sábado, 10 de julio de 2021

CUANDO EL ARTE SE BASA EN NÚMEROS

 

La geometría matemática de los alicatados

El reperterio ornamental hispanomusulmán se basa en tres elementos básicos de decoración: la epigrafía, la vegetación y la geometría. Todos ellos se encuentran magnificamente representados en la Alhambra. Hoy hablaremos de uno de estas decoraciones: la geométrica. La geometría es un concepto clave en el arte islámico pues no solo actúa como un elemento estilístico más, sino que está presente en todo el desarrollo arquitéctonico y ornamental como principio rector. Los diseños geométricos del arte nazarí se repiten en distintos formatos y superficies, pero quizá sean los alicatados uno de las principales manifestaciones de este tipo de ornamentación. Los alicatados están formados por pequeñas piezas de cerámica vidriada de diferentes formas y colores que se agrupan entre si para generar tramas geométricas de gran complejidad. El alicatado cumplía una doble función, decorativa, por un lado, y de protección de la superficie arquitectónica por otro.alicatados geometria.071Los artesanos realizaban estos alicatados en función del sitio concreto que fueran a ocupar, eligiendo los grupos ornamentales que más se adecuaban a cada espacio. En la Alhambra se crearon gran variedad de tramas geométricas que fueron evolucionando en diseño y maestría a lo largo del tiempo.  En el arte nazarí existen así composiciones simples, basadas en la repetición de uno o dos figuras; y composiciones complejas, en las que diferentes motivos se desplazan y rotan para generar a su vez nuevas formas geométricas a un nivel superior.alicatados geometria.076Los entramados geométricos de la decoración del arte hispanomusulmán se basan en tres elementos claves para teselar el plano, es decir para cubrir una superficie usando polígonos sin dejar huecos. En concreto: 1. Un motivo poligonal como base de las composiciones. 2. La creación de composiciones a través de isometrías, es decir, de movimientos del plano de dichos motivos conservando sus proporciones. Esto se lleva a cabo mediante:

  • Traslación: desplazamiento a una nueva posición fijo sin cambiar la orientación.
  • Rotación: giro directo del motivo sobre un punto fijo.
  • Simetría: reflexión o imagen especular inversa del motivo.
  • Simetría deslizada: traslación de la reflexión en el mismo eje sin un punto fijo.

alicatados geometria.0723. El crecimiento lineal de dichas composiciones que se podría continuar hasta el infinito. Estas teselaciones pueden hacerse a través de motivos poligonales, más sencillas de realizar los que más abundan en los alicatados de la Alhambra; o de motivos no poligonales. Estas segundas implican una mayor maestría pues supone un proceso más laborioso de creación para conseguir formas no poligonales que encajen entre sí. Como ejemplo de formas no poligonales la más popular es la forma de trisquel o “pajarita”, creada a través de la tranformación de un triángulo equilátero.alicatados geometria.075En geometría solo hay 17 grupos cristalográficos planos, es decir 17 formas de teselar un plano. Estos grupos cristalográficos fueron demostrados por el cristalógrafo ruso E.S. Fedorov en 1891, sin embargo todos ellos habían sido representadas con anterioridad en la Alhambra. Los artesanos nazaríes trazaron con tal maestría las representaciones geométricas que llegaron a generar todos los grupos de simetría posibles dejando un legado no solo ornamental, sino también matemático pues es el único monumento antiguo en el cual están presentes los 17 diseños. Estos grupos pueden ser agrupados en función del orden máximo de giros, así se generan:

  • Grupos de simetría sin giros: existiendo 4 grupos (en concreto, según la nomenclatura del sistema internacional abreviado: P1, cm, pg y pm)
  • Grupos de simetría con giros de 180 grados: existiendo 5 tipos de simetría (P2, cmm, pmm, pmg, pgg)
  • Grupos de simetría con giros de 120 grados: con 3 grupos de simetrías (P3, P31m, P3m1)
  • Grupos de simetría con giros 90 grados: con 3 grupos (P4, P4m, P4g)
  • Grupos de simetría con giros de 60 grados: con 2 grupos (P6, P6m)

En el arte nazarí las composiciones más populares son las de giros de 90º, aunque en la Alhambra todos los grupos se encuentran representados. Entre los alicatados del Museo de la Alhambra se encuentran ejemplos de estas formas de teselar un plano.alicatados geometria.074. ¿Os animáis a profundizar en la geometría y buscar los grupos de simetría que se esconden en los alicatados del museo y de la Alhambra? . Os recomendamos una serie de artículos y recursos para profudizar en el tema: Garro Garro, Juan Carlos, Rojo Montijano, José: ”Un Mosaico para Dubai” Hernández Rojo, Fernando: “Desde el estudio de los elementos de simetría de los mosaicos de la Alhambra hasta la creación de nuevos diseños? Martínez Vela, Manuel: La Alhambra con regla y compás. Editorial Almizate – Patronato de la Alhambra y Generalife. 2017  Lovric, Miroslav: “Magic geometry: Mosaics un the Alhambra”. Pérez Gómez,  Rafael: “Un matemático passeggia per l’Alhambra”. Pérez Gómez, Rafael: “The four regular mosaics missing in The Alhambra”. Movimientos en el plano. Aplicación al estudio de las Teselaciones en el plano. Frisos y Mosaicos

¿PARA QUÉ SIRVEN LAS MATEMÁTICAS? EL CASO DE GOOGLE

 

¿PARA QUÉ SIRVEN LAS MATEMÁTICAS? EL CASO DE GOOGLE

Víctor Sotomayor

 

Conoce, a través del ejemplo de los fundadores de Google, cómo las matemáticas les ayudaron a crear su afamado motor de búsqueda.

A pesar de vivir actualmente en el momento más tecnológico de la historia, todos los años los docentes en matemáticas nos enfrentamos a esta (eterna) pregunta: ¿para qué sirven las mátemáticas? Lamentablemente, se ha llegado incluso a cuestionar la importancia de las matemáticas en la educación básica, como por ejemplo con el siguiente tweet que se hizo viral.

Otro día más sin utilizar el mínimo común múltiplo ni el máximo común divisor.

— the van (@davidmartinyo) August 29, 2017

No puedo estar más en desacuerdo con dicha opinión. Por ejemplo, cada día enviamos mensajes a través de Whatsapp, los cuales están “cifrados de extremo a extremo”, pura criptografía. Y la realidad es que existen multitud de actos cotidianos que utilizan implícitamente algoritmos y operaciones matemáticas.

Quizás por opiniones como las del tweet anterior, en los últimos años, numerosos docentes y divulgadores de matemáticas están (estamos) tratando de enseñar y comunicar las matemáticas de una manera más lúdica, como por ejemplo a través de sus aplicaciones en diversos aspectos de la vida cotidiana.

Existen multitud de actos cotidianos que utilizan implícitamente algoritmos y operaciones matemáticas

 

UN EJEMPLO DE RESPUESTA: EL EMPRENDIMIENTO

La realidad es que hay un abanico enorme de respuestas posibles a la pregunta del título “¿para qué sirven las matemáticas?”, pero nos centraremos en un ejemplo concreto dentro de la característica estrella de EDEM: el emprendimiento.

En 1996, los estudiantes de posgrado Larry Page y Sergey Brin de la Universidad de Stanford tenían una idea emprendedora, que era crear un motor de búsqueda de contenido en Internet. El objetivo era que el motor de búsqueda ofreciera una lista de páginas web de la World Wide Web relacionadas con la búsqueda realizada y ordenadas según su “grado de importancia”. Por tanto, Page y Brin tenían un problema a resolver: cómo clasificar las páginas web de acuerdo a su “grado de importancia”.



Tal y como se comenta en la Introducción del ebook Compendio de EDEM, “si podemos traducir un problema complejo a lenguaje matemático (ecuaciones), se podrá simplificar la realidad”.

Y precisamente esto fue lo que hicieron Page y Brin para convertir en realidad su idea emprendedora de desarrollar su motor de búsqueda: el conocido Google (se dice que pusieron este nombre por similitud a gúgol (googol en inglés), que es el nombre del número 10 elevado a 100, un número extremadamente grande).

MODELIZACIÓN DE UN PROBLEMA COMPLEJO: DE LAS PALABRAS A LAS ECUACIONES

Por tanto, la pregunta clave que se plantearon Page y Brin era la siguiente: ¿cómo medimos el grado de importancia de las páginas web?

Pues a través de dos sencillas ideas en las que todos estaremos de acuerdo: en primer lugar, una página web es importante si muchas otras páginas web envían enlaces a ella (i.e. cantidad de enlaces); o, en segundo lugar, si un reducido número de páginas web envían enlaces a ella, pero son páginas web “importantes” (i.e. calidad de los enlaces). Solo queda, por tanto, traducir este problema a lenguaje matemático y encontrar una solución.

Una estrategia que es muy útil en matemáticas es ponerse ejemplos sencillos y simplificados que ayuden a entender el problema en global, y si lo acompañamos con algún dibujo mucho mejor. Por ello, supongamos que tenemos que en la World Wide Web solamente existen 4 páginas relacionadas con cierta búsqueda que hemos realizado (las llamamos A, B, C y D) y cuyos enlaces están representados por la siguiente figura:

Esto quiere decir que la página A envía un enlace a la página D; B enlaza también a D; C enlaza tanto a A como a B y finalmente D enlaza a A y a C.

PRIMERA IDEA. TRANSFORMADA EN UNA ECUACIÓN

Como hemos comentado anteriormente, una página web es importante si recibe muchos enlaces de otras páginas (i.e. cantidad). Centrémonos por ejemplo en la página D, la cual recibe enlaces de las páginas A y B.

Por tanto, la importancia de D depende de las importancias que tengan las páginas A y B, y tiene sentido afirmar que la importancia de D aumentará conforme lo hagan las importancias de A y B. Deducimos así la ecuación I(D)=I(A)+I(B), donde I(X) es la importancia que tiene una página cualquiera X.

Ya tenemos una manera de medir la importancia de la página D. El objetivo ahora es obtener ecuaciones similares para I(A), I(B) e I(C).

SEGUNDA IDEA TRANSFORMADA EN UNA ECUACIÓN.

Por otro lado, la segunda idea trataba sobre la calidad de los enlaces. Supongamos ahora que la importancia de una página web se reparte por partes iguales entre las páginas a las que envía enlaces. Así, por ejemplo, si una página cualquiera X envía cuatro enlaces a cuatro páginas web distintas, entonces X entrega a cada una de ellas un cuarto de su importancia.

Traduzcamos esta idea ahora a lenguaje matemático. Podemos observar que la página B solo recibe enlace de la página C, luego la importancia I(B) solo depende de I(C). Pero, bajo la suposición del párrafo anterior, a la página B solo le llega la mitad de la importancia de la página C, pues C envía dos enlaces (a las páginas A y B, respectivamente). Así obtenemos que I(B)=I(C)/2. Análogamente, como C recibe enlace solo de la página D, la cual envía dos enlaces (a A y a C en este caso), deducimos que I(C)=I(D)/2.

La suposición que estamos realizando tiene sentido: por ejemplo, en el fútbol “tiene más mérito” marcar un gol si tiras solo una vez a portería que si tiras 1000 veces. Es decir, recibir un enlace de una página web que solo envía un enlace “tiene más mérito” (i.e. calidad) que recibirlo de una página que envía muchos enlaces.

AMBAS IDEAS TRANSFORMADAS EN UNA ECUACIÓN

Con estos dos procedimientos a la vez (i.e. cantidad y calidad), podemos también sacar la última ecuación que nos falta, la relativa a la importancia de la página web A: I(A)=I(C)/2+I(D)/2, ya que A recibe enlaces de C y de D, las cuales a su vez envían dos enlaces y por tanto reparten por la mitad sus importancias.

LA RESOLUCIÓN DEL PROBLEMA.

Ya tenemos por tanto “lo que nos gusta”, un sistema de cuatro ecuaciones lineales con cuatro incógnitas (las importancias de A, B, C y D).

No vamos a entrar en detalles de cómo resolverlo, pero tal y como explicamos en clase, podemos comprobar que se trata de un sistema compatible con infinitas soluciones y podemos expresar todas estas infinitas soluciones como múltiplos del siguiente vector de probabilidad (i.e. cuyas entradas suman 1):

(I(A), I(B), I(C), I(D)) = (0.3, 0.1, 0.2, 0.4).

Es decir, si multiplicamos estos números por 2, por 10 o por 1000, siempre existirá la misma proporción entre ellos y siempre serán soluciones de las ecuaciones que hemos obtenido anteriormente. Por tanto, la página web más importante y que primero mostraría Google sería la D, seguido de la A, luego la C y finalmente la B.

Esta es solamente la idea principal y simplificada del algoritmo inicial que usaron Page y Brin, el cual es conocido como PageRank y actualmente está patentado. ¿Para qué sirven las matemáticas? Pues por ejemplo para crear este algoritmo que ha revolucionado Internet y ha ayudado a miles de millones de personas. Por supuesto, este proceso ha ido sufriendo diferentes mejoras y modificaciones hasta la actualidad.

Por comentar alguna de ellas, evidentemente no siempre navegamos por la web a través de enlaces de unas páginas a otras, sino que a veces tecleamos directamente en el navegador alguna dirección concreta. Pero esta idea también se puede modelar matemáticamente a través de probabilidades. Y realmente lo más increíble de Google es que es capaz de realizar miles de operaciones de este tipo con cientos de millones de páginas web de la World Wide Web, ¡en milésimas de segundos! Impresionante.

Tal y como vemos en las clases de Álgebra del Grado en Ingeniería y Gestión Empresarial de EDEM, este ejemplo es muy interesante pues nos permite engranar diferentes conceptos matemáticos que estudiamos en dicha asignatura, como los valores y vectores propios, las matrices estocásticas, los vectores de probabilidad, las cadenas de Markov, etc., nociones que además poseen una gran cantidad de aplicaciones en otros campos.

El caso del algoritmo de Google es un ejemplo para explicar diferentes conceptos matemáticos

Y efectivamente, como estarás pensando, este es uno de los trucos con los que intento mantener “entretenido” al alumnado.

¿PARA QUÉ SIRVEN LAS MATEMÁTICAS? LA ETERNA RESPUESTA Y MORALEJA

Larry Page y Sergey Brin se formaron en Ciencias de la Computación en la Universidad de Stanford, donde en particular estudiaron los diversos conceptos que acabamos de mencionar.

Page y Brin podrían haber escrito un tweet similar al comentado al inicio de este post, como pudiera ser “otro día más sin resolver un sistema de ecuaciones lineales”, y hubiesen conseguido seguramente levantar algunas risas entre su círculo social. Pero fueron más allá y aplicaron estos conceptos para hacer realidad su idea de negocio.

Así pues, podríamos decir que gracias a que un día sí que supieron utilizar dichos conceptos, hoy en día son dos de las personas más ricas del mundo. Son un ejemplo claro de para qué sirven las matemáticas.

Larry Page y Sergey Brin demostraron nítidamente para qué sirven las matemáticas al desarrollar un motor de búsqueda que ha facilitado el acceso a la información en Internet



¿ES MUY DIFÍCIL (ESTADÍSTICAMENTE) NO DAR NI UNA?

 

¿Es muy difícil (estadísticamente) no dar ni una?

¿Has tenido que repetir un sorteo en el amigo invisible? Te contamos cuál es la probabilidad de que ocurra.

 

MIGUEL ÁNGEL MORALES

18 ENE 2017 - 10:05 CET

 

El conocido como amigo invisible es un “juego” muy popular en grupos de amigos, familiares o compañeros de trabajos, sobre todo en épocas como la recientemente terminada Navidad. Aunque imagino que no habrá nadie que no sepa en qué consiste, creo que conviene recordar su funcionamiento:

 

Se escriben en papelitos los nombres de todos los participantes y se mezclan dichos papelitos. Después, cada participante escoge al azar uno de ellos y debe hacer un regalo a la persona cuyo nombre aparece en él. Si alguien coge el papel que tiene su propio nombre, el sorteo se repite.

 

Hoy vamos a hablar precisamente sobre esto último, sobre cuál es la probabilidad de que el sorteo no se tenga que repetir. Es decir, vamos a hablar sobre la probabilidad de que en el primer sorteo no haya nadie que coja el papelito con su propio nombre, sobre la probabilidad de que nadie “acierte” con su nombre. Antes de seguir, quizás sea interesante que penséis sobre cuál podría ser dicha probabilidad. Intentadlo, haced un pequeño ejercicio mental y pensad sobre ello.

 

Lo primero que podría venirnos a la mente cuando pensamos sobre este tema es que la probabilidad de que no haya ningún acierto con el nombre dependerá del número de personas que participan. Eso es cierto, y más o menos evidente, pero lo interesante de verdad es analizar qué comportamiento podría tener dicha probabilidad conforme aumenta el número de personas: ¿sube o baja? ¿Es pequeña o grande? ¿Fluctúa sin control o se va acercando a un cierto número? En este último caso, ¿a qué número? Tranquilos, responderemos a todas estas preguntas.

Metámonos ya en faena. Tenemos un cierto número N de participantes, numerados desde 1 hasta N. Si numeramos también los papelitos de la misma forma, un sorteo será válido cuando al 1 no le toque el 1, al 2 no le toque el 2, y así con todos. Vamos, cuando ninguno coincida consigo mismo.

La situación se puede plantear como la búsqueda de las permutaciones de N elementos para los cuales no hay ninguna coincidencia de posición. Es decir, las permutaciones de los números desde 1 hasta N en las cuales ninguno cae en su propia posición. Vamos a escribir dichas permutaciones como listas de números entre paréntesis, y analizaremos las posiciones de la lista y el número que hay en cada posición. Por ejemplo, la permutación (1,4,5,2,3) indica que al primero le ha tocado el 1, al segundo le ha tocado el 4, al tercero el 5, al cuarto el 2 y al quinto el 3.

Analicemos todos los casos posibles para algunos valores pequeños de N. Si participan 2 personas (sí, es un poco ridículo, pero en realidad es el primer caso que tiene algo de sentido), pueden ocurrir dos cosas: que a los dos les toque su propio nombre o que a cada uno le toque el nombre del otro. Escrito como permutaciones, las únicas son (1,2) (al 1 le toca el 1 y al 2 le toca el 2) y (2,1) (al 1 le toca el 2 y al 2 le toca el 1). Como buscamos las permutaciones en las que no haya coincidencias, sólo nos valdría la segunda. Y como hay dos opciones posibles, la probabilidad de que el sorteo no se tuviera que repetir sería de 1/2=0’5.

Supongamos ahora que participan 3 personas. En este caso, tenemos 6 posibles sorteos:

Como podéis ver (recuadrados en rojo), hay dos sorteos válidos en este caso. Como hay 6 opciones posibles, la probabilidad de que no se tenga que repetir el sorteo es de 2/6=0’333...

Analicemos ahora el caso en el que hay 4 personas. Ahora tenemos 24 sorteos distintos, de los cuales hay 9 que dan una situación en la que no tendremos que repetir la asignación de papelitos. Aquí tenéis todas las posibilidades, con los sorteos válidos recuadrados en rojo:



Hay 24 sorteos posibles, de los cuales nos valen 9. Por tanto, la probabilidad en este caso será 9/24=0’375.

Si participan más personas, el número de opciones posibles crece bastante. Para 5 personas hay 120 sorteos posibles, para 6 personas hay 720, para 7 hay 5040, para 8 serían 40320… En general, para N personas hay N! (N factorial) sorteos. Por ello, no vamos a analizar uno a uno cada caso, pero sí os voy a dar los valores de las probabilidades (redondeadas a 20 decimales) para los primeros 25 valores de N:



Como podéis ver, conforme aumenta el valor de N la probabilidad fluctúa (baja, sube, baja, sube…), pero se va acercando a un cierto número, 0’367879 (redondeado a seis decimales).

¿Os parece alta o baja? ¿Cuadra con lo que pensasteis en un principio? A mí siempre me ha parecido bastante baja…¡¡¡en el 63% de los casos tendremos que repetir el sorteo!!! Por tanto, si a partir de ahora hacéis el amigo invisible con 5 o más personas y tenéis que repetir, tened en cuenta que no os ha ocurrido nada raro, ni mucho menos. De hecho, es bastante probable que así ocurra.


Volvamos al número anterior, 0’367879…, el valor límite de la probabilidad cuando N crece indefinidamente. Este número, aparte de ser más bajo de lo que uno podría pensar, es bastante “especial”. Pero antes de desvelar el porqué, vamos a hacer algún comentario sobre el problema que nos ocupa y sobre cómo calcular las probabilidades en cada caso.

 

El problema de calcular la probabilidad de que no haya ninguna coincidencia se denomina habitualmente The Matching Problem (también podéis encontrarlo como Montmort’s Matching Problem, en honor a Pierre-Remond Montmort, que parece que fue el primero que lo estudió). Si llamamos Xn a la variable aleatoria que nos da el número K de coincidencias (en nuestro caso, el número de participantes que sacan el papelito con su propio nombre) para n personas, se puede comprobar que su función de probabilidad es la siguiente (podéis ver los cálculos en esta web de la Universidad de Alabama):

Como nosotros queremos que no haya coincidencias, en nuestro caso se tiene que k=0. Haciendo tender n a infinito, tenemos que nuestra función de probabilidad tiende a:

Es decir, la probabilidad de que no haya que repetir el sorteo tiende, conforme aumenta el valor de n, a 1/e. No me digáis que no es precioso.


Y si en el caso del amigo invisible la probabilidad de que no haya que repetir el sorteo podría parecer baja, en otros ejemplos esta probabilidad de cero coincidencias puede parecer alta. Por ejemplo, imaginemos que en una fiesta se entrega a los asistentes sus abrigos de manera aleatoria. O que un profesor reparte unos exámenes de manera aleatoria entre sus alumnos. O que metemos tarjetas de regalo nominativas en sobres con nombre de forma también aleatoria. En todos estos casos, la probabilidad de que no haya ni una sola coincidencia es de 1/e. Esto es, en un 36’8% de los casos (aproximadamente) no daremos ni una. ¿No os parece muy alta?


Y un último comentario respecto a este matching problem. En las situaciones que hemos descrito no hay reemplazamiento. Es decir, cada participante escoge un papelito y se lo queda (no lo devuelve), por lo que otro participante no puede coger el mismo papel, y lo mismo para el resto de ejemplos. Pero podríamos también estudiar estas situaciones con reemplazamiento. En el amigo invisible significaría que alguien toma un papelito, mira el nombre y lo devuelve al montón, por lo que otra persona podría coger el mismo más adelante.

¿Cómo quedaría el estudio de la probabilidad de cero coincidencias en este caso? Pues…exactamente igual: en el matching problem con reemplazamiento, la probabilidad de que no se tenga que repetir el sorteo es también 1/e. De nuevo, precioso.

 

La probabilidad, esa rama de las matemáticas a veces sencilla y en ocasiones muy complicada, y que en muchas circunstancias no sabemos interpretar correctamente. Por ello, podemos encontrar dentro de ella resultados curiosos y, por qué no, en cierto modo contrarios a nuestra intuición. Seguro que muchos de vosotros conocéis otros casos que sean dignos de mención en un comentario. Si es así habladnos de ellos, posiblemente salgan cosas interesantes para ser comentadas aquí en próximos artículos.


https://elpais.com/elpais/2017/01/18/el_aleph/1484694639_020312.html 

miércoles, 23 de septiembre de 2020

𝐁𝐞𝐫𝐧𝐡𝐚𝐫𝐝 𝐑𝐢𝐞𝐦𝐚𝐧𝐧. Corta vida, amplias contribuciones

El 17 de septiembre de 1826 nacía el matemático alemán Bernhard Riemann. En su corta vida (fallecía con tan solo 39 años) realizó contribuciones fundamentales al análisis y la geometría diferencial.



En 1840, Riemann entró directamente en el tercer curso del Lyceum en Hannover. En 1842 ingresó en el Johanneum Gymnasium en Lüneburg, donde mostró particular interés por las #matemáticas y el director le permitió estudiar textos de su biblioteca particular.

Un dato curioso: Riemann leyó las 700 páginas de la Teoría de Números de Legendre en seis días.


En 1846, Riemann entró como estudiante en la Universidad de Gotinga, donde impartía clase 𝐆𝐚𝐮𝐬𝐬. Al año siguiente se cambió a la Universidad de Berlín, para continuar aprendiendo con 𝐒𝐭𝐞𝐢𝐧𝐞𝐫, 𝐉𝐚𝐜𝐨𝐛𝐢, 𝐃𝐢𝐫𝐢𝐜𝐡𝐥𝐞𝐭 𝐲 𝐄𝐢𝐬𝐞𝐧𝐬𝐭𝐞𝐢𝐧.

En 1849 volvió a Gotinga para trabajar en su Tesis Doctoral con Gauss, que versó sobre teoría de variable compleja, introduciendo métodos topológicos en su estudio. Describió lo que conocemos como 𝐒𝐮𝐩𝐞𝐫𝐟𝐢𝐜𝐢𝐞𝐬 𝐝𝐞 𝐑𝐢𝐞𝐦𝐚𝐧𝐧



La defendió el 16 de diciembre de 1851.

Gauss recomendó a Riemann que pidiera una plaza en Gotinga. Dedicó 30 meses a preparar su exposición para la Habilitación, sobre representación de funciones mediante series trigonométricas pero desde un punto de vista diferente a la expansión por 𝐬𝐞𝐫𝐢𝐞𝐬 𝐝𝐞 𝐅𝐨𝐮𝐫𝐢𝐞𝐫

Para la Habilitación, Riemann proporcionó las condiciones que tiene que cumplir una función para poseer una integral. Lo que hoy conocemos como condición de 𝐢𝐧𝐭𝐞𝐠𝐫𝐚𝐛𝐢𝐥𝐢𝐝𝐚𝐝 𝐝𝐞 𝐑𝐢𝐞𝐦𝐚𝐧𝐧



También para la Habilitación, Riemann dio la definición de 𝐭𝐞𝐧𝐬𝐨𝐫 𝐝𝐞 𝐜𝐮𝐫𝐯𝐚𝐭𝐮𝐫𝐚. Propuso cuestiones importantes sobre la relación de la geometría con el mundo en que vivimos. Planteamiento muy avanzado para su época que muchos de sus contemporáneos no entendieron. Según Freudental, Einstein encontró en la teoría desarrollada por Riemann el marco perfecto para que encajaran sus ideas físicas, su cosmología y su cosmogonía. La aportación de Riemann fue justo lo que necesitaba la física: una estructura métrica determinada por los datos.

La hipótesis de Riemann es uno de los más conocidos problemas de #matemáticas. Afirma que la parte real de todo cero no trivial de la función zeta de Riemann es ½ pero no se ha podido probar. Es uno de los 𝐏𝐫𝐨𝐛𝐥𝐞𝐦𝐚𝐬 𝐝𝐞𝐥 𝐌𝐢𝐥𝐞𝐧𝐢𝐨 con importante premio económico




martes, 22 de septiembre de 2020

Leonhard Euler. Uno de los matemáticos más prolíficos y brillantes del siglo XVIII

Euler fue la primera persona que usó un grafo para resolver un problema. El problema al que me refiero, el que resolvió don Leonhard con un grafo, es un problema bien conocido en divulgación matemática: el problema de los puentes de Königsberg.

Viajamos al siglo XVIII.
En una ciudad prusiana llamada Könisberg -actualmente Kaliningrado- había 7 puentes.
La orografía de Könisberg era un tanto especial alrededor de los puentes, ya que la ciudad quedaba dividida en cuatro partes por el río Pregel.
Así 👇


En aquellos tiempos, alguien formuló la siguiente pregunta:
¿Es posible, comenzando en cualquier sitio de la ciudad de Könisberg, elegir un recorrido que nos permita pasar una única vez por cada uno de los siete puentes sobre el río Pregel?
Esta cuestión es conocida como el "Problema de los puentes de Könisberg".
Fíjense que en la pregunta anterior no se impone que el punto de inicio coincida con el punto final del recorrido.

Esa sería una pregunta diferente: ¿se puede diseñar un circuito, empezando y terminando en el mismo punto de la ciudad, que pase una, y solo una vez, por todos los puentes de Könisberg?

Las respuestas a estas dos preguntas se la debemos al protagonista de nuestro hilo: Leonhard Euler.


Para ello, en 1736, representó el problema con puntitos y rayas: un vértice (punto) por cada zona de la ciudad y una arista (rayita) entre dos de esas zonas por cada puente que las una.

La pregunta sobre Könisberg se transforma en la siguiente pregunta: ¿se puede dibujar ese grafo rojo sin levantar el lápiz del papel y sin repetir ninguna de las líneas? ¿Y empezando y terminando en el mismo vértice?
La respuesta a ambas preguntas es NO, según el teorema de Euler.
De hecho, en su honor, a los grafos que tienen la propiedad de poder ser recorridos (empezando y terminando en el mismo vértice) sin repetir aristas se les conoce como "grafos eulerianos".

Pues bien, un grafo es euleriano si -y solamente si- el número de aristas (rayitas) que salen de cada vértice es un número par.
Y un grafo tiene un camino euleriano (puede empezar en un vértice y terminar en otro) si -y solamente si- solo tiene 2 vértices de los que sale un número impar de aristas.
Por cierto, al número de rayitas que sale de un punto (vértice) se le llama valencia o grado del vértice.
Si miramos el grafo asociado a los puentes de Könisberg y las valencias de los vértices, vemos que de todas son impares.
Por lo tanto, NO es euleriano (no se puede diseñar un circuito -empezando y terminando en el mismo vértice- sin repetir aristas.

Tampoco sería posible diseñar un recorrido euleriano (con principio y final distintos) porque, como hemos dicho, solo se puede si el número de vértices de valencia impar es 2.

Oye, ¿y si solo hay 1 vértice de valencia impar en el grafo? Les dejo que lo piensen un rato…
Dibujen un grafo (puntos y rayas) con un solo vértice de valencia impar y comprueben si lo pueden recorrer completo sin pasar dos veces por la misma arista.

Ops, perdonen. ¿No les sale ningún grafo con un único vértice impar? Claro. Es IMPOSIBLE :)

La suma total de las valencias de un grafo es siempre un número par. Al sumar todas las valencias están contando las aristas (las rayitas) dos veces; les saldrá el número de aristas multiplicado por 2.
Esta propiedad se conoce como "el lema del apretón de manos" :)

Pero, como he dicho, a Euler le debemos un montón de resultados matemáticos más en un montón de áreas de las matemáticas y la física.
Le debemos también la maravillosa y voluptuosa identidad de Euler :_)


También, fue el primero en observar que el ortocentro, circuncentro y baricentro de un triángulo siempre están alineados.

Otra de sus aportaciones es la Teorema de Euler que nos permite obtener la relación entre los vértices, caras y aristas de un poliedro.
C - A + V = 2


Texto obtenido del twitter de la Mátematica y Divulgadora Clara Grima.