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在哪里停车?根据Math的说法,这是有效的方法。[视频]

2021-08-29 10:50:27来源:

就像数学揭示了恒星的运动和自然的节奏一样,它也可以揭示日常生活中更为平凡的决定。例如,物理学家Paul Krapivsky(波士顿大学)和Sidney Redner(圣塔菲研究所)在本周的《统计力学杂志》上发表了一篇关于经典优化问题的新文章,主题是将车停在哪里。

问题假设我们中的许多人在精疲力尽,无所适从或绝望地呆在其他地方时可以与之相关:最佳的停车位是可以最大程度地减少花在停车位上的时间的停车位。因此,前门旁的空间是理想的选择,除非您必须向后转三圈才能获得它。为了减少在停车场行驶和穿越停车场所花费的时间,有效率的驾驶员必须决定是要进入狭窄的空间,迅速停在更远的地方还是在中间找到一些东西。

“数学使您能够做出明智的决策,”雷德纳说。“它使您可以通过一些洞察力来应对复杂的世界。”

在他们的论文中,Krapivsky和Redner将三种简单的停车策略映射到理想的单排停车场上。抓住第一个可用空间的驾驶员遵循作者所说的“温柔”策略。他们“不浪费时间寻找停车位”,而入口附近的空位却无人居住。那些赌徒在入口附近寻找空间的人是“乐观的”。他们一直开车到入口,然后回溯到最近的空缺位置。“审慎”的驾驶员采取中间路线。他们驶过第一个可用空间,然后再押注至少一个其他空间的可用性。当他们找到停放的汽车之间最近的空间时,便将其占用。如果最远处的停放的汽车与入口之间不存在任何空间,那么谨慎的驾驶员将退回到一个温和的驾驶员会立即声称的空间。

尽管这三种策略都很简单,但是作者不得不使用多种技术来计算其相对优劣。奇怪的是,温顺的策略反映了在微管中看到的动态变化,这种动态变化在活细胞内提供了支架。在最远的汽车之后立即停放的汽车对应于在微管一端凝结的单体。描述微管长度(有时甚至是急剧缩短)的方程式还描述了在末端很多积聚的“米克”汽车链。

雷德纳说:“有时候事物之间存在联系,似乎没有联系。”“在这种情况下,与微管动力学的联系使问题得以解决。”

为了模拟乐观策略,作者编写了一个微分方程。一旦他们开始用数学方式表达场景,他们便发现了一个逻辑捷径,该捷径极大地简化了要考虑的空间数量。

根据雷德纳的说法,鉴于游戏中存在很多空白,审慎的策略“本来就很复杂”。作者通过创建一个模拟来解决这个问题,该模拟使他们可以平均计算点的平均密度和所需的回溯量。

那么哪种策略最好呢?顾名思义,这是谨慎的策略。总体而言,它使驾驶员花费的时间最少,紧随其后的是乐观策略。引用报纸的话,柔和的策略“效率极低”,因为它留下的许多空白使通往入口的路程漫长。

雷德纳(Redner)承认,优化问题牺牲了许多实际应用,以换取数学见解。例如,放弃汽车之间的竞争,或者假设汽车在每种情况下都遵循统一的策略,是作者在未来模型中可能要解决的不切实际的假设。

他说:“如果您真的想成为一名工程师,则必须考虑人们开车的速度,停车场和停车位的实际设计-所有这些。”“一旦开始变得完全现实,[每个停车情况都会有所不同],并且您将失去解释任何事情的可能性。”

尽管如此,对于雷德纳来说,这全是关于对日常情况进行分析思考的乐趣。

他说:“我们生活在一个拥挤的社会中,我们经常在停车场,交通方式等方面遇到拥挤现象,”“如果您可以用右眼看它,那么您可以为之付出一些努力。”

参考:P L Krapivsky和S Redner的“简单停车策略”,2019年9月19日,统计力学杂志。DOI:
10.1088 / 1742-5468 / ab3a2a