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Introducción a la Programación Estocástica

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Determinista:
Escribir palabras de un mensaje en el celular manualmente
Estocastica:
Usar el autocorrector para predecir las palabras, segun al historial de palabras que usamos habitualmente y predecir cual sera la siguente palabra en el texto

Yo trabajo con simulaciones de dinámica molecular de proteínas, que usa mecánica clásica. En teoría es un procedimiento determinístico que genera el mismo output si se le da el mismo input (coordenadas de los átomso y sus velocidades). Pero en la práctica es estocástico porque al principio sólo sabemos la posición de los átomos (coordenadas), pero no sus velocidades, por se asignan velocidades de forma aleatoria (aunque ajustadas a una distribución de boltzmann) que eventualmente modifican el comportamiento en la simulación.

Deterministica: Calcular las personas infectadas por Covid según las pruebas realizadas el día de hoy.
Estocastica: Calcular cual serán las personas infectadas en los próximos días según el indicador RO.

https://github.com/karlbehrensg/programacion-dinamica-y-estocastica
Introducción a la Programación Estocástica

Un programa es determinístico cuando se corre con un mismo input produce el mismo output. Los programas determinísticos son muy importantes, pero existen problemas que no pueden resolverse de esa manera.

La programación estocástica permite introducir aleatoriedad a nuestros programas para crear simulaciones que permiten resolver otro tipo de problemas. Los programas estocásticos se aprovechan de que las distribuciones probabilísticas de un problema se conocen o pueden ser estimadas.

En el campo de mecánica de fluidos he visto varios programas deterministicos para cálcular variables con relaciones matematicas conocidas, como la ley de los gases ideales, la ecuación de Bernoulli; siempre se tenía o se ha tenido inconvenientes con las simulaciones de fluidos trubulentos, estos son súper aleatorios, acá cabe perfectamente un algoritmo estocastico.

Otro ejemplo perfecto para la programación estocastica es el campo de la termodinamica, en este campo cabe como anillo al dedo cada uno de los conceptos de esta, sobre todo en los cálculos de la entropia de un sistema irreversible.

Determinista:
-Un programa de ventas de tickets, donde las entradas que de el usuario, deben dar salidas preestablecidas

Estocástico:
-Un programa de simulación de divisas para trading, utilizando datos históricos para tomar decisiones según probabilidad de escenarios.

Programación Determinista:
-Asignación de recursos en una empresa como finacierso, físicos, humanos y tecnologicos.
Programación Estocástica:
-Planificación de sistemas de energía eléctrica, dado que desconocemos la demanda.
-No se si estoy bien, pero creo que podría usarse para Machine Learning en el aprendizaje No Supervisado.

Deterministica:
Encontrar la encontrar el los precios mas bajos de un producto en un area determinada

Estocastica:
Determinar cual sera la proxima parte de un motor que se pueda dañar.

Ejemplo de proceso estocástico:

-Electrocardiograma
-Terremotos
-El clima
-El segundo concreto de un partido en el que un jugador anota un gol
-Número de personas que dicen una palabra concreta alrededor del mundo
-Bolsa de valores

https://economipedia.com/definiciones/proceso-estocastico.html

Determinista:
Caja de cambios de un carro automático
Estocástica:
Sugerencias de Spotify al crear una playlist

Alguien corrigame si estoy mal

Determinística:
Cantidad de personas por estación de buses.

Estocástica:
Programa que genere cantidad de buses y tiempo entre ellos para cubrir la demanda en hora pico

Utilizaría

  • Determinista: Calcular el valor del Dólar en pesos mexicanos conforme a la tasa de cambio actual.
  • Estocástica: Calcular el valor del Dólar en pesos mexicanos conforme a una tasa de cambio calculada con datos provenientes de los movimientos mundiales.

Un ejemplo de un modelo deterministico es un plan de produccion donde se requiera maximizar ganancias o reducir costos como funcion objetivo y se conozcan las restricciones del sistema como capacidad de produccion, demanda real del producto, cantidad de materia primas e insumos, donde no exista aleatoriedad en el modelo.

Un ejemplo del modelo estocastico es la simulacion de las ventas de gasolina(Gl) en una estacion de servicio donde el comportamiento de los datos siga una distribucion uniforme y puedas mediante aleatoriedad simular las ventas de 30 dias basado en datos historicos que al correr la simulacion mayor numero de veces, el promedio se acerque mas a la realidad.

Otro ejemplo de modelo estocastico es la simulacion del control estadistico de un producto, donde se tengan variables de control(limite super y limite inferior) y se simule basado en datos historicos, cual es la tasa de defectuosos por un tamaño determinado de lote de produccion.

Saludos.

La usaría para implementar estrategias de mitigación frente al manejo del covid

Utilizaría programación estocástica para identificar patrones de consumo por temporadas, y poder ir planeando mi oferta, de acuerdo a la demanda a lo largo del año

En Ornitología:

**Determinística: **Analisis de las aves que migraron en el otoño de acuerdo a los datos reportados.
**Estocástica: **Predecir las rutas de migración de la aves en el otoño.

programacion deterministica: automatizar reportes de metricas recolectadas de una app.

programacio estocastica: generar modelos que puedan predecir en qué geografias podria esa app (juego), tener mas descargas

Programacion determinista se tienen claros los input data y output data… En la programacion estocástica existe aleatoriedad o variabilidad inherentes en los datos y por eso usamos la probabilidad para tratarlos y optimizarlos

Programación determinística:
- Posición de los planetas del sistema solar dentro de 5 años.

Programación estocástica:
- Simular la expresión de un gen dentro de un sistema biológico.

Yo usaría programación determinista cuando desarrolle modelos de sistemas que no cambien con el tiempo o por otros factores, por ejemplo: el backend de una pag web.
Usaría la estocástica para realizar modelos de como progresa el modelo de negocios de una empresa, basado en la información estadística de las ventas, así se puede determinar si es un modelo sostenible o no.

En Mecánica Clásica hay un problema computacional difícil que es modelar el problema de los “n” cuerpos usando las leyes de la naturaleza . Este es un problema determinista pero he visto que lo pueden modelar con probabilidades de manera sencilla cuando “n” es muy grande .

En mi trabajo anterior se rentaban y se brindaba servicios de mantenimiento a montacargas. Resultaba problemático programar de la manera más óptima los servicios a los montacargas (además de tardado) ya que habían varios factores a considerar, como el tipo de montacargas, su uso promedio, cada cuantas horas de uso requieren mantenimiento, la distribución espacial de estos a lo largo de la ciudad, para evitar mandar al personal técnico de un extremo de la ciudad a otro y no perder 1 hora en puro trayecto. Creo que un problema así, podría ser atajado con programación estocástica, para diseñar el mejor programa de mantenimientos posible.

Deterministica:

  • Cuante tenga que calcular la cantidad de producto vendidos en el año por mi empresa
    Estoçastica:
  • Cuando tenga que realizar un mdoelo de la cantidad de productos que tendremos el mes próximo partiendo de los datos del pasado

Deterministica:
Calculo de calorias en base a alimentos y porciones de un programa nutricional.
Estocastica:
Programa que sugiera combinaciones de alimentos para cumplir requerimientos nutricionales en base al historial alimenticio del cliente

Deterministico: realizar calculos para las finanzas de mi empresa.

Estocastico: Ver la distribución de entrada y clicks y un sitio web para tener eficiencia en los diferentes contenidos, o también extraer informacion parecida de las mismas redes sociales

Cuando pasamos la frontera de lo continuo a lo discreto necesitamos una nueva forma de entender a los sistemas, mientras el comportamiento macroscópico puede ser descrito deterministicamente, el mundo microscópico es estocástico por naturaleza. Desde sistemas biológicos a reacciones químicas, la estadística es un aliado fundamental para interpretar la naturaleza.

Determinista: Encontrar el camino más corto entre 2 puntos
Estocástica: Determinar cuando pan tiene que fabricar un panadero para todo el día y satisfacer a todos.

Deterministico: para cuando deseamos que el programa realice diferentes ordenes y de respuestas programadas.
Estocasticas: para cuando deseamos que el programa realice predicciones o operaciones culla respuestas no estan programadas directamente, si no que son resultado del analisis de una muestra.

Deterministica:
* web scrapper
Estocástica:
* Determinar comportamiento y patrones en data obtenida del scrapper

Programación Determinista

Tocar notas musicales para formas acordes

Programación Estocástica

Que a diferente le guste la misma canción

Para los carros que no requieren de alguien para conducirlo:

Determinista:
Frenar en seco el carro cuando el sensor detecte a una persona
Estocastica:
Sí hay una persona en frente del carro (en el rango del sensor) identificar la distancia de la persona y la velocidad con la que se mueva para saber con que intensidad tiene que frenar el carro.

interesante

*Programación deterministica*: Básicamente son los programas que te dan el mismo output cuando le metes los mismos inputs. por ejemplo, el código de detección de un teclado, un atm, videojuego, sistemas eléctricos avanzados, etc. *Programación estocásticos*: Son los problemas que se resuelven con la ayuda de la probabilidad de un evento.ejemplos. predecir el clima, tráfico de autos, tiempo de cocción de un huevo, etc.

Podrìamos utilizar programaciòn estocàsticas para trabajar en pesca y determinar los mejores perìodos de pesca artesenal

La programación determinista se puede usar para calcular cualquier tipo de ecuación, la programación Estocástica se puede utilizar para controlar algún tipo de comportamiento social donde influyen varias variables usando estudios de probabilidad.

Hola, yo usaría programación deterministica para determinar el menor costo de producción total en la combinación de tres productos, y usaría programacón estocastica para estimar la duración de un proyecto y sus costos.

En mi área (Oil & Gas), un claro ejemplo de enfoque estocástico es la estimación de recursos en yacimientos de hidrocarburos, estimación de reservas. Esto no se podría realizar con un enfoque determinístico debido a la alta incertidumbre que en ocasiones existen en los parámetros que describen los yacimientos.

Ýo utilizaría programación determinista cuando necesite ajustar la realidad a un modelo y programación estocástica cuando necesite ajustar un modelo a la realidad. Por ejemplo,

Determinista:
Para hacer que la cantidad de repuestos producidos por una máquina en una fábrica sea de un número fijo por hora (asumo que están controladas la variables externas por un programa estocástico -abajo-).

Estocástica:
Para establecer el input de cantidad de repuestos por hora que utiliza mi máquina de hacer repuestos, actualizando la información del mercado, materia prima disponible, proporción de mercancía no conforme, etc.

Determinista:
Registro de compra y ventas en un sistema de facturacion

Estocastica:

Determinar proximas compras para abastecer el almacen de una tienda basado en productos mas vendidos y cantidad en reserva restante

Un algoritmo que en base a ciertos datos dados determine la probabilidad y la gravedad de las siguientes oleadas pandémicas.
Que en base al porcentaje de contagios de años anteriores, lo infeccioso del virus de momento o la variante, los momentos del año en que más se disparan los contagios (año nuevo, navidad, vacaciones) y los lugares en donde más se propaga como lugares turísticos o donde existen medidas de prevención poco estrictas.
Al mismo tiempo analizar cuales son las medidas que mejor han funcionado y determinar el impacto de ciertas restricciones en la economía (Cuarentenas obligatorias, multas por no seguir las medidas de prevención, dar estímulos para que la gente se quede en casa, cerrar aeropuertos).
Suena a algo muy obvio ahora pero creo que podría ser interesante en futuras pandemias, futuras variantes o futuros desastres naturales, guerras, etc…

Determinismo: Si no le hablas el fin de semana a tu novia se va a enojar 100% seguro

Estocastico: Te corta, pregunta la razon que no le hablaste, o pasa enojada hasta que la contentes?

Si te justificas con una similacion de un ‘Camino Borracho’ (y peor con amigos) la respuesta es determinista, te corta !!!

Que mal maestro

Determinista
El tiempo que tarda un objeto en llegar del punto A al punto B a una velocidad constante.

Estocastico
Alteración y cambio de velocidad del objeto por factores externos

Determinista: El universo a nivel macroscópico, porque se puede explicar con las matemáticas. Hay muchas leyes que rigen nuestro universo, que pueden explicar multitud de fenómenos.

Estocástico: Si indagamos el universo a nivel subatómico, las partículas se mueven aleatoriamente, y son impredecibles, no se puede explicar con ninguna ley donde estará determinada partícula o como se comportará. Es como si tuviera conciencia propia, aparecen y desaparecen en la existencia del vacío cuántico.

Si vas a desarrollar la inteligencia artificial de los enemigos de un videojuego yo consideraría utilizar programación estocastica para que el comportamiento de los enemigos parezca mas natural y no tan deterministico para el jugador.

Con respecto al tema de salud, me gustaría utilizar programación estocástica cuando las personas esten por un peso por encima de la relación de su talla y de esa forma notificarles cuale es la probabilidad de sufrir de dolores de rodilla por carga excesiva de peso, o también si alguna enfermedad como hipertensión…Definitifvamente la P.E me parece mucho mas interesante que todas.

Aquí va mi aporte; lo saqué de mi último proyecto de la universidad sobre la calidad del yogur en base al crecimiento bacteriano.


Determinista:
++Utilizar microscopios y en base a lo que veamos determinar el crecimiento bacteriano y sabre como será la calidad final en base a las imágenes vistas.


Estocástico:
Utilizar un sistema de redes neuronales que en base al crecimiento y los patrones que son influyentes como el pH, la temperatura, etc. Determinar la calidad del mismo.

Determinística: una calculadora
Estocástica: Predecir el clima en base a data histórica

Determinísta: la suma de dos números.
Estocástico: calcular la cantidad de gotas que caen al llover.

Hice una presentación sobre el algoritmo de simulated annealing, en un principio se uso en la industria pero despues se fueron encontrando diversos usos.
Descrito por Scott Kirkpatrick, C. Daniel Gelatt y Mario P. Vecchi en 1983.

ambién conocido como (recocido simulado, cristalización simulada, templado simulado o enfriamiento simulado) es un algoritmo de búsqueda metaheurística para problemas de optimización global.

El objetivo general de este tipo de algoritmos es encontrar una buena aproximación al valor óptimo de una función en un espacio de búsqueda grande. A este valor óptimo se le denomina “óptimo global”.

Les dejo el link para que peudan revisar la presentación completa: https://drive.google.com/drive/folders/1Q3sJt3GLHU3kED7P9hIjyKKspbdXyqrY?usp=sharing

Nuestra importancia como computer scientists, es resolver problemas y por eso somos valiosos para la sociedad.

Podemos traer directamente la estadística hacia nuestros problemas.

Podemos utilizar la estadística inferencial, para tener datos como, la media, la desviación estandar, muestras, intervalos de confianza.

Sin embargo, el hecho de programar algo estocásticamente, nos dice que primero debemos conocer a la población.

La programación estocástica, es flexible y es su principal fortaleza.

Un ejemplo sencillo, para demostrar un uso de la programación estocástica, es cuándo queremos manejar el semáforo de una intersección. Si bien podríamos usar una programación determinística, solo para que indique rojo,verde y amarillo cada tantos segundos. Podemos hacer una programación super efectiva, entendiendo los patrones de uso de esa intersección.

Las distribuciones de probabilidad, también pueden estimarse.

Las distribuciones de probabilidad, pueden ya estar definidas, si conocemos la población objetivo de manera concreta.

Las distribuciones de probablidad, es la cantidad de probabilidad que se le asigna a cada desición.

La programación estocástica, se aprovecha de distribuciones de probabilidad.

Podemos hacer miles de cosas automáticas con la programación estocástica.

La programación estocástica, está mucho más orientada a simular comportamientos. Esto es tremendamente importante, para la predicción y el ML.

Los programas determinísitocos son casi la mayoría.

Un programa determinístico, es cuándo recibimos siempre el mismo output de un mismo input.

Determinística: Cuando hago una búsqueda en Google.
Estocástica: Cuando el buscador me sugiere resultados de acuerdo a lo que estoy escribiendo.

😃 Comparto mis notas de esta clase:

Fuentes:

Yo usaría la programación determinística si lo que quiero es saber cuál es el vuelo más barato para dirigirme a un sitio en concreto.
Mientras que con la estocástica trataría de averiguar que tan probable es que un vuelo pueda sufrir contratiempos basado en un histórico de la ruta de mi interés.

Para referirse a la programacion estocastica se debe ser más prolijo; acá les dejo un enlace que los aclarará esto:

https://www.youtube.com/watch?v=pxNVCCgFx1o

La programación estocastica normalmente esta asociada con simulaciones, juegos y en general tareas que involucren aleatoriedad.

Un ejemplo de programacion estocastica son los Codigos Hash que se utilizan para cifrar contraseñas.

Uso estocastico:

  • Predecir la cantidad de lluvias y la precipitacion del año para invertir o no en sistemas de riego de cultivo
  • Predecir los alimentos con mayor demanda
  • Como optimizar los recursos del agua, hacer más con menos.
  • Medir que tan rentable puede ser un negocio.


Aqui hay una presentacion muy buena sobre esto:

https://drive.google.com/file/d/1j_56dDI8OaYfpRyvAwzDudZ-WAqrlTqa/view?usp=sharing

Para el crecimiento poblacional de animales en un granja o de la población de insectos en un bosque.

Deterministica: Llevar n productos desde una tienda física a domicilio según ser reciban los pedidos.
Estocástica: Calcular los caminos más cortos para cierta hora en las compras registradas en días anteriores, para además de generar rutas más cortas, generar rutas de vuelta al local en tiempo finito determinado por el trafico y los pedidos

Programación Determinística: El sistema de tickets cuando compras algo en la tienda.
Programación probabilista: Determinar el valor de las acciones de gamestop en los siguientes días después de la compra masiva de acciones por parte de los redditors.

Los Algoritmos Genéticos son técnicas estocásticas de búsqueda ciega de soluciones cuasióptimas.

Lo primero que se me viene a la cabeza es:

Estocástico: Predicción del clima
Determinístico: Resolver un sudoku o buscaminas

o calculamos la probabilidad empleando una distribución de poisson para empleando una combinatoria o usando el teorema de Bayes a partir de la probabilidad de que los objetos identificados se encentren cercanos al coche

Hice una simulación de 500 borrachos con 100 pasos cada uno en Excel. Lo hice en excel porque soy experto y bueno estoy aprendiendo Python.
Les explico lo que hice
En el Excel hay un botón que simula los resultados y los acopla en una tabla. Los movimientos de los borrachos pueden ser (-1,-1),(-1,0),(0,-1),(0,0),(1,0),(0,1),(1,1). Los resultados generados son promedio de la distancia de los 500 borrachos respecto al origen, la distancia máxima de un borracho respecto al origen y la distancia mínima. Una vez registrados los resultados se generan nuevos números y vuelve a guardar los resultados. El botón de macros repite el ejercicio 100 veces.
Los resultados son…curiosos El promedio de la distancia entre el punto de origen y el punto final varía entre 9.4 y 11,4 con una fuerte tendencia a 10. Un 97% se concentra entre los valores 9,7 y 10,7. Es curioso el hecho que el promedio se repita una y otra vez dentro de un rango tan cerrado. Dejo el archivo para que jueguen, si alguien le da más utilidad o le da un sentido práctico por favor que me diga. Les dejo el link para que jueguen
https://usachcl-my.sharepoint.com/:x:/g/personal/francisco_gonzalezl_usach_cl/EShvM9PQ_mFEvT5sSkyZWn4BseObC9CFaXrmalulZIrQwA?e=mSaeGr

Por ejemplo, un proceso estocástico útil es para generar un teclado virtual en los bancos a efecto de que no pueda ser leído por terceros en el navegador web.

import random

# Generacion de Teclas
teclas_numericas = list(range(10))
random.shuffle(teclas_numericas)

# Agrupar Teclas por 3
n = 3
teclas_numericas = [
  teclas_numericas[k:k+n] for k in range(0, len(teclas_numericas), n)
]

# Imprimir Teclado Virtual
print(*teclas_numericas, sep='\n')

# Se Imprime
"""
[9, 8, 2]
[4, 1, 5]
[6, 3, 0]
[7]
"""

Esto corresponde a un proceso sin reposición, donde la distribución de probabilidad cambia en cada extracción de número… como un sorteo donde se sacan las bolillas del 0 al 9 de forma aleatoria.

Actualmente me encuentro trabajando ccon pronósticos de nivel del mar. En estos casos las mareas oceanicas (el principal mecanismo de variación del nivel en el mar) presentan 2 componentes, una componenete deterministica (La cual es fácilmente calculable utilizando la transformada de fourier para calcular los componentes armonicos de las series de tiempo mareales) y una componente probabilística (la cual ya se encuentra totalmente definida por eventos aleatorios descritos mediante variables climatologicas). En este caso en partícular se hace necesario el acople tanto de la programación deterministica como la programación estocástica, y de esa manera poder realizar pronósticos del nivel del mar lo más precisos posibles a los datos futuros.

Los **modelos de gestión de inventarios **se dividen entre demanda dependiente e independiente. Dentro de la demanda dependiente encontramos los modelos determinísticos de inventario.

En el área de producción y de control de inventarios en la que se trata de coordinar la tasa de producción, los tiempos de entrega, y los niveles de inventarios de materias primas, productos en proceso y productos terminados con la fluctuación aleatoria de la demanda.

Determinista: Usuarios que visitan un sitio web.
Estocástico: Predecir cuántos usuarios visitarán un sitio web en X tiempo.

Determinista:
Recorrido del transporte público
Rutas de la ciudad de un punto a otro
Estocástico:
Determinar tiempo de llegada de un punto a otro en el recorrido
Calcular las rutas posibles en caso de contratiempos en la ruta más óptima

Determinista: Saber la energía que producirá una central de generación de energía tradicional.
Estocástico: Saber la energía que producirá una granja de turbinas de viento.

Deterministica: un programa que calcule el sueldo en función de las horas trabajadas
Estocastica: Un programa que determine la posibilidad de que messi haga goles el próximo partido con le Barcelona.

Determinista: Cálculo de precios de una orden de productos
Estocástica: Cálculo del siguiente pedido basado en el histórico de pedidos ya despachados.

Solución Determínistica
En el calculo del área de alguna tubería a través de su diámetro.
Solución Estocástica
En el calculo del Petróleo y Gas en sitio, ya que su calculo implica demasiada incertidumbre y es preferible trabajar con las distribuciones de los parámetros que influyen en su calculo.

Determinista:

  • Ejecutar un petición HTTP
    Estocástica:
  • Análisis y reconocimiento de objetos en imágenes

Buenos días a todos, en caso de que se les hayan olvidado algún concepto de estadística y distribución de probabilidades, dejo por acá un libro bastante bueno para repasar conceptos, dejaré este archivo para que todos lo puedan ver, si tienen alguna duda, me pueden preguntar. Estadística para administradores

Determinística: Herramientas de un programa de edición
Estocástica : Generar un archivo final basándose en los proyectos anteriores hechos por una persona o de un tema en especifico

Estocástica:

  • El predicción de desastres naturales.
  • Interacción de X objetos con mi achine ingletear para educarla mas a fondo.
  • Patrones de flujo peatonal, y vesicular

Deterministico: Programa para asignar turnos en un hospital.

Estocástico: Programa para simular el consumo de turnos en un hospital durante una pandemia.

Entendido

Creo que el enfoque determinístico es algo que uno hace mucho en el front, uno manipula los datos recibidos del backend para su presentación o ejecutar ciertas acciones de hecho se espera que sea de esa forma el código que escribimos para que el uso del producto sea predecible para el usuario, y en el enfoque estocástico predecir la tarifa de uber en cierto momento en el futuro, que pueda hacer una consulta de cuanto costará mi uber mañana a las 6pm

La programación estocastica puede usarse en pleaneación de inventarios.

Se puede simular con que frecuencia se “utiliza” o vende algún recurso y con base en eso se define cuanto se debe tener en Stock y cada cuanto habría que resurtir

yo utilizaria una solucion estocastica para saber cual bien entrenada queda una red neuronal y la probabalistica para entrenarla

Determinista: Sensor de movimiento
Estocástico: Recomendación de película en Netflix

Un ejemplo de situación donde usaría programación estocástica seria un sistema de ventas en donde pueda “predecir” los intereses de los clientes en base a datos estadísticos para ofrecerles productos acordes a su edad, género, gustos, etc.

La pregunta seria e: ¿existe la aleatoriedad?

Programa deterministico: El funcionamiento de un electrodomestico y la programación interna acerca de sus funciones y el modo de trabajo.
Programa estotastico: En un electrodoméstico inteligente de acuerdo al uso diario del usuario y en base a las probabilidades y modos de usos más constantes dar recomendaciones al usuario y poner de acceso más fácil estos modos de uso.

Por ejemplo, si yo quiero de cierta manera predecir los accidentes en una ciudad, deberia tener muy presente la programación Estocástica, por que me estaria aprovechando de las distribuciones de probabidad de los accidentes que ya han ocurrido en un sector