(Phys.org) —Un par de investigadores, uno con la Universidad de Toronto, el otro con la Universidad de California, ha descubierto que al menos una línea del sistema de metro de la ciudad de Nueva York se ajusta a la teoría de matrices aleatorias. En su artículo publicado en Revisión física E , Aukosh Jagannath y Thomas Trogdon describen su estudio, que incluyó el uso de la teoría estadística para analizar las tasas de llegada de los vagones del metro.

En 2000, se realizó un estudio de llegadas y salidas de buses en Cuernavaca, México, entre otras cosas, Los investigadores encontraron que a pesar de los patrones de tráfico impredecibles y los autobuses propiedad del conductor, los autobuses de la ciudad funcionaban con un horario predecible que se ajustaba a la teoría de la matriz aleatoria (los investigadores lo atribuyeron a la forma en que los conductores competían por las tarifas). En este nuevo esfuerzo, los investigadores se preguntaron si lo mismo podría ser cierto para el sistema de metro de Nueva York.

Para obtener más información sobre la sincronización de los vagones del metro, los investigadores eligieron dos rutas aleatorias para estudiar. Uno era la línea 1, que corre hacia el norte y sirve al West Side de Manhattan; la otra era la línea 6, que corre hacia el sur y sirve al East Side de Manhattan. La pareja utilizó información de la alimentación de datos en tiempo real proporcionada por el sistema de metro para rastrear los tiempos de llegada de las dos líneas.

Los investigadores encontraron que la línea 6 se ejecutaba casi al azar y, por lo tanto, no se podía usar un patrón de distribución predecible para describirla. La 1 línea, por otra parte, se encontró que seguía una distribución de Poisson (para todas las estaciones excepto las últimas 10), lo que hizo mucho más fácil para los pasajeros predecir cuándo llegaría el próximo tren. Los investigadores sugieren que la diferencia entre las líneas se debe a la cantidad de tráfico en cada una. La línea 6 se usa mucho, A causa de eso, sufre retrasos frecuentes, tales como pasajeros que impiden que las puertas se cierren de manera conveniente. La 1 línea, por otra parte, tiene menos pasajeros, facilitando que los trenes funcionen a tiempo.

Los investigadores sugieren que los urbanistas podrían utilizar sus resultados para optimizar la eficiencia del sistema.

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