¿Son útiles los tensores en las ciencias sociales? ¿Serán más útiles en el futuro?

tl; dr: Como dijo Alex Tabarrok, “¿se usarán [estos] en el futuro? … No estoy seguro.

¿Serán útiles en las ciencias sociales directamente? Probablemente no. Sin embargo, muchos análisis estadísticos que se aplican a varias ciencias sociales implican álgebra tensorial. Hablando en términos generales, uno usaría un tensor de rango [matemáticas] k [/ matemáticas] cuando quiere ver las correlaciones entre las variables [matemáticas] k [/ matemáticas]. La matriz de covarianza asociada a alguna distribución y conjunto de variables aleatorias es un tensor de rango 2 porque analiza la correlación por pares (varianza = diagonal de la matriz de covarianza, por lo que es un tensor de rango 1). En muchos casos, uno puede encontrar los tensores de rango [matemáticas] k [/ matemáticas] en las estadísticas (aunque no están etiquetados como tales) – solo busque un objeto con [matemáticas] k [/ matemáticas] -indices, por ejemplo [matemáticas] A_ {i_1, i_2, \ ldots, i_k} [/ matemáticas] Por lo general, los tensores que surgen en las estadísticas son simétricos (al igual que la matriz de covarianza).

Veamos un par de ejemplos. Por ejemplo, el producto Kronecker [0] es el producto tensor natural para matrices (que son tensores de rango 2, por supuesto) tiene uso en economía y econometría [1]. Además, el análisis espacial bayesiano depende en gran medida del álgebra tensorial [2] (ya que estamos tratando de inferir un campo tensorial local, como una métrica en alguna variedad [por ejemplo, la Tierra]). Supongo que uno podría aplicar esto potencialmente a la antropología, la historia u otra ciencia social que requiera el conocimiento de datos espaciales.


[0] http://en.wikipedia.org/wiki/Kro…
[1] Artículo de la encuesta: http://onlinelibrary.wiley.com/d…
[2] Breve introducción a las técnicas geoespaciales: http://www.sph.emory.edu/cms/dep…

Los tensores rara vez, si es que alguna vez, se usan en economía. ¿Se usarán en el futuro? No lo sé, pero en mi opinión, los problemas pendientes en economía requieren nuevos enfoques conceptuales en lugar de nuevas herramientas matemáticas.

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