tgoop.com/MathModels/1080
Last Update:
Математика серийных убийств
Исследователи Михаил Симкин и Ввани Ройчоудхури (M. V. Simkin, V. P. Roychowdhury), оба инженеры-электрики из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, начали свой анализ с построения графика, показывающего совокупное количество убийств Чикатило за 12-летний период. График крайне нерегулярный, с длительными периодами времени без убийств, прерываемыми короткими периодами времени с большим количеством убийств. Самый короткий интервал между убийствами составил три дня, а самый длинный — более двух лет. Из-за этой нерегулярности и ступенчатого вида графика математики называют это распределение «лестницей дьявола».
Затем исследователи построили график распределения интервалов между убийствами, наглядно показав, что короткие интервалы встречаются чаще, чем длинные. Несколько удивительно, что это распределение интервалов между убийствами очень похоже на распределение интервалов между эпилептическими припадками, причем оба следуют похожему степенному закону. Симкин и Ройчоудхури отмечают, что предыдущие исследования предполагали связь между эпилепсией и преступностью (и психозом), поэтому возможность того, что схожие процессы в мозге могут приводить как к эпилептическим припадкам, так и к серийным убийствам, не является необоснованной.
Ранее исследователи предложили модель, основанную на активации нейронов мозга, для объяснения распределения интервалов между эпилептическими припадками, и здесь они применили ту же модель для объяснения распределения интервалов между убийствами. Они выдвигают гипотезу, что одновременная активация большого количества нейронов в мозге вызывает психотические эффекты, которые заставляют серийного убийцу совершать убийства, аналогичные эффектам, вызывающим эпилептические припадки.
Распределение интервалов на графике «Лестница дьявола» тесно подчиняется степенной симуляции. Короткие интервалы между убийствами случаются гораздо чаще, чем более длинные.
Исследователи объясняют, что вероятность случайной активации любого нейрона мала. Но поскольку аксон одного нейрона может соединяться с синапсами тысяч других нейронов, если этот нейрон активируется, то его импульс может вызвать активацию других, если они близки к порогу активации. Модель предсказывает, что убийца совершает убийство, когда общее количество активирующих нейронов достигает определенного порога — или «зоны убийства» — в течение определенного периода времени. В течение этого времени обильной активации нейронов убийца планирует, подготавливает и совершает преступление.
Модель предполагает, что совершение убийства оказывает седативное воздействие на убийцу, заставляя нейронное возбуждение падать ниже порогового значения. (В противном случае нейронное возбуждение находилось бы в зоне убийства в течение половины общего времени.) Но нейронная активация все равно должна быть близка к пороговому значению, поскольку вероятность нового убийства значительно выше в дни после убийства по сравнению со средней частотой убийств.
Хотя модель близко аппроксимирует поведение Чикатило, исследователи отмечают, что она не точна. Самое большое разногласие заключается в том, что модель предсказывает несколько однодневных интервалов между убийствами, в то время как самый короткий интервал у Чикатило составлял три дня. Исследователи считают, что учет успешных и неудачных попыток убийства может улучшить согласие между моделью и данными.
https://arxiv.org/abs/1201.2458v1
BY Mathematical Models of the Real World
Share with your friend now:
tgoop.com/MathModels/1080