在哪里停车？根据Math的说法，这是有效的方法。[视频]

就像数学揭示了恒星的运动和自然的节奏一样，它也可以揭示日常生活中更为平凡的决定。例如，物理学家Paul Krapivsky（波士顿大学）和Sidney Redner（圣塔菲研究所）在本周的《统计力学杂志》上发表了一篇关于经典优化问题的新文章，主题是将车停在哪里。

问题假设我们中的许多人在精疲力尽，无所适从或绝望地呆在其他地方时可以与之相关：最佳的停车位是可以最大程度地减少花在停车位上的时间的停车位。因此，前门旁的空间是理想的选择，除非您必须向后转三圈才能获得它。为了减少在停车场行驶和穿越停车场所花费的时间，有效率的驾驶员必须决定是要进入狭窄的空间，迅速停在更远的地方还是在中间找到一些东西。

“数学使您能够做出明智的决策，”雷德纳说。“它使您可以通过一些洞察力来应对复杂的世界。”

在他们的论文中，Krapivsky和Redner将三种简单的停车策略映射到理想的单排停车场上。抓住第一个可用空间的驾驶员遵循作者所说的“温柔”策略。他们“不浪费时间寻找停车位”，而入口附近的空位却无人居住。那些赌徒在入口附近寻找空间的人是“乐观的”。他们一直开车到入口，然后回溯到最近的空缺位置。“审慎”的驾驶员采取中间路线。他们驶过第一个可用空间，然后再押注至少一个其他空间的可用性。当他们找到停放的汽车之间最近的空间时，便将其占用。如果最远处的停放的汽车与入口之间不存在任何空间，那么谨慎的驾驶员将退回到一个温和的驾驶员会立即声称的空间。

尽管这三种策略都很简单，但是作者不得不使用多种技术来计算其相对优劣。奇怪的是，温顺的策略反映了在微管中看到的动态变化，这种动态变化在活细胞内提供了支架。在最远的汽车之后立即停放的汽车对应于在微管一端凝结的单体。描述微管长度（有时甚至是急剧缩短）的方程式还描述了在末端很多积聚的“米克”汽车链。

雷德纳说：“有时候事物之间存在联系，似乎没有联系。”“在这种情况下，与微管动力学的联系使问题得以解决。”

为了模拟乐观策略，作者编写了一个微分方程。一旦他们开始用数学方式表达场景，他们便发现了一个逻辑捷径，该捷径极大地简化了要考虑的空间数量。

根据雷德纳的说法，鉴于游戏中存在很多空白，审慎的策略“本来就很复杂”。作者通过创建一个模拟来解决这个问题，该模拟使他们可以平均计算点的平均密度和所需的回溯量。

那么哪种策略最好呢？顾名思义，这是谨慎的策略。总体而言，它使驾驶员花费的时间最少，紧随其后的是乐观策略。引用报纸的话，柔和的策略“效率极低”，因为它留下的许多空白使通往入口的路程漫长。

雷德纳（Redner）承认，优化问题牺牲了许多实际应用，以换取数学见解。例如，放弃汽车之间的竞争，或者假设汽车在每种情况下都遵循统一的策略，是作者在未来模型中可能要解决的不切实际的假设。

他说：“如果您真的想成为一名工程师，则必须考虑人们开车的速度，停车场和停车位的实际设计-所有这些。”“一旦开始变得完全现实，[每个停车情况都会有所不同]，并且您将失去解释任何事情的可能性。”

尽管如此，对于雷德纳来说，这全是关于对日常情况进行分析思考的乐趣。

他说：“我们生活在一个拥挤的社会中，我们经常在停车场，交通方式等方面遇到拥挤现象，”“如果您可以用右眼看它，那么您可以为之付出一些努力。”

参考：P L Krapivsky和S Redner的“简单停车策略”，2019年9月19日，统计力学杂志。DOI：
10.1088 / 1742-5468 / ab3a2a