Stocastica

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La stocastica è l'insieme di tecniche e teorie appartenenti al calcolo delle probabilità usate per studiare modelli detti per l'appunto stocastici[1] (dal latino stochasticus, a sua volta dal greco στοχαστικός (stochastikós) o "congetturale")[2]. Si definisce tale qualunque sistema il cui comportamento è determinato in modo casuale. In matematica i termini processo stocastico e processo casuale sono intercambiabili[3][4][5][6][7].

I processi stocastici compaiono in molti campi diversi, comprese le scienze fisiche come biologia[8], chimica[9], ecologia[10], neuroscienze[11] e fisica[12], nonché i campi della tecnologia e dell'ingegneria come l'elaborazione delle immagini, l'elaborazione del segnale[13], la teoria dell'informazione[14], l'informatica[15], la crittografia[16] e le telecomunicazioni[17]. Viene anche utilizzato in finanza, per indicare i cambiamenti apparentemente casuali nei mercati finanziari[18][19][20] così come in medicina, linguistica, musica, media, teoria dei colori, botanica, produzione e geomorfologia.

La teoria delle scienze sociali stocastiche è simile alla teoria dei sistemi.

Note[modifica | modifica wikitesto]

  1. ^ stocàstica, in Treccani.it – Vocabolario Treccani on line, Roma, Istituto dell'Enciclopedia Italiana. URL consultato il 2 ottobre 2020.
  2. ^ stocàstico, in Treccani.it – Vocabolario Treccani on line, Roma, Istituto dell'Enciclopedia Italiana. URL consultato il 2 ottobre 2020.
  3. ^ Robert J. Adler e Jonathan E. Taylor, Random Fields and Geometry, Springer Science & Business Media, 29 January 2009, pp. 7–8, ISBN 978-0-387-48116-6.
  4. ^ David Stirzaker, Stochastic Processes and Models, Oxford University Press, 2005, p. 45, ISBN 978-0-19-856814-8.
  5. ^ Loïc Chaumont e Marc Yor, Exercises in Probability: A Guided Tour from Measure Theory to Random Processes, Via Conditioning, Cambridge University Press, 19 July 2012, p. 175, ISBN 978-1-107-60655-5.
  6. ^ Murray Rosenblatt, Random Processes, Oxford University Press, 1962, p. 91.
  7. ^ Olav Kallenberg, Foundations of Modern Probability, Springer Science & Business Media, 8 January 2002, pp. 24 and 25, ISBN 978-0-387-95313-7.
  8. ^ Paul C. Bressloff, Stochastic Processes in Cell Biology, Springer, 22 August 2014, ISBN 978-3-319-08488-6.
  9. ^ N.G. Van Kampen, Stochastic Processes in Physics and Chemistry, Elsevier, 30 August 2011, ISBN 978-0-08-047536-3.
  10. ^ Russell Lande, Steinar Engen e Bernt-Erik Sæther, Stochastic Population Dynamics in Ecology and Conservation, Oxford University Press, 2003, ISBN 978-0-19-852525-7.
  11. ^ Carlo Laing e Gabriel J Lord, Stochastic Methods in Neuroscience, OUP Oxford, 2010, ISBN 978-0-19-923507-0.
  12. ^ Wolfgang Paul e Jörg Baschnagel, Stochastic Processes: From Physics to Finance, Springer Science & Business Media, 11 July 2013, ISBN 978-3-319-00327-6.
  13. ^ Edward R. Dougherty, Random processes for image and signal processing, SPIE Optical Engineering Press, 1999, ISBN 978-0-8194-2513-3.
  14. ^ Thomas M. Cover e Joy A. Thomas, Elements of Information Theory, John Wiley & Sons, 28 November 2012, p. 71, ISBN 978-1-118-58577-1.
  15. ^ Michael Baron, Probability and Statistics for Computer Scientists, Second Edition, CRC Press, 15 September 2015, p. 131, ISBN 978-1-4987-6060-7.
  16. ^ Jonathan Katz e Yehuda Lindell, Introduction to Modern Cryptography: Principles and Protocols, CRC Press, 31 agosto 2007, p. 26, ISBN 978-1-58488-586-3.
  17. ^ François Baccelli e Bartlomiej Blaszczyszyn, Stochastic Geometry and Wireless Networks, Now Publishers Inc, 2009, pp. 200–, ISBN 978-1-60198-264-3.
  18. ^ J. Michael Steele, Stochastic Calculus and Financial Applications, Springer Science & Business Media, 2001, ISBN 978-0-387-95016-7.
  19. ^ Marek Musiela e Marek Rutkowski, Martingale Methods in Financial Modelling, Springer Science & Business Media, 21 January 2006, ISBN 978-3-540-26653-2.
  20. ^ Steven E. Shreve, Stochastic Calculus for Finance II: Continuous-Time Models, Springer Science & Business Media, 3 June 2004, ISBN 978-0-387-40101-0.

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