. сильного землетрясения в природе). Это предсказание было проверено на различных природных и промышленных/лабораторных данных, в широком спектре различных масштабов (лабораторные образцы, шахты, каталог землетрясений Калифорнии) и при различных условиях нагрузки системы (постоянная скорость напряжения, постоянная скорость деформации). Самым загадочным наблюдением является то, что критическое степенное ускорение скорости декорируется логопериодическими колебаниями, что предполагает универсальное отношение, близкое к 2,2. Существование таких колебаний обусловлено взаимодействием между сейсмогенными структурами (см. ниже случай разломов и трещин), но также предлагает лучшее ограничение для определения областей, в которых может произойти крупное событие. Концепция критического пьезоэлектричества в поликристаллах [3] [4] [5] была применена к земной коре. [6]

Прогнозирование землетрясений

Прогнозирование землетрясений отличается от предсказания тем, что не подается сигнал тревоги, а оценивается зависящая от времени вероятность возникновения землетрясения. Группа Сорнетта внесла значительный вклад в теоретическую разработку и изучение свойств теперь уже стандартной модели последовательности афтершоков эпидемического типа (ETAS). [7] Вкратце, эта модель утверждает, что каждое событие вызывает свои собственные прямые афтершоки, которые сами вызывают свои собственные афтершоки и так далее... Следствием этого является то, что события больше не могут быть обозначены как форшоки, основные толчки или афтершоки, поскольку они могут быть всем этим одновременно (с разными уровнями вероятности). В этой модели вероятность того, что событие вызовет другое, в первую очередь зависит от их разделяющих пространственных и временных расстояний, а также от величины инициирующего события, так что сейсмичность затем регулируется набором из семи параметров. Группа Сорнетта в настоящее время доводит модель до ее пределов, допуская пространственные и временные вариации ее параметров. [8] Несмотря на то, что эта новая модель достигает лучших показателей прогнозирования, чем любая другая конкурирующая модель, ее недостаточно для достижения систематических надежных прогнозов. Основная причина заключается в том, что эта модель довольно точно предсказывает будущие показатели сейсмичности, но не накладывает ограничений на магнитуды (которые, как предполагается, распределены в соответствии с законом Гутенберга-Рихтера и независимы друг от друга). Таким образом, для дальнейшего улучшения этих прогнозов требуются некоторые другие сейсмические или несейсмические предвестники. Согласно модели ETAS, скорость инициированной активности вокруг данного события ведет себя изотропно. Это чрезмерно упрощенное предположение недавно было ослаблено путем связывания статистики ETAS с подлинной механической информацией. Это делается путем моделирования возмущения напряжения, вызванного данным событием в его окрестностях, и корреляции его с пространственно-временной скоростью последующей активности как функции амплитуды и знака переданного напряжения. Это говорит о том, что инициирование афтершоков происходит из-за комбинации динамических (сейсмические волны) и упруго-статических процессов. Другим недвусмысленным интересным результатом этой работы является то, что земная кора в Южной Калифорнии имеет довольно короткую память о прошлых колебаниях напряжения, длящихся всего около 3-4 месяцев. [9] Это может наложить дополнительные ограничения на временное окно, в пределах которого можно искать как сейсмические, так и несейсмические предвестники.

Мультифрактальная модель стресс-активации (MSA) разрыва и землетрясений

Уйон и Сорнетт разработали чисто статистическую физическую модель взаимодействия и запуска землетрясений, стремясь придать больше плоти чисто эмпирической линейной модели ETAS. Основное предположение этой модели «Мультифрактального стресса, активированного» [10] [11] заключается в том, что в любом месте и времени локальная интенсивность отказов экспоненциально зависит от приложенного напряжения. Вторым ключевым компонентом является признание того, что в земной коре локальное поле напряжений представляет собой сумму крупномасштабного, дальнего поля напряжения из-за движения плит, плюс все колебания напряжений из-за прошлых землетрясений. По мере того, как упругие напряжения складываются, возведение в степень делает эту модель нелинейной. Аналитическое решение позволило им предсказать, что каждое событие вызывает некоторые афтершоки со скоростью, затухающей со временем в соответствии с законом Омори, то есть как 1/tp, но с особым поворотом, который не был распознан до сих пор. Уникальным предсказанием модели MSA является то, что показатель степени p не является постоянным (близким к 1), а линейно увеличивается с магнитудой главного толчка. Статистический анализ различных каталогов (Калифорния, Япония, Тайвань, Гарвардский CMT) был проведен для проверки этого прогноза, который подтвердил его с использованием различных статистических методов (стеки для улучшения отношения сигнал/шум, специально разработанные вейвлеты для многомасштабного анализа, экстремальные распределения магнитуд и т. д.). [12] [13] Таким образом, этот результат показывает, что небольшие события могут вызывать меньшее количество афтершоков, чем крупные, но что их кумулятивный эффект может быть более продолжительным в земной коре. Недавно также была введена новая методика, называемая методом барицентрической фиксированной массы, для значительного улучшения оценки мультифрактальных структур пространственно-временной сейсмичности, ожидаемой от модели MSA. [14]

Дефекты, соединения и повреждения

Значительная часть деятельности группы Сорнетта также была посвящена статистическому моделированию физики, а также свойствам трещин и разломов в различных масштабах. Эти особенности важны, поскольку они могут контролировать различные транспортные свойства коры, а также представлять собой места зарождения землетрясений.

Статистические физические модели трещин и разломов

Sornette и Sornette (1989) [15] предложили рассматривать землетрясения и глобальную тектонику плит как самоорганизующиеся критические явления. Поскольку сети разломов явно являются самоорганизующимися критическими системами в том смысле, что землетрясения происходят на разломах, а разломы растут из-за землетрясений, [16] [17] [18] приводя к иерархическим свойствам, изучение их статистики также должно принести информацию о самом сейсмическом процессе. [19] Davy, Sornette и Sornette [20] [21] [16] [22] представили модель формирования паттерна роста разломов и показали, что существование областей без разломов является естественным следствием фрактальной организации разломов. Cowie и др. (1993; 1995) [23] [24] разработали первую теоретическую модель, которая охватывает как дальнюю, так и временную организацию сложных фрактальных паттернов разломов и краткосрочную динамику последовательностей землетрясений. Результатом является общее существование в модели конкуренции разломов с прерывистой активностью различных разломов. Показано, что геометрическая и динамическая сложность разломов и землетрясений является результатом взаимодействия между пространственно-временным хаосом и изначальной невыразительной погашенной неоднородностью. Милтенбергер и др. [25] и Сорнетт и др. (1994) [26] показали, что самоорганизованная критичность при землетрясениях и тектонических деформациях связана с синхронизацией пороговых релаксационных осцилляторов. Ли и др. (1999) [27] продемонстрировали внутреннюю прерывистую природу сейсмической активности на разломах, которая является результатом их конкуренции за приспосабливание к тектонической деформации. Сорнетт и Писаренко (2003) провели строгий статистический анализ распределения размеров плит, участвующих в тектонике плит, и продемонстрировали фрактальную природу тектоники плит. [28]

Статистические свойства трещин и разломов

Используя набор карт, сосредоточенных в одном и том же месте, но в разных масштабах в Саудовской Аравии (от метра до сотен километров, т. е. чуть больше пяти десятилетий), было показано, что стыки и паттерны разломов демонстрируют различные пространственные масштабные свойства в различных диапазонах масштабов. [29] [30] [31] Эти переходные масштабы (которые количественно определяют горизонтальное распределение хрупких структур) можно хорошо коррелировать с вертикальной механической слоистостью вмещающей среды (земной коры). В частности, можно показать, что паттерны трещин являются довольно однородными в масштабах ниже толщины осадочного бассейна и становятся неоднородными и мультифрактальными в более крупных масштабах. Эти различные режимы были обнаружены путем разработки новых методов мультифрактального анализа (способных учитывать небольшой размер наборов данных, а также нерегулярные геометрические граничные условия), а также путем внедрения нового метода, основанного на двумерном анизотропном вейвлет-анализе. Картографируя некоторые соединения в кристаллическом фундаменте в той же области, было обнаружено, что их пространственная организация (распределение расстояний) демонстрирует дискретную масштабную инвариантность на протяжении более чем четырех десятилетий. [32] Используя некоторые другие наборы данных и теоретическую модель, Хуан и др. также показали, что из-за взаимодействия между параллельными структурами распределение длины соединений демонстрирует дискретную масштабную инвариантность. [33]

3D-реконструкция и картирование разломов

Группа Сорнетта, мотивированная прогнозированием и предсказанием землетрясений, также внесла свой вклад в проблему трехмерного картирования разломов. Учитывая каталог землетрясений с большим количеством событий, основная идея заключается в инвертировании для набора плоских сегментов, который лучше всего подходит для этого набора данных. [34] [35] Совсем недавно Уйон и Сорнетт разработали методы, которые моделируют пространственное распределение событий с использованием смеси анизотропных гауссовых ядер. [36] Эти подходы позволяют идентифицировать большое количество разломов, которые не отображаются более традиционными/геологическими методами, поскольку они не дают никаких сигнатур на поверхности. Эти реконструированные трехмерные сети разломов предлагают хорошую корреляцию с очаговыми механизмами, но также дают значительный выигрыш при использовании их в качестве прокси-данных мест землетрясений в экспериментах по прогнозированию. Поскольку каталоги могут быть очень большими (до полумиллиона событий для Южной Калифорнии), была введена техника конденсации каталогов, которая позволяет обнаруживать вероятные повторяющиеся события и избавляться от этой избыточности. [37]

Глобальная система прогнозирования землетрясений

В 2016 году в сотрудничестве с профессором Фридеманом Фройндом (с Джоном Сковиллом) в NASA Ames и GeoCosmo, Сорнетт (с Гаем Уйоном) запустил Глобальный проект по прогнозированию землетрясений (GEFS) для продвижения области прогнозирования землетрясений. Этот проект изначально основан на строгой теоретической и экспериментальной физике твердого тела профессора Фридемана Фройнда [38] [39], чья теория способна объяснить весь спектр явлений электромагнитного типа, которые были зарегистрированы перед крупными землетрясениями в течение десятилетий, если не столетий: при воздействии на породы значительных напряжений активируются электроны и положительные дырки; последние перетекают в менее напряженные области материала, тем самым генерируя крупномасштабные электрические токи. Те, в свою очередь, вызывают локальные геоэлектрические и геомагнитные аномалии, стимулированное инфракрасное излучение, ионизацию воздуха, повышают уровни озона и оксида углерода. Все эти колебания в настоящее время измеряются с помощью наземных станций или технологий дистанционного зондирования . Существуют бесчисленные сообщения о разнородных типах предшествующих явлений, начиная от излучения электромагнитных волн от сверхнизкой частоты (ULF) до видимого (VIS) и ближнего инфракрасного (NIR) света, аномалий электрического и магнитного полей различных видов (см. ниже), вплоть до необычного поведения животных, о котором сообщалось снова и снова.

Космические и наземные аномалии, предшествующие и/или сопутствующие землетрясениям, включают: (Спутниковый компонент) 1. Тепловые инфракрасные (TIR) ​​аномалии 2. Аномалии полного электронного содержания (TEC) 3. Ионосферная томография 4. Турбулентности ионосферного электрического поля 5. Атмосферные гравитационные волны (AGW) 6. Выделение CO из-под земли 7. Образование озона на уровне земли 8. ОНЧ-детектирование ионизации воздуха 9. Мезосферные молнии 10. Линеаменты в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах;

Компонент наземной станции: 1. Изменения магнитного поля 2. Ультранизкочастотное излучение из земной коры 3. Потенциалы деревьев и потенциалы земли 4. Изменения проводимости почвы 5. Изменения химии грунтовых вод 6. Выделение следов газа из земли 7. Эманация радона из земли 8. Ионизация воздуха у поверхности земли 9. Субионосферное распространение ОНЧ/КНЧ 10. Ночное свечение

Эти предвестники прерывисты и, по-видимому, не происходят систематически перед каждым крупным землетрясением. Исследователи не смогли объяснить и использовать их удовлетворительно, но никогда вместе. К сожалению, не существует всемирного хранилища таких данных, и эти базы данных чаще всего недоиспользуются с использованием слишком упрощенного анализа или пренебрежением кросс-корреляциями между ними (чаще всего потому, что такие данные приобретаются и хранятся отдельными и конкурирующими учреждениями). GEFS выступает в качестве революционной инициативы со следующими целями: (i) инициировать сотрудничество со многими центрами обработки данных по всему миру для объединения компетенций; (ii) предложить совместную платформу (InnovWiki, разработанную в ETH Zürich) для разработки мегахранилища данных и инструментов анализа; (iii) разработать и тщательно протестировать в реальном времени, высокоразмерные многомерные алгоритмы для прогнозирования землетрясений (местоположение, время и магнитуда) с использованием всех доступных данных.

Эндо-экзодинамика социального коллективного поведения

В 2004 году Сорнетт использовал данные о продажах Amazon.com для создания математической модели для прогнозирования потенциала бестселлера на основе очень ранних результатов продаж. [40] [41] [42] Это было далее развито для характеристики динамики успеха видеороликов YouTube. [43] Это обеспечивает общую структуру для анализа предварительных и последующих свойств потрясений и разрывов в финансах, разрывов материалов , землетрясений , продаж amazon.com: его работа задокументировала вездесущие степенные законы, похожие на закон Омори в сейсмологии, которые позволяют различать внешние потрясения и эндогенную самоорганизацию . [44]

Логистическая функция, логистические уравнения и расширения

Совместно с соавторами Сорнетт внес значительный вклад в применение и обобщение логистической функции (и уравнения). Приложения включают тесты хаоса дискретной логистической карты, [45] [46] эндо-экзо подход к классификации болезней, [47] [48] введение отсроченной обратной связи населения по пропускной способности для захвата прерывистой эволюции, [49] [50] симбиоз, [51] [52] [53] детерминированные динамические модели переключения режимов между соглашениями и деловыми циклами в экономических системах, [54] [55] моделирование периодически схлопывающихся пузырей, [56] взаимодействия между несколькими видами через взаимные зависимости от их пропускной способности. [57]

Другое применение — методология определения фундаментальной стоимости компаний в секторе социальных сетей, таких как Facebook, Groupon, LinkedIn Corp., Pandora Media Inc, Twitter, Zynga и, совсем недавно, вопрос о том, что оправдывает стремительный рост стоимости компаний- единорогов (финансовых) . Основная идея, предложенная Коуэлсом и Сорнеттом [58], заключается в том, что доходы и прибыль компании, работающей в социальной сети, по сути, связаны с ее пользовательской базой через прямой канал, не имеющий эквивалента в других секторах; рост числа пользователей может быть откалиброван с помощью стандартных моделей логистического роста и позволяет проводить надежные экстраполяции размера бизнеса на длительные временные горизонты. Вместе со своим аспирантом они применили эту методологию к оценке Zynga перед ее IPO и показали ее ценность, представив прогнозы ex-ante, ведущие к успешной торговой стратегии. [59] В этой магистерской диссертации можно найти недавнее применение бума так называемых «единорогов» — так называют стартапы, стоимость которых превышает 1 миллиард долларов, такие как Spotify и Snapchat. [60]

Финансовые пузыри

Он внес вклад в теоретические модели, эмпирические тесты по обнаружению и оперативной реализации прогнозов финансовых пузырей . [61] [62] [63] [64]

Модели JLS и LPPLS

Объединив (i) экономическую теорию пузырей рациональных ожиданий, (ii) поведенческие финансы по имитации и стадному поведению инвесторов и трейдеров и (iii) математическую и статистическую физику бифуркаций и фазовых переходов, он стал пионером модели логопериодической степенной сингулярности (LPPLS) финансовых пузырей. Модель LPPLS рассматривает более быстрый, чем экспоненциальный (степенной закон с конечной временной сингулярностью) рост цен на активы, декорированный ускоряющимися колебаниями, как основную диагностику пузырей. [65] Она воплощает эффект положительных обратных связей ожиданий более высокой доходности, конкурирующих с отрицательными спиралями обратной связи ожиданий краха. Модель LPPLS была впервые предложена в 1995 году для прогнозирования отказа резервуаров критического давления, установленных на европейской ракете Ariane [66] , и в качестве теоретической формулировки высвобождения момента ускорения для прогнозирования землетрясений. [67] Затем модель LPPLS была предложена для применения к моделированию финансовых пузырей и их взрывов Сорнеттом, Йохансеном и Бушо [68] и независимо Фейгенбаумом и Фройндом. [69] Формальная аналогия между механическими разрывами, землетрясениями и финансовыми крахами была дополнительно уточнена в рамках концепции пузыря рационального ожидания Бланшара и Уотсона [70] Йохансеном, Ледуа и Сорнеттом. [71] [72] Этот подход теперь упоминается в литературе как модель JLS. Недавно Сорнетт добавил S к аббревиатуре LPPL «log-periodic power law», чтобы прояснить, что часть «степенной закон» не следует путать с распределениями степенного закона : действительно, «степенной закон» относится к гиперболической сингулярности формы , где — логарифм цены в момент времени , а — критическое время конца пузыря.

Обсерватория финансового кризиса (FCO)

В августе 2008 года в ответ на тогдашнее распространенное утверждение о том, что финансовый кризис невозможно было предвидеть, с чем он яростно боролся, [73] он создал Обсерваторию финансового кризиса. [74] Обсерватория финансового кризиса (FCO) — это научная платформа, нацеленная на проверку и количественную оценку строго, систематическим образом и в больших масштабах гипотезы о том, что финансовые рынки демонстрируют определенную степень неэффективности и потенциал для предсказуемости, особенно во время режимов, когда развиваются пузыри. FCO развивалась от анализа ex-post многих исторических пузырей и крахов к предыдущим и продолжающимся ex-ante прогнозам рисков пузырей до их фактического возникновения (включая пузырь на рынке недвижимости США, закончившийся в середине 2006 года, [75] нефтяной пузырь, лопнувший в июле 2008 года, [76] пузыри на фондовом рынке Китая [77] [78] ).

FCO также запустила проект (называемый «экспериментами с финансовыми пузырями») ex-ante отчетов о пузырях, где цифровой ключ аутентификации документа с прогнозами публиковался в Интернете. Содержание документа публиковалось только после того, как событие уже прошло, чтобы избежать любого возможного влияния публикации ex-ante прогноза на конечный результат. Кроме того, была полная прозрачность с использованием одного единственного канала связи. [79] [80] [81]

С октября 2014 года он ежемесячно публикует вместе со своей командой Глобальный отчет о состоянии пузырей, FCO Cockpit, в котором обсуждается историческая эволюция пузырей в различных классах активов и географических регионах. Это результат обширного анализа, проведенного на исторических временных рядах приблизительно 430 системных активов и 835 отдельных акций по всему миру. Системные активы — это облигации, акции и товарные индексы, а также выбор валютных пар. Отдельные акции — это в основном американские и европейские акции. Ежемесячные отчеты FCO cockpit обычно делятся на две части: первая часть представляет состояние мира на основе анализа системных активов, включая фондовые и облигационные индексы, валюты и товары; вторая часть фокусируется на поведении пузырей отдельных акций путем расчета индикаторов предупреждения о пузыре, а также двух индикаторов финансовой устойчивости, которые указывают на фундаментальную стоимость акций и возможности роста соответственно. Акции являются составляющими индексов Stoxx Europe 600, S&P 500 и Nasdaq 100. Эти индикаторы обеспечивают классификацию акций по четырем квадрантам: Квадрант 1: Акции с сильным положительным счетом пузыря и сильным счетом стоимости; Квадрант 2: Акции с сильным положительным счетом пузыря и слабым счетом стоимости; Квадрант 3: Акции с сильным отрицательным счетом пузыря и слабым счетом стоимости; Квадрант 4: Акции с сильным отрицательным счетом пузыря и сильной финансовой устойчивостью. Эти четыре квадранта используются для создания четырех контрольных портфелей каждый месяц и отслеживаются для проверки их эффективности. Цель состоит в том, чтобы установить длительную историю для продолжения проверки гипотез FCO.

Человеческое сотрудничество

Альтруистическое наказание

Вдохновленные исследованиями Эрнста Фера и его коллег, Дарсе и Сорнетт предположили, что парадокс человеческого сотрудничества и альтруизма (без родства, прямой или косвенной взаимности) возникает естественным образом посредством эволюционного механизма отбора с обратной связью. [82] Соответствующее обобщенное уравнение учета затрат и выгод было проверено и подтверждено симуляциями основанной на агентах модели, имитирующей давление эволюционного отбора наших предков: [83] [84] начиная с популяции агентов, не склонных к сотрудничеству и альтруистическому наказанию, простые правила отбора путем выживания во взаимодействующих группах приводят к возникновению уровня сотрудничества и альтруистического наказания, согласующегося с экспериментальными результатами. [85]

Есть ли что-нибудь хорошее в мужчинах?

Стимулируемый книгой Роя Баумейстера «Есть ли что-нибудь хорошее в мужчинах?: Как культуры процветают, эксплуатируя мужчин» (Oxford University Press; 2010), вместе со своим аспирантом М. Фавром Сорнетт разработал очень простую модель на основе агентов, количественно связывающую несколько маловероятных фрагментов данных, таких как различия между мужчинами и женщинами, время до наших последних общих предков и гендерные различия в пропорциях предков нынешней человеческой популяции. Вопрос о том, являются ли мужчины и женщины врожденно разными, занимал внимание и заботу психологов уже более столетия. Большинство исследователей полагают, что эволюция способствовала формированию любых врожденных различий, предположительно, посредством репродуктивного успеха. Следовательно, поскольку репродуктивные обстоятельства были разными для мужчин и женщин, психологические последствия и адаптации, вытекающие из естественного отбора, будут различаться в зависимости от пола. По этой причине новая информация о гендерных различиях в репродуктивном успехе в нашем биологическом прошлом является ценной. Фавр и Сорнетт показали, что крайне асимметричные инвестиционные затраты на воспроизводство между самцами и самками, особая роль самок как единственных вынашивателей детей, а также высокая гетерогенность приспособленности самцов, обусловленная давлением отбора самок, были достаточны для количественного объяснения того факта, что нынешняя человеческая популяция Земли произошла от большего количества самок, чем от самцов, примерно в соотношении 2:1 [86] , однако с широким распределением возможных значений (соотношение 2:1 является медианным в ансамбле популяций, смоделированных Фавром и Сорнеттом).

Теория реляционных моделей Фиске

Чтобы описать свойственную Homo Sapiens общительность, профессор антропологии Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе Алан Фиске выдвинул теорию о том, что все человеческие взаимодействия можно разложить всего на четыре «реляционные модели» или элементарные формы человеческих отношений: коллективное разделение, ранжирование полномочий, сопоставление долей и рыночное ценообразование (к ним добавляются предельные случаи асоциальных и нулевых взаимодействий, при которых люди не координируют свои действия в соответствии с каким-либо общим принципом). [87] Совместно с М. Фавром Сорнетт представил простейшую модель диадических социальных взаимодействий и установил ее соответствие теории реляционных моделей Фиске (RMT). [88] Их модель основана на наблюдении, что каждый человек в диадическом взаимодействии может делать либо то же самое, что и другой человек, либо другое, либо вообще ничего. Отношения, генерируемые этим представлением, объединяются в шесть исчерпывающих и непересекающихся категорий, которые соответствуют четырем реляционным моделям, в то время как оставшиеся две соответствуют асоциальным и нулевым взаимодействиям, определенным в RMT. Модель может быть обобщена до наличия N социальных действий. Это отображение позволяет сделать вывод, что четыре реляционные модели образуют исчерпывающий набор всех возможных диадических отношений, основанных на социальной координации, тем самым объясняя, почему могут существовать только четыре реляционные модели.

Короли-драконы

Он разработал теорию экстремальных событий о короле-драконе . [89] [90] Термин «короли-драконы» (ДК) воплощает двойную метафору, подразумевающую, что событие является одновременно чрезвычайно большим («король» [91] ) и рожденным из уникального происхождения («дракон») по сравнению с его сверстниками. Гипотеза, выдвинутая в [92], заключается в том, что события ДК генерируются различными механизмами, которые периодически усиливают экстремальные события, что приводит к возникновению неуправляемых катастроф, а также необычайных возможностей наверху. Он сформулировал гипотезу, что ДК можно обнаружить заранее, наблюдая за связанными предвестниками. [93] [94]

Гипотеза социального пузыря

Вместе с Моникой Гислер он представил гипотезу социального пузыря [95] в форме, которую можно методично изучать: [96] [97] [98] [99] прочные социальные взаимодействия между энтузиастами-сторонниками идеи/концепции/проекта создают сеть, основанную на положительных отзывах , что приводит к широкому одобрению и чрезвычайной приверженности со стороны тех, кто участвует в соответствующем проекте, выходящей за рамки того, что можно было бы рационализировать с помощью стандартного анализа затрат и выгод . [100] Однако гипотеза социального пузыря не выдвигает никакой системы ценностей , несмотря на использование термина «пузырь», который часто ассоциируется с отрицательным результатом. Скорее, она определяет типы динамики, которые формируют научные или технологические начинания. Другими словами, согласно гипотезе социального пузыря, крупные проекты в целом осуществляются через механизм социального пузыря. Другими словами, утверждается, что большинство разрушительных инноваций проходят через такую ​​динамику социального пузыря.

Гипотеза социального пузыря связана со знаменитым творческим разрушением Шумпетера и «технологическим экономическим сдвигом парадигмы» социального экономиста Карлоты Перес [101] [102] , которая изучает пузыри как предшественников «техно-экономических сдвигов парадигмы». Опираясь на свой профессиональный опыт венчурного капиталиста, Уильям Х. Джейнвэй также подчеркивает положительную роль пузырей активов в финансировании технологических инноваций. [103]

Квантовая теория принятия решений (КТР)

Вместе со своим российским коллегой В.И. Юкаловым он ввел «квантовую теорию принятия решений» [104] с целью создания целостной теоретической основы принятия решений. Основанная на математике гильбертовых пространств , она охватывает неопределенность и пользуется неаддитивной вероятностью для разрешения сложных ситуаций выбора с эффектами интерференции. Использование гильбертовых пространств представляет собой простейшее обобщение теории вероятностей, аксиоматизированной Колмогоровым [105] для вещественнозначных вероятностей, на вероятности, полученные из алгебраической теории комплексных чисел. Благодаря своей математической структуре квантовая теория принятия решений направлена ​​на охват суперпозиционных процессов, происходящих вплоть до нейронного уровня. Многочисленные поведенческие модели, включая те, которые вызывают парадоксы в других теоретических подходах, последовательно объясняются квантовой теорией принятия решений. [104]

Версия квантовой теории принятия решений (КТП), разработанная Юкаловым и Сорнеттом, принципиально отличается от всех других подходов, упомянутых выше, в двух отношениях. Во-первых, КТП базируется на самосогласованном математическом фундаменте, общем как для квантовой теории измерений, так и для квантовой теории принятия решений. Отталкиваясь от теории квантовых измерений фон Неймана (1955), [106] Юкалов и Сорнетт обобщили ее на случай неопределенных или неокончательных событий, что позволило охарактеризовать неопределенные измерения и неопределенные перспективы. Во-вторых, основные формулы КТП выводятся из общих принципов, что дает возможность общих количественных предсказаний.

Методы и приемы

Зависящие от времени соотношения опережения и запаздывания: метод TOPS

Совместно с Вэй-Син Чжоу он представил метод «термического оптимального пути» как метод количественной оценки динамической эволюции структур опережения-запаздывания между двумя временными рядами. Метод состоит в построении матрицы расстояний на основе сопоставления всех пар выборочных данных между двумя временными рядами, как в рекуррентных диаграммах . Затем структура запаздывания-запаздывания ищется как оптимальный путь в ландшафте матрицы расстояний, который минимизирует общее несоответствие между двумя временными рядами и который подчиняется условию причинного соответствия один к одному. Задача решается математически с помощью методов матрицы переноса, сопоставляя метод TOP с проблемой случайных направленных полимеров, взаимодействующих со случайными субстратами. Приложения включают изучение взаимосвязей между инфляцией, изменением инфляции, темпами роста ВВП и уровнем безработицы, [107] [108] волатильности темпов инфляции в США по сравнению с темпами экономического роста, [109] фондового рынка США по сравнению со ставкой по федеральным фондам и доходностью казначейских облигаций [110] и политики Великобритании и США в сфере недвижимости по сравнению с денежно-кредитной политикой. [111]

Недавно было введено усовершенствование TOP, названное TOPS (симметричный тепловой оптимальный путь), [111] , которое дополняет TOP, устанавливая, что отношение опережения-запаздывания должно быть инвариантным относительно временного обращения временного ряда после смены знака. Это означает, что если «X предшествует Y», это трансформируется в «Y предшествует X» при временном обращении. Подход TOPS подчеркивает важность учета смены режимов, так что схожие фрагменты информации или политики могут иметь кардинально разные воздействия и разработки, обусловленные экономическими, финансовыми и геополитическими условиями.

Швейцарский франк как «драгоценный металл» и Швейцарский суверенный фонд

В 2015 году в ответ на чрезвычайное давление на швейцарский франк и общие дебаты о том, что сильный швейцарский франк является проблемой для Швейцарии, он выдвинул противоположное предположение о том, что сильный швейцарский франк является чрезвычайной возможностью для Швейцарии. Он утверждает, что сильный швейцарский франк является проявлением (в смысле сложных адаптивных систем ) совокупных качеств Швейцарии, ее политических систем, ее инфраструктуры, ее организации труда и этики, ее культуры и многого другого. Он предлагает «добывать» швейцарские франки, чтобы стабилизировать обменный курс по отношению к евро до экономического и политического консенсуса (который может составить около 1,20–1,25 CHF за евро) и покупать столько евро и долларов, сколько необходимо для этого. Вырученные средства будут реинвестированы в Швейцарский суверенный фонд, который может достичь размера одного триллиона евро или более, в соответствии со стратегиями, используемыми Норвежским суверенным фондом, Сингапурскими суверенными фондами и университетскими эндаумент-фондами, такими как Гарвард или Стэнфорд. Полную английскую версию и презентацию можно найти по адресу [1]. Краткое изложение аргументов было представлено в немецкоязычных СМИ [112] [2].

Книги

Ссылки

  1. ^ Сорнетт, Д. (1999), На пути к действительно междисциплинарному подходу к прогнозированию землетрясений, в дебатах журнала Nature, апрель 1999 г., «Является ли надежное прогнозирование отдельных землетрясений реалистичной научной целью?»
  2. ^ Сорнетт, Д., Ваннесте, К. и Кнопофф, Л., (1992) «Статистическая модель предвестников землетрясений», Phys. Rev. A 45, 8351–8357 (1992)
  3. ^ Sornette, D., Lagier, M., Roux, S. и Hansen A., Критическое пьезоэлектричество в перколяции", J. Phys. France, 50, 2201–2216 (1989)
  4. ^ Гайяр-Гролеас, Г., Лагье, М., и Сорнетт, Д., Критическое поведение пьезоэлектрической керамики", Phys.Rev.Lett.64, 1577 (1990)
  5. ^ Lacour, O., Lagier, M., и Sornette, D., Влияние динамической сжимаемости и проницаемости жидкости на пористую пьезоэлектрическую керамику", J.Acoust.Soc.Am. 96 (6), 3548–3557 (1994)
  6. ^ Сорнетт, А. и Сорнетт, Д., «Разрыв при землетрясении как критическая точка: последствия для теллурических предвестников», Тектонофизика 179, 327–334 (1990)
  7. ^ Helmstetter A., ​​Sornette D. (2003). "Важность прямой и косвенной вызванной сейсмичности в модели ETAS сейсмичности". Geophys. Res. Lett . 30 (11): 11. arXiv : physics/0303070 . Bibcode :2003GeoRL..30.1576H. doi :10.1029/2003GL017670. S2CID  14573538.
  8. ^ Nandan S., Ouillon G., Wiemer S., Sornette D. (2017). «Объективная оценка пространственно-переменных параметров модели последовательности афтершоков эпидемического типа: применение в Калифорнии». J. Geophys. Res. Solid Earth . 122 (7): 5118–5143. arXiv : 1706.08922 . Bibcode : 2017JGRB..122.5118N. doi : 10.1002/2016JB013266. S2CID  119502951.{{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  9. ^ Nandan S., Ouillon G., Woessner J., Sornette D., Wiemer S. (2016). «Систематическая оценка гипотезы запуска статического напряжения с использованием статистики времени между землетрясениями». J. Geophys. Res. Solid Earth . 121 (3): 1890–1909. arXiv : 1602.08706 . Bibcode : 2016JGRB..121.1890N. doi : 10.1002/2015JB012212. S2CID  119241060.{{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  10. ^ Уйон, Г. и Д. Сорнетт, Закон Омори, зависящий от магнитуды: эмпирическое исследование и теория, J. Geophys. Res., 110, B04306, doi:10.1029/2004JB003311 (2005)
  11. ^ Sornette, D. и G. Ouillon, Мультифрактальное масштабирование термически активированных процессов разрыва, Phys. Rev. Lett., 94, 038501, DOI: 10.1103/PhysRevLett.94.038501 (2005)
  12. ^ Уйон, Г., Д. Сорнетт и Э. Рибейро, Мультифрактальный закон Омори для инициирования землетрясений: новые тесты в каталогах Калифорнии, Японии и мира", Geophys. J. Int ., 178, 215–243 (2009)
  13. ^ Tsai, C.-Y., Ouillon, G. и D. Sornette, Новые эмпирические тесты мультифрактального закона Омори для Тайваня, Bull. Seismol. Soc. Am., 102, 5, DOI:10.1785/0120110237 (2011)
  14. ^ Камер, И., Ж. Уйон и Д. Сорнетт, Метод барицентрической фиксированной массы для мультифрактального анализа, Physical Review E 88, 022922 (2013)
  15. ^ Сорнетт, А. и Д. Сорнетт, Самоорганизованная критичность и землетрясения", Europhys.Lett. 9 (№ 3), 197–202 (1989)
  16. ^ ab Sornette, A., Ph. Davy и D. Sornette, "Рост фрактальных структур разломов", Phys. Rev. Lett. 65, 2266–2269 (1990)
  17. ^ Sornette, D., Самоорганизованная критичность в тектонике плит, в трудах NATO ASI "Спонтанное формирование пространственно-временных структур и критичность", Гейло, Норвегия, 2–12 апреля 1991 г., под редакцией Т. Ристе и Д. Шеррингтона, Дордрехт, Бостон, Kluwer Academic Press (1991), том 349, стр. 57–106
  18. ^ Сорнетт, Д. и Ж. Вирьё, «Теория, связывающая крупномасштабную тектонику и кратковременные деформации литосферы», Nature 357, 401–403 (1992)
  19. ^ Сорнетт, Д. и Ф. Дэви, «Модель роста разломов и универсальное распределение длин разломов», Geophys. Res. Lett. 18, 1079–1081 (1991)
  20. ^ Дэви, Ф., А. Сорнетт и Д. Сорнетт, Некоторые следствия предполагаемой фрактальной природы континентальных разломов, Nature 348, 56–58 (1990)
  21. ^ Дэви, Ф., А. Сорнетт и Д. Сорнетт, Экспериментальное открытие законов масштабирования, связывающих фрактальные размерности и показатель распределения длины систем разломов, Geophys.Res.Lett.19 №4, 361–364 (1992)
  22. ^ Сорнетт, А., Ф. Дэви и Д. Сорнетт, Рост разломов в экспериментах по хрупко-пластичному моделированию и механика континентальных столкновений, J. Geophys. Res. 98, 12111–12139 (1993)
  23. ^ Коуи, П.А., К. Ваннесте и Д. Сорнетт, Статистическая физическая модель для пространственно-временной эволюции разломов, J.Geophys.Res. 98 (B12), 21809–21821 (1993)
  24. ^ Коуи, П.А., Д. Сорнетт и К. Ваннесте, Мультифрактальные масштабные свойства растущей популяции разломов", Geophysical Journal International 122 (2), 457–469 (1995)
  25. ^ Милтенбергер, П., Д. Сорнетт и К. Ваннесте, Самоорганизация разломов как оптимальные случайные пути, выбранные критической пространственно-временной динамикой землетрясений, Phys.Rev.Lett. 71, 3604–3607 (1993)
  26. ^ Сорнетт, Д., П. Милтенбергер и К. Ваннесте, Статистическая физика структур разломов, самоорганизующихся при повторных землетрясениях, Pure and Applied Geophysics 142, N. 3/4, 491–527 (1994)
  27. ^ Ли, М. В., Д. Сорнетт и Л. Кнопофф, Устойчивость и затишье сейсмичности в системах разломов, Physical Review Letters 83 (20): 4219–4222 (1999)
  28. ^ Сорнетт, Д. и В.Ф. Писаренко, Фрактальная тектоника плит, Geophys. Res. Lett., 30(3), 1105, doi:10.1029/2002GL015043 (2003)
  29. ^ Уйон Г., Д. Сорнетт и К. Кастен, Организация трещин и разломов в масштабах от 1 см до 100 км, выявленная новыми мультифрактальными и анизотропными вейвлет-методами, Nonlin. Proc. Geophys., 2, 158–177 (1995)
  30. ^ Уйон Г., К. Кастен и Д. Сорнетт, Иерархическая геометрия разломов, J. Geophys. Res., 101, B3, 5477–5487 (1996)
  31. ^ Уйон Г. и Д. Сорнетт, Непредвзятый мультифрактальный анализ: применение к моделям разломов", Geophys. Res. Lett. , 23, 23, 3409–3412 (1996)
  32. ^ Уйон Ж., Д. Сорнетт, А. Гентер и К. Кастен, «Мнимая часть трещиноватости горных пород», J. Phys. France I , 6, 8, 1127–1139 (1996)
  33. ^ Хуан И., Г. Уйон, Х. Салеур и Д. Сорнетт, «Спонтанное возникновение дискретной масштабной инвариантности в моделях роста», Phys. Rev. E , 55, 6, 6433–6447 (1997)
  34. ^ Уйон, Ж., Дюкорбье, К. и Д. Сорнетт, 3D-определение схем разломов из сейсмических каталогов: подход динамической кластеризации, J. Geophys. Res., 113, B01306, doi:10.1029/2007JB005032 (2008)
  35. ^ Ван, И., Уйон, Г., Вёсснер, Дж., Сорнетт, Д. и С. Хусен, Автоматическая реконструкция сетей разломов из каталогов сейсмичности, включая неопределенность местоположения, J. Geophys. Res. Solid Earth, 118, 5956–5975, 2013 (2013)
  36. ^ Уйон, Г. и Д. Сорнетт, Сегментация сетей разломов, определенная с помощью пространственной кластеризации землетрясений, J. Geophys. Res. Solid Earth, 116, B02306, doi:10.1029/2010JB007752 (2011)
  37. ^ Камер, И., Уйон, Г., Сорнетт, Д. и Дж. Вёсснер, Конденсация распределений мест землетрясений: оптимальное пространственное кодирование информации и применение к мультифрактальному анализу сейсмичности Южной Калифорнии, Phys. Rev. E 08/2015; 92(2). DOI:10.1103/PhysRevE.92.022808 (2015)
  38. ^ Freund FT (2010). «К единой теории твердого тела для сигналов перед землетрясением». Acta Geophysica . 58 (5): 719–766. Bibcode : 2010AcGeo..58..719F. doi : 10.2478/s11600-009-0066-x. S2CID  128744720.
  39. ^ Фройнд Ф., Сорнетт Д. (2007). «Электромагнитные землетрясения и критический разрыв сетей пероксидных связей в горных породах». Тектонофизика . 431 (1–4): 33–47. arXiv : physics/0603205 . Bibcode : 2007Tectp.431...33F. doi : 10.1016/j.tecto.2006.05.032. S2CID  45310425.
  40. ^ Sornette, D.; Deschatres, F.; Gilbert, T.; Ageon, Y (2004). «Эндогенные и экзогенные шоки в сложных сетях: эмпирический тест с использованием рейтинга продаж книг». Physical Review Letters . 93 (22): 228701. arXiv : cond-mat/0310135 . Bibcode : 2004PhRvL..93v8701S. doi : 10.1103/physrevlett.93.228701. PMID  15601125. S2CID  16842520.
  41. ^ «Исследователи используют физику для анализа динамики бестселлеров». PhysOrg.com : 5 декабря 2004 г. Получено 7 декабря 2005 г.
  42. ^ "UCLA Physicist применяет физику в бестселлерах". UCLA News: 1 декабря 2004 г. Получено 1 мая 2017 г.
  43. ^ Крейн Р., Сорнетт Д. (2008). «Надежные динамические классы, выявленные путем измерения функции отклика социальной системы». Proc. Natl. Acad. Sci. USA . 105 (41): 15649–15653. arXiv : 0803.2189 . Bibcode : 2008PNAS..10515649C. doi : 10.1073/pnas.0803685105 . PMC 2572957. PMID  18824681 . 
  44. ^ «Эндогенные и экзогенные причины кризисов».
  45. ^ А. Арнеодо и Д. Сорнетт, (1984) Эксперименты Монте-Карло со случайными блужданиями как тест хаотических орбит карт на интервале, Phys. Rev. Lett. 52,1857
  46. ^ Sornette D., Arneodo A. (1984). «Хаос, генерация псевдослучайных чисел и проблема случайного блуждания». J. Phys. (Париж) . 45 (12): 1843. doi :10.1051/jphys:0198400450120184300.
  47. ^ Sornette D., Yukalov VI, Yukalova EP, Henry JY, Schwab D., Cobb JP (2009). «Эндогенные и экзогенные причины заболеваний». J. Biol. Syst . 17 (2): 225–267. arXiv : 0710.3859 . doi :10.1142/s0218339009002880. S2CID  10818515.{{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  48. ^ Юкалов VI, Сорнетт D., Юкалова EP, Генри JY, Кобб JP (2009). "Устойчивые состояния биологических организмов". Concepts Phys . 6 (2): 179–194. arXiv : 0907.4628 . Bibcode :2009ONCP....6..179Y. doi :10.2478/v10005-009-0006-1. S2CID  16905833.{{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  49. ^ Юкалов ВИ, Юкалова ЕП, Сорнетт Д. (2009). «Пунктуированная эволюция из-за отложенной транспортной емкости». Physica D. 238 ( 17): 1752–1767. arXiv : 0901.4714 . Bibcode :2009PhyD..238.1752Y. doi :10.1016/j.physd.2009.05.011. S2CID  14456352.{{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  50. ^ Юкалов ВИ, Юкалова ЕП, Сорнетт Д. (2014). «Динамика популяции с нелинейной отложенной пропускной способностью». Int. J. Bifurc. Chaos . 24 (2): 1450021–23. arXiv : 1403.2051 . Bibcode :2014IJBC...2450021Y. doi :10.1142/s0218127414500217. S2CID  2363240.{{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  51. ^ Юкалов ВИ, Юкалова ЕП, Сорнетт Д. (2012). «Моделирование симбиоза с помощью взаимодействий через ёмкости видов». Physica D. 241 ( 15): 1270–1289. arXiv : 1003.2092 . Bibcode :2012PhyD..241.1270Y. doi :10.1016/j.physd.2012.04.005. S2CID  14181239.{{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  52. ^ Юкалов ВИ, Юкалова ЕП, Сорнетт Д. (2014). «Новый подход к моделированию симбиоза в биологических и социальных системах». Int. J. Bifurc. Chaos . 24 (9): 1450117–29. arXiv : 1408.0111 . Bibcode : 2014IJBC...2450117Y. doi : 10.1142/s021812741450117x. S2CID  15855158.{{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  53. ^ Юкалов ВИ, Юкалова ЕП, Сорнетт Д. (2017). «Динамический переход в симбиотической эволюции, вызванный вариацией скорости роста». Int. J. Bifurc. Chaos . 27 (3): 1730013–19. arXiv : 1704.03355 . Bibcode :2017IJBC...2730013Y. doi :10.1142/s0218127417300130. S2CID  5619492.{{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  54. ^ Юкалов VI, Сорнетт D., Юкалова EP (2009). "Нелинейная динамическая модель переключения режимов между соглашениями и деловыми циклами". J. Econ. Behav. Organ . 70 (1–2): 206–230. arXiv : nlin/0701014 . doi :10.1016/j.jebo.2008.12.004. S2CID  154661894.{{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  55. ^ Юкалов ВИ, Юкалова ЕП, Сорнетт Д. (2013). «Уравнения скорости полезности динамики групповой популяции в биологических и социальных системах». PLOS ONE . 8 (12): 83225–15. arXiv : 1401.1321 . Bibcode : 2013PLoSO...883225Y. doi : 10.1371 /journal.pone.0083225 . PMC 3875461. PMID  24386163. {{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  56. ^ Юкалов VI, Юкалова EP, Сорнетт D. (2015). «Теория динамических систем периодически схлопывающихся пузырей». The European Physical Journal B. 88 ( 7): 179–15. arXiv : 1507.05311 . Bibcode : 2015EPJB...88..179Y. doi : 10.1140/epjb/e2015-60313-1. S2CID  123682458.{{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  57. ^ Юкалов VI, Юкалова EP, Сорнетт D. (2012). «Экстремальные события в популяционной динамике с функциональной грузоподъемностью». The European Physical Journal Special Topics . 205 : 313–354. arXiv : 1205.1367 . Bibcode : 2012EPJST.205..313Y. doi : 10.1140/epjst/e2012-01577-3. S2CID  9840862.{{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  58. ^ Cauwels P., Sornette D. (2012). «Quis pendit ipsa pretia: оценка и диагностика пузыря Facebook на основе нелинейной демографической динамики». Журнал управления портфелем . 38 (2): 56–66. arXiv : 1110.1319 . Bibcode : 2011arXiv1110.1319C. doi : 10.3905/jpm.2012.38.2.056. S2CID  201357425.
  59. ^ Форро З., Коуэлс П., Сорнетт Д. (2012). «Когда игры встречаются с реальностью: переоценена ли Zynga?». Журнал инвестиционных стратегий . 1 (3): 119–145. arXiv : 1204.0350 . doi : 10.21314/jois.2012.006. SSRN  2191602.{{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  60. ^ Димитри Божович, Анализ единорогов: оценка стоимости Spotify и Snapchat (март 2017 г.) https://www.ethz.ch/content/dam/ethz/special-interest/mtec/chair-of-entrepreneurial-risks-dam/documents/dissertation/master%20thesis/master_dimitribozovic_Final.pdf
  61. ^ T. Kaizoji и D. Sornette, Market Bubbles and Crashes, опубликовано в Encyclopedia of Quantitative Finance (Wiley, 2010), http://www.wiley.com//legacy/wileychi/eqf/ (длинная версия на https://arxiv.org/abs/0812.2449)
  62. ^ «Пузыри и крахи: Теория».
  63. ^ «Пузыри и крахи: теория – эмпирический анализ».
  64. ^ «Дидье Сорнетт: Как мы можем предсказать следующий финансовый кризис». TED. Июнь 2013 г. Получено 19 июня 2013 г.
  65. ^ Sornette D, Cauwels P (2015). «Финансовые пузыри: механизмы и диагностика». Review of Behavioral Economics . 2 (3): 279–305. arXiv : 1404.2140 . doi : 10.1561/105.00000035. S2CID  154771884.
  66. ^ J.-C. Anifrani, C. Le Floc'h, D. Sornette и B. Souillard, (1995) Универсальная логопериодическая поправка к масштабированию ренормгруппы для прогнозирования напряжения разрыва по акустическим эмиссиям, J.Phys.I France 5, n6, 631–638
  67. ^ Sornette D, Sammis CG (1995). "Комплексные критические показатели из теории ренормгруппы землетрясений: последствия для прогнозирования землетрясений". J. Phys. I France . 5 (5): 607–619. Bibcode : 1995JPhy1...5..607S. doi : 10.1051/jp1:1995154.
  68. ^ Sornette D, Johansen A, Bouchaud JP (1996). «Обвалы фондового рынка, предшественники и копии». J. Phys. I France . 6 (1): 167–175. arXiv : cond-mat/9510036 . Bibcode : 1996JPhy1...6..167S. doi : 10.1051/jp1:1996135. S2CID  5492260.
  69. ^ Feigenbaum JA, Freund PG (1996). «Дискретная масштабная инвариантность на фондовых рынках перед крахами». Int. J. Mod. Phys. B . 10 (27): 3737–3740. arXiv : cond-mat/9509033 . Bibcode :1996IJMPB..10.3737F. doi :10.1142/s021797929600204x. S2CID  393634.
  70. ^ Бланшар, Оливье Дж. и Марк У. Уотсон, 1982, Пузыри, рациональные ожидания и спекулятивные рынки, в Кризисе экономической и финансовой структуры: пузыри, взрывы и шоки, под редакцией Пола Вахтеля. Лексингтон: Lexington Books
  71. ^ А. Йохансен, Д. Сорнетт и О. Ледуа, Прогнозирование финансовых крахов с использованием дискретной масштабной инвариантности, Журнал риска 1 (4), 5–32 (1999)
  72. ^ А. Йохансен, О. Ледуа и Д. Сорнетт, Крахи как критические точки, Международный журнал теоретических и прикладных финансов 3 (2), 219–255 (2000)
  73. ^ Д. Сорнетт и П. Коуэлс, 1980–2008: Иллюзия вечной денежной машины и что она сулит в будущем, Риски 2, 103–131 (2014) (http://ssrn.com/abstract=2191509)
  74. ^ «Обсерватория финансового кризиса».
  75. ^ W.-X. Zhou и D. Sornette, Существует ли пузырь на рынке недвижимости в США? Physica A 2006; 361, 297–308
  76. ^ Д. Сорнетт, Р. Вудард и В.-X. Чжоу, «Нефтяной пузырь 2006–2008 гг.: доказательства спекуляций и прогнозов», Physica A 388, 1571–1576 (2009)
  77. ^ Чжи-Цян Цзян, Вэй-Син Чжоу, Дидье Сорнетт, Райан Вудард, Кен Бастиансен, Питер Коуэлс, Диагностика и прогнозирование пузырей на китайском фондовом рынке в 2005–2007 и 2008–2009 годах, Журнал экономического поведения и организации 74, 149–162 (2010)
  78. ^ Дидье Сорнетт, Гильерме Демос, Цюнь Чжан, Питер Кауэлс, Владимир Филимонов и Цюньчжи Чжан, Прогнозирование в реальном времени и посмертный анализ пузыря и краха фондового рынка Шанхая 2015 года, Журнал инвестиционных стратегий 4 (4), 77–95 (2015) (Исследовательская статья Швейцарского финансового института № 15–32. Доступно по адресу http://ssrn.com/abstract=2693634)
  79. ^ Дидье Сорнетт, Райан Вудард, Максим Федоровский, Стефан Риман, Хилари Вудард, Вэй-Син Чжоу (Обсерватория финансового кризиса), Эксперимент с финансовым пузырем: расширенная диагностика и прогнозы прекращения пузырей (2009) (https://arxiv.org/abs/0911.0454)(см. http://www.technologyreview.com/blog/arxiv/24358/ Архивировано 20 марта 2012 г. на Wayback Machine )
  80. ^ Дидье Сорнетт, Райан Вудард, Максим Федоровский, Стефан Рейманн, Хилари Вудард, Вэй-Син Чжоу (Обсерватория финансового кризиса), Эксперимент с финансовым пузырем: Расширенная диагностика и прогнозы прекращения пузырей, том II — Основной документ (начало эксперимента) (2010) (https://arxiv.org/abs/1005.5675)
  81. ^ Райан Вудард, Дидье Сорнетт, Максим Федоровский, Эксперимент с финансовым пузырем: Расширенная диагностика и прогнозы прекращения пузырей, Том III (начало эксперимента + анализ после смерти) (2010) (https://arxiv.org/abs/1011.2882)
  82. ^ Д. Дарсе и Д. Сорнетт, Количественное определение уровня сотрудничества при наличии наказания в трех экспериментах с общественными благами, Журнал экономического взаимодействия и координации 3, 137–163 (2008)
  83. ^ М. Хетцер и Д. Сорнетт, Эволюционная модель сотрудничества, справедливости и альтруистического наказания в играх общественного блага, PLoS ONE 8(11):e77041, стр. 1–13. doi:10.1371/journal.pone.0077041 (2013)
  84. ^ М. Хетцер и Д. Сорнетт, «Совместная эволюция предпочтений справедливости и альтруистического наказания», PLoS ONE 8 (3), e54308, стр. 1–18 (2013)
  85. ^ Э. Фер, У. Фишбахер и С. Гехтер, Сильная взаимность, человеческое сотрудничество и обеспечение соблюдения социальных норм, Human Nature 13, 1–25 (2002)
  86. ^ Маруся Фавр и Дидье Сорнетт, Сильные гендерные различия в дисперсии репродуктивного успеха и время до самых последних общих предков, Журнал теоретической биологии 310, 43–54 (2012)
  87. ^ "Обзор". Архивировано из оригинала 23 октября 1999 года.
  88. ^ Маруся Фавр и Дидье Сорнетт, Общая модель диадических социальных отношений, PLoS ONE 10(3): e0120882. doi:10.1371/journal.pone.0120882 (31 марта 2015 г.)
  89. ^ Д. Сорнетт, «Короли-драконы, черные лебеди и предсказание кризисов», Международный журнал науки и техники Terraspace 2(1), 1–18 (2009)
  90. ^ Сорнетт, Д., Уйон, Г., «Короли-драконы: механизмы, статистические методы и эмпирические данные», The European Physical Journal Special Topics 205, 1–26 (2012)
  91. ^ Laherrère J и Sornette D, «Растянутые экспоненциальные распределения в природе и экономике: «Толстые хвосты» с характерными масштабами», European Physical Journal B 2, 525–539 (1998)
  92. ^ Д. Сорнетт, «Короли-драконы, черные лебеди и предсказание кризисов», Международный журнал науки и техники на Земле , 2009 г.
  93. ^ Sornette D, «Предсказуемость катастрофических событий: материальный разрыв, землетрясения, турбулентность, финансовые крахи и рождение человека», Proc. Natl. Acad. Sci. USA 99 (Suppl. 1), 2522–2529 (2002)
  94. ^ Сэммис С.Г. и Сорнетт Д., «Положительная обратная связь, память и предсказуемость землетрясений», Труды Национальной академии наук США , V99 SUPP1:2501–2508 (2002)
  95. ^ «Социальные пузыри как рычаги инноваций».
  96. ^ Gisler Monika, Sornette Didier (2008). «Exuberant Innovations: The Apollo Program» (PDF) . Общество . 46 : 55–68. doi : 10.1007/s12115-008-9163-8. hdl : 20.500.11850/19660 . S2CID  56434738.
  97. ^ Моника Гислер; Дидье Сорнетт; Райан Вудард (2011). «Инновации как социальный пузырь: пример проекта «Геном человека»». Исследовательская политика . 40 (10): 1412–1425. doi :10.1016/j.respol.2011.05.019.
  98. ^ Моника Гислер и Дидье Сорнетт, Пузыри повсюду в человеческих делах, глава в книге под названием «Современные RISC-общества. На пути к новой структуре общественной эволюции», Л. Кайфез Богатай, К. Х. Мюллер, И. Светлик, Н. Тос (ред.), Вена, издание echoraum: 137–153 (2010)
  99. ^ Сорнетт, Дидье; Гислер, Моника (19 мая 2010 г.). «Пузыри в человеческих делах повсюду». {{cite journal}}: Цитировать журнал требует |journal=( помощь )
  100. ^ Д. Сорнетт, «Питание прорывов; Уроки теории сложности», Журнал экономического взаимодействия и координации 3, 165–181 (2008)
  101. ^ Перес, К. 2002. Технологические революции и финансовый капитал. Динамика пузырей и золотых веков. Эдвард Элгар, Челтнем/Нортгемптон
  102. ^ Перес С. (2009). «Двойной пузырь на рубеже веков: технологические корни и структурные последствия». Cambridge Journal of Economics . 33 (4): 779–805. doi : 10.1093/cje/bep028 .
  103. ^ Джейнвэй, WH 2012: Doing Capitalism in the Innovation Economy, Кембридж: Cambridge University Press
  104. ^ ab Юкалов VI, Сорнетт Д. (2008). «Квантовая теория принятия решений как квантовая теория измерения». Phys. Lett. A . 372 (46): 6867–6871. arXiv : 0903.5188 . Bibcode :2008PhLA..372.6867Y. doi :10.1016/j.physleta.2008.09.053. S2CID  13157756.
  105. ^ А. Н. Колмогоров. Основы теории вероятностей. Английский перевод Натана Моррисона, Челси, Нью-Йорк (1956)
  106. ^ Дж. фон Нейман. Математические основы квантовой механики. Принстон: Принстонский университет (1955)
  107. ^ Д. Сорнетт и В.-Х. Чжоу, «Непараметрическое определение структуры задержки в реальном времени между двумя временными рядами: метод «оптимального термического причинного пути», Количественные финансы 5 (6), 577–591 (2005)
  108. ^ W.-X. Zhou и D. Sornette, «Непараметрическое определение структуры лага в реальном времени между двумя временными рядами: метод «оптимального термического причинного пути» с приложениями к экономическим данным», Журнал макроэкономики , 28, 195–224 (2006)
  109. ^ Чжоу Вэй-Син, Сорнетт Дидье (2007). «Структура поперечного сечения опережения-запаздывания и обнаружение коррелированных-антикоррелированных режимных сдвигов: применение к волатильности инфляции и темпов экономического роста». Physica A. 380 : 287–296. arXiv : physics/0607197 . Bibcode : 2007PhyA..380..287Z. doi : 10.1016/j.physa.2007.02.114. S2CID  16906914.
  110. ^ Го Кунь, Чжоу Вэй-Син, Чэн Сы-Вэй, Сорнетт Дидье (2011). «Фондовый рынок США лидирует по ставке по федеральным фондам и доходности казначейских облигаций». PLOS ONE . ​​6 (8): e22794. arXiv : 1102.2138 . Bibcode :2011PLoSO...622794G. doi : 10.1371/journal.pone.0022794 . PMC 3154254 . PMID  21857954. {{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  111. ^ ab Meng Hao, Xu Hai-Chuan, Zhou Wei-Xing, Sornette Didier (2017). «Симметричный тепловой оптимальный путь и зависящая от времени связь опережения и запаздывания: новые статистические тесты и применение к политике в сфере недвижимости и денежно-кредитной политики Великобритании и США». Quantitative Finance . 17 (6): 959–977. arXiv : 1408.5618 . doi :10.1080/14697688.2016.1241424. S2CID  197824394.{{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  112. ^ Д. Сорнетт, «Ein Schweizer Souveränitätsfonds, Politik & Wirtschaft», Schweizer Monat 1030, 26–31 (октябрь 2015 г.)

Внешние ссылки

В Викицитатнике есть цитаты, связанные с Дидье Сорнеттом .