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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 

sábado, 21 de marzo de 2020

Un modelo, un teorema y teoría de juegos contra el coronavirus

Buenos días a todxs!

Ayer publicaban el siguiente artículo en agenciasinc.es, lo tenéis completo clicando aquí.

 

Como ya sabéis y se ha hablado del nuevo coronavirus SARS-Cov-2 las últimas semanas, es un virus que comenzó en China y que, en contra de lo que algunos pensaban, se ha probado que es de origen animal, este enlace habla de ello, con artículos de hace trece años hablando sobre el tema. 

El objetivo que tenemos estos días es aplanar la curva de infectados diarios, es decir, bajar y retrasar lo máximo posible el pico para que no haya un colapso de los sistemas sanitarios.

Tras las gráficas que nos han ido llegando por Whatsapp estos días hay modelos matemáticos que recogen características de los brotes epidémicos y permiten realizar predicciones. Uno de los más utilizados y con el que trabajamos hace un mes es el modelo SIR (Susceptibles de contraer la enfermedad, Infectados y Recuperados). Uno de los problemas que presenta utilizar este modelo, es que al ser nueva esta enfermedad los parámetros incluidos en el modelo se van estimando sucesivamente con los nuevos datos que se obtienen día a día, como puede ser R0.


El R0 del coronavirus, en circunstancias normales, ronda los 1.5 y 2.5, lo importante es reducirlo.

Una de las extensiones del modelo SIR es el SEIR, un sistema de ecuaciones donde se incorpora la población expuesta (E), aquellas personas que incuban el virus sin mostrar síntomas. Un grupo de investigadores de universidades gallegas y de Portugal lo han utilizado para modelizar la evolución de la pandemia y ayudar en la toma de decisiones. "Adaptándonos a las características propias del COVID-19, añadimos tres subpoblaciones (P de superpropagadores, A de afectados pero asintomáticos y H de hospitalizados) al modelo, con parámetros ajustados en función de los datos propios de este coronavirus desde que empezó en China", decía Juan José Nieto.

En base a los datos, estiman que "el pico se dará a principios de abril".

Otras herramientas matemáticas

El teorema de Bayes, que describe la probabilidad de un suceso basándose en el conocimiento previo de las condiciones relacionadas con ese suceso. Podríamos decir que va aprendiendo en función de los datos que conoce y esto aumenta la probabilidad de acertar. De León lo resume así "La información acerca de un determinado fenómeno tras el análisis de los datos, se obtiene actualizando los conocimientos previos con los nuevos datos".


viernes, 20 de marzo de 2020

Recopilación de datos COVID-19

Durante estos días os pido que recopiléis datos sobre el número de infectados, de muertos y dados de alta día a día por el coronavirus. Cuando acabe el estado de alarma representaremos y analizaremos los datos recogidos matemáticamente.

jueves, 19 de marzo de 2020

Día Internacional de las Matemáticas

Hace unos meses la ONU reconoció el 14 de marzo como el Día Internacional de las Matemáticas, antes conocido como día de pi y el nacimiento de Albert Einstein.



Pi es un número irracional, trascendente y que aparece en más lugares que en los libros de Matemáticas ;)

El número pi es conocido por todos, pero ¿conoces todas las aplicaciones que tiene en nuestro día a día el número π ?










En clase hicimos el ejemplo de la aguja de Buffon y sorprendió a los alumnxs, nunca te esperas dónde puede aparecer π

Otra de las aportaciones al día de pi de los alumnos de 1º de Bachillerato:



En el siguiente hilo de Twitter podéis encontrar el porqué del número pi en la fórmula del área del círculo.





Límites y continuidad

Esta semana empezaríamos nueva unidad didáctica: Límites y continuidad. Ya hemos hecho una introducción a las funciones, damos paso a trabajar con algunos nuevos conceptos y repasar varios ya conocidos.

Estos son los tutoriales donde tendréis todo el material explicado y con ejercicios resueltos para tener varios como ejemplo.

Cualquier duda que os surja tras haber visto todo lo que os he facilitado, podrá ser consultada a mi correo prietogarcia.andrea@gmail.com

Unidad didáctica: Límites y continuidad


Documentos






Ejercicios






Tutoriales

Límites (todo en una carpeta)





¡Ánimo con el estudio y con esta unidad!


martes, 3 de marzo de 2020

Expansión del Coronavirus COVID-19 y el INE

Hace unos meses (en octubre del pasado año) el Instituto Nacional de Estadística (INE) llegaba a un acuerdo con varias compañías telefónicas para permitir al organismo seguir la pista, durante ocho días, de los teléfonos móviles de toda España con el objetivo de obtener información sobre la movilidad de los españoles.

Los datos que facilitaron las operadores eran completamente anónimos y el seguimiento comprende los días 18, 19, 20 y 21 de noviembre (todos laborables); 24 de noviembre (domingo); 25 de diciembre (festivo); 20 de julio y 15 de agosto. 

Lo que se tiene en cuenta en este "rastreo" no es la posición de cada teléfono, sino recuentos de cuántos teléfonos se encuentran en cada zona en cada momento, respetándose la Ley de Protección de datos.

Vivimos en la era de los datos, así que una vez se han recopilado durante varios días esta movilidad por toda la región de España, uno de los usos puede ser la expansión del Coronavirus COVID-19 en nuestro país. (Datos obtenidos del Twitter de Pedro Daniel Pajares).


Zonas menos afectadas: Galicia y Zaragoza.
Más afectadas: Badajoz, Málaga, S.C. Tenerife, Segovia y Valencia.

El estudio está hecho a nivel de municipio del riesgo epidémico estimado en España. Los 5 con más riesgo son:
1. Arjonilla (Jaén)
2. San Sebastián de la Gomera (S.C. Tenerife)
3. Zafra (Badajoz)
4. Atalaya (Badajoz)
5. Puebla de Sancho Pérez (Badajoz)

Este estudio se ha basado en un modelo matemático de propagación de epidemias basado en la movilidad habitual (recurrente) entre municipios, de la población activa de España, según datos proporcionados por el INE.

Fuente y datos completos en este enlace.






viernes, 28 de febrero de 2020

Geometría y magnetismo

En el siguiente tuit podemos ver un vídeo sobre cómo construir polígonos regulares sin regla y compás o Geogebra, una forma diferente y atractiva de enseñar sus características.


jueves, 20 de febrero de 2020

El éxito de las Pringles


Pringles consiguió revolucionar el mercado de los snacks gracias a la ocurrencia de Fredric Baur, un químico que creyó que las matemáticas y la química podrían ayudarle a crear unas patatas fritas con forma de paraboloide hiperbólico, que se venderían apiladas en un bote cilíndrico de cartón, y así poder eliminar gran parte del aire que siempre aparece en las bolsas de plástico tradicionales (y la desilusión que le acompaña, sabiendo que no vamos a comer tantas patatas como pensábamos!).



A Fredric Baur le encomendaron la misión de diseñar un producto con un envase revolucionario, mientras trabajaba para P&G (Procter & Gamble). Esta empresa quería crear unas patatas que tuvieran una forma y tamaño uniformes, que pudieran ser apiladas y empaquetadas sin que se rompieran, y cuyo envase tuviese la menor cantidad de aire posible para que fuesen menos perecederas que las de por entonces.

Baur pensó en una patata con forma de silla de montar. La elección no es casualidad y responde a la necesidad de hacer el producto resistente, que se adaptara a la perfección al cilindro en el que se iba a empaquetar. "El paraboloide hiperbólico es una superficie matemática que tiene unas propiedades muy interesantes gracias a sus curvaturas. Esta superficie se utiliza en arquitectura porque es una superficie estable que ofrece resistencia a las fracturas. Si la forma de las patatas fuera plana, cabrían más en el cilindro, pero también se romperían más y necesitaría mayor grosor, como ocurre con las galletas." (dicho por el matemático Eduardo Sáenz de Cabezón).



Más información disponible aquí.

viernes, 14 de febrero de 2020

11F. Día Internacional de la Mujer y la Niña en la ciencia

El pasado jueves 11 de febrero se llevaron a cabo varias actividades para celebrar el día de la mujer y la niña en la ciencia #díamujeryniñaenciencia #11f2020 #11bywomen

Actividades:

- Los alumnos del IES Los Sauces de León de 1º y 2º de bachillerato fueron al cine a ver la película "Figuras ocultas".



- Encuentro con investigadoras de Benavente. El centro ha conseguido que cuatro mujeres procedentes de Benavente con experiencia en el mundo científico vengan a dar una charla sobre su experiencia y su trabajo.

También, animar a leer la siguiente publicación del blog Mujeres con ciencia: La prensa y las científicas.


y alcanzamos el límite de nuestras fuerzas
y salimos gritando de nuestro entorno
porque el infinito también nos pertenece
y juntas haremos que todo converja.

@AnaBayes


lunes, 27 de enero de 2020

Las matemáticas vigilan tu salud

A raíz de la alerta sanitaria creada por el coronavirus vamos a ver cómo las matemáticas intervienen en la prevención de una epidemia.

Abro el hilo de la maravillosa divulgadora Clara Grima que podéis encontrar en el enlace contado por ella, pero que desarrollo a continuación para que dispongáis automáticamente de él.

En 1927 se describieron los primeros modelos matemáticos para describir el avance de una determinada enfermedad. Uno de los primeros (y más simples) fue el modelo SIR de W.O. Kermack y A.G. McKendrick, dos escoceses muy apañaos, bioquímico el primero y físico el segundo (¿quién ha dicho que las matemáticas solo las hagan los matemáticos?).


¿Por qué se llama modelo SIR? Porque, respecto a una enfermedad, este modelo divide a la población en 3 grupos: el grupo S, el grupo I y el grupo R.

  • En el grupo S metemos a las personas Susceptibles de enfermar. En cada instante de tiempo, t, tendremos un valor S(t) que nos indica cuántas personas susceptibles de enfermar hay en ese momento. ¡Eh! Ante determinadas enfermedades no todos somos susceptibles de enfermar. Tanto Clara como yo no somos susceptibles de contraer algo que solo ataque a la próstata. Y MUY IMPORTANTE, tampoco son susceptibles de enfermar las personas VACUNADAS.
  • En el grupo I metemos a las personas ya Infectadas por la enfermedad. Y, como ocurría con S, en cada instante de tiempo t tendremos el valor I(t) que nos indica cuántas personas infectadas por la enfermedad hay en ese momento.
  • En el grupo R, finalmente, estarán aquellas personas que están Recuperadas, en el sentido de que han pasado la enfermedad y no pueden volver a contagiarla. Por lo tanto, en el grupo R estarán los pacientes que se curaron y ya son inmunes y tambien los muertos. De nuevo, R(t) nos da el número de personas que no pueden infectarse ni infectar porque se han recuperado o porque se han muerto.
Esto nos da tres funciones, S(t), I(t) y R(t), que en cada instante de tiempo t nos informan del avance de la enfermedad.

Aquí aparece la gráfica con la evolución de los tres valores para una enfermedad (ficticia): los susceptibles, los infectados y los recuperados (sanos inmunes + muertos).


Estas gráficas se obtienen de resolver estas ecuaciones (que no tenéis porqué saber resolver, por ahora), las del modelo SIR.

Pues bien, de estas ecuaciones se obtiene el valor Ro del que hablábamos al principio del hilo y al que se refería @pmarsupia en su tuit

El coeficiente Ro, que depende de muchos factores (como la virulencia del agente), nos dice cuántas personas (en media) se espera que pueda contagiar una persona enferma durante el periodo que dure su enfermedad. A este número Ro se le llama número de reproducción básico.




Vamos a verlo con un sencillo ejemplo. Supongamos que tenemos una enfermedad de Ro=2. Esto significa que 1 enfermo contagiaría a 2, estos 2 a otros 2 cada uno (4 enfermos más), estos 4 a 2 cada uno y así sucesivamente.


Haciendo cuentas, si suponemos que cada enfermo infecta a sus dos 'víctimas' correspondientes en un día y suponemos que somos 7000 millones de humanos, todos susceptibles, ¿cuánto tardaríamos en infectarnos todos?


Sí, amiguitos, el crecimiento exponencial es lo que tiene!

Los datos sobre este virus son un poquito preocupantes porque los datos apuntan a que es cercano o superior a dos, de hecho acaban de estimar que se encuentra entre 3.30 y 5.47. Pero vamos a ser 'optimistas' y supongamos que es cercano a 2. ¿Qué hacer ante una enfermedad para proteger a la población? En este sentido, las ecuaciones del modelo SIR nos permiten deducir que habrá epidemia solo si S(0), el porcentaje de personas susceptibles en el momento que empieza la infección es superior a 1/Ro.


Es decir, si tenemos un Ro=10, por ejemplo, evitaremos la epidemia si el % de personas susceptibles es igual o inferior a 1/10, esto es, al 10%. Y eso se consigue vacunando al 90% de la población.

Para un Ro=2, deberíamos poder vacunar, al menos, al 50%.
Eso es cuando, gracias a la investigación científica, haya vacunas.

En otro caso, lo único que podemos hacer es aislar con seguridad a los infectados.


Este hilo no pretende asustar a nadie, sino mostrar que todo lo que nos rodea, casi todo lo que nos gusta y casi todo lo que nos preocupa se puede explicar con Matemáticas.