Re: [問題] 社群或是金融體系中是否有負熵?

看板Physics作者pipidog (如果狗狗飛上天)時間10年前 (2015/12/22 04:28)推噓10(10推 0噓 20→)

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其實學問這件事情,當你有個點子,第一件要做的事情就是paper survey, 學術界有一件很殘酷事情是,大多數你想到的一些"大點子"(所謂大點子就是在觀念上就Far beyond教科書的事),大概99.999%都已經被很多人提過, 而且做爛了.即便是那些發表在nature, science上的作品,絕大多數也都只是在已經被廣泛討論過很久的議題上,做出一些實證或是邊邊角角的修補. 真正可以被稱作"breakthrough"的其實少之又少. 當然你提的金融熵,或是社群熵也是. 這些東西其實早就在金融學門,或是在資科學門已經出過無數的文章了.資訊學門就不提了,資訊熵的觀念已經是很基本的應用了,至於在金融學門,其實熵的概念早在70年代就已經鋪天蓋地的滲透了,用來研究資產評價,投資組合選擇,風險評估,一點都不算新的概念.只要是在研究這些方面的人很可能都比物理系的更懂熵.如果對這有興趣,可以從一些 review看起: http://www.mdpi.com/1099-4300/15/11/4909 *一點閒聊看過我波過的文章的板友應該都注意到我波過很多關於熵的文章,其實我始終覺得,物理系的學生可能是諸多會碰到"熵"的族群中,對"熵"認識的最淺的人. 絕大多數物理系對於"熵"的討論還是很狹隘的聚焦在平衡態的熱力學系統這類比較虛幻又遠離生活的議題上.在物理系的討論中,熵僅僅是作為一個箭頭告訴我們物理過程的演化方向罷了.但其實熵的本質是遠超過這個的.熵,至少在我的了解中,他其實描述了一種統計系統的圖像,這個圖像是這樣的: 每個統計系統(無論開放或封閉,無論平衡或非平衡),都存在大量的,震耳欲聾的 "噪音".如果我們在這片噪音海中製造出了一個訊息,例如大罵一聲"X!",這個訊息會因為被噪音不停地干擾導致衰減,最終訊息會無可避免的沒入這片充滿噪音的汪洋之中.在我眼中,熵就是一個描述噪音跟訊息是如何互動的量. 所以任何統計系統,基本上你都有機會在這些訊息海中引入這樣的概念到其中. 生物, 金融, 社群, 大數據, Machine learning, 電子通信, 地理環境, etc.在這些領域上,它們對熵的理解在我看來是遠超過物理系的.Boltmann的熵公式提出超過一百年了,它的應用似乎越來越廣,但神祕性似乎一點都未減. -- ★人生中最溫暖的夏天是在紐約的冬天★ -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 128.200.93.30 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Physics/M.1450729722.A.CDD.html

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