(Phys.org) —Um par de pesquisadores, um com a Universidade de Toronto, o outro com a Universidade da Califórnia, descobriu que pelo menos uma linha no sistema de metrô da cidade de Nova York está em conformidade com a teoria da matriz aleatória. Em seu artigo publicado em Revisão Física E , Aukosh Jagannath e Thomas Trogdon descrevem seu estudo, que incluiu o uso de teoria estatística para analisar as taxas de chegada de carros do metrô.

Em 2000, um estudo foi conduzido de chegadas e partidas de ônibus em Cuernavaca, México - entre outras coisas, os pesquisadores descobriram que, apesar de padrões de tráfego imprevisíveis e ônibus pertencentes a motoristas, os ônibus na cidade funcionavam em uma programação previsível que obedecia à teoria da matriz aleatória (os pesquisadores atribuíram isso à forma como os motoristas competiam pelas tarifas). Neste novo esforço, os pesquisadores se perguntaram se o mesmo poderia ser verdade para o sistema de metrô de Nova York.

Para saber mais sobre os horários dos vagões do metrô, os pesquisadores escolheram duas rotas aleatórias para estudar. Um era a linha 1, que corre para o norte e serve o West Side de Manhattan; a outra era a linha 6, que corre para o sul e serve o East Side de Manhattan. A dupla usou informações do feed de dados em tempo real fornecido pelo sistema de metrô para rastrear os horários de chegada das duas linhas.

Os pesquisadores descobriram que a linha 6 funcionava quase aleatoriamente e, portanto, nenhum padrão de distribuição previsível poderia ser usado para descrevê-la. A 1 linha, por outro lado, foi encontrado para seguir uma distribuição de Poisson (para todas, exceto as últimas 10 estações), o que tornava muito mais fácil para os passageiros prever quando o próximo trem chegaria. Os pesquisadores sugerem que a diferença entre as linhas se deve à quantidade de tráfego de cada uma. A linha 6 é muito usada, E por causa disso, sofre atrasos frequentes, como passageiros evitando que as portas fechem de maneira expedita. A 1 linha, por outro lado, tem menos passageiros, tornando muito mais fácil para os trens chegarem no horário.

Os pesquisadores sugerem que seus resultados podem ser usados ​​por planejadores urbanos para otimizar o sistema e torná-lo mais eficiente.

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