Algunas cosas me vienen a la mente donde “entra el razonamiento probabilístico, ya sea de frente o al centro o oblicuamente a través de una” puerta trasera “.
Mecánica cuántica.
Mecánica estadística
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Mecánica clásica (sistemas hamiltonianos, dinámica de fluidos (p. Ej., Pronóstico del tiempo))
Razonamiento deductivo (estadísticas basadas en la probabilidad de Fisher, métodos de Bayes, heurística moderna), capacidad de aprendizaje (Valiant’s Probably aproximadamente Correct).
Investigación de operaciones y teoría y aplicaciones de estructuras discretas que incluyen algoritmos ‘probabilísticos’ (desde aproximaciones basadas en heurística hasta soluciones ‘precisas’) y teoría de números (el estudio de números primos y algoritmos de los mismos …) (este es el tipo de matemática de Paul Erdos .)
“Aprendizaje automático” (detección de fraude, calificación crediticia, reconocimiento de imagen, video y voz, análisis de lenguajes naturales, filtrado de spam, más).
Teoría de las comunicaciones (estilo de Claude Shannon) y aplicaciones para, por ejemplo, la compresión de datos.
Finanzas (precios de opciones, el ‘gran corto’, volatilidad, derivados, activos riesgosos)
Juegos de azar.
Estoy seguro de que omití algo, así que siéntase libre de agregar más.
Recomiendo estudiar la asignatura. Puede pasar toda una vida en el tema si lo desea.
