Вопросы прогнозируемости в изотропных моделях с самоорганизованной критичностью

Системы с самоорганизованной критичностью (СОК) характеризуются степенными распределениями и отсутствием выделенных масштабов, что, вообще говоря, свидетельствует о непредсказуемости системы. Подобные системы используются для описания сейсмического процесса: разработаны алгоритмы, прогнозирующие сильнейшие землетрясения мира с достаточно высокой эффективностью в режиме реального времени. В докладе будет показано на модельном уровне, что свойства прогнозируемости и масштабной инвариантности не противоречат друг другу. Будут построены математические модели сейсмичности с СОК, в которых перед полномасштабными событиями происходит, аномально мало или аномально много событий средних масштабов, что позволяет прогнозировать полномасштабные события.