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2016-03-04 16:55:11
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물리학 분야는 아니구요, Applied mathematics.. 를 한글로는 뭐라고 부르나요? 응용수학? 분야에서 연구하는 일이며,
컴퓨터 분야에서도 저런 종류의 어마어마한 계산을, 일정 수준 이상의 정확도를 보장하면서 빨리 답을 도출해내기 위한 방법을 연구하죠.
사실 경제학의 내용이긴 합니다만.. 세계적으로도 경제학자 중에서 저정도 깊이의 수학에 까지 정통한 사람은 드물기 때문에, 콜라보를 하지 않고는 연구가 되지 않습니다. 많은 경우, 현상에 대해서 사회학적으로 접근하거나 혹은 경제학에서 모델링을 하고, 수학자들이 고민을 하지요.
저런 종류의 수학적인 문제들은, 많은 변수들이 시간에 따라 상호작용을 하는 "Dynamical system" 입니다. 단순한 경우, 혹은 단순화 가능한 경우에는 풀어서 미래를 예측할 수 있지만, 이 세상은 결코 단순하지 않지요? 그래서 풀 수 없고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 어느정도 맞출 수 있지만 일정 시간 이상은 계산해낼 수 없습니다. 일기예보의 예측 한계가 1주일이라고들 하는데, 이러한 이유입니다. 날씨랑 경제 중에 뭐가 더 복잡할 지 모르겠으나, 유가처럼 엮여있는 변수가 많은 물품이라면 더 복잡하지 싶군요. 정말 잘 된 모델링도 2주 이상을 계산하기는 힘들 것 같습니다.
또, 돌발 변수에 너무 크게 영향을 받아요. 날씨를 예측할 때 우주에서 날아오는 운석이 충돌한다...는 건 고려하지 않잖습니까. 경제에서는 그런 일이 왕왕 발생합니다. 정치적 이슈가 그러하죠. 작성자께서 언급하신 "미래의 산업 동향" 같은 것도 사실 수식으로 짤 수 없는 변수지요. 유가가 아니라 농산품이라고 해도, 차익을 노릴 수 있을 만큼의 큰 변동은 자연스러운 시스템의 변화 보다는 돌발변수에 의한 사건일 소지가 높아보입니다.
즉 저 dynamical system 을 푸는 것 보다는, 돌발변수에 대한 정보 수집력이 훨씬 중요할 거라고 생각되고, 윗분이 언급하신 거대 회사들이 개미들을 털어버릴 수 있는 이유는 정보의 비대칭성 때문이지, 정상경제를 모델링하고 수퍼컴퓨터로 계산해서 얻는 이득은 비용에 비해 한참 손해가 될 거라고 생각되네요.