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Historias matemáticas - 3 |
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CaosHe de reconocer que durante algunos años Kaos tan solo fue para mí el nombre de la organización de espionaje enemiga del Superagente 86. Sería después cuando me enteré de que caos significa o bien 'estado amorfo e indefinido que se supone anterior a la constitución del cosmos' o bien 'confusión, desorden' (DRAE).Pero caos, además, es un término técnico que alude a un concepto matemático preciso y exento de toda connotación esotérica. Tiene su definición, sus propiedades, sus modelos, y un montón de preguntas por responder y misterios por resolver. Pero son misterios matemáticos, preguntas matemáticas. Nada más y nada menos. Unos se quejan de que el caos no es lo que dicen los matemáticos que es. Otros, por el contrario, cantan alborozados porque los matemáticos han encontrado las leyes del caos. Pero ambas posturas son erróneas, porque la teoría matemática del caos trata sobre el caos matemático, y el caos matemático es lo que dicen los matemáticos que es. Y no es por prepotencia, sino por definición. No obstante hay que reconocer que este tipo de errores está justificado por el placer que los matemáticos encuentran en utilizar términos del lenguaje corriente para denominar sus teorías. Y sobre todo por la tendencia de los periodistas a airear precisamente aquellas teorías que poseen nombres espectaculares, como teoría de catástrofes o teoría del caos. La teoría del caos trata del estudio de ciertos sistemas dinámicos que en ciertas condiciones presentan comportamientos confusos y desordenados. Este tipo de fenónemos son tremendamente comunes y por tanto el ámbito de aplicabilidad de la teoría es enorme: desde las órbitas planetarias hasta el tiempo meteorológico, pasando por la dinámica de los fluidos o la existencia misma de formas cuasi-fractales, infinidad de situaciones presentan características caóticas y pueden ser por ello mejor entendidas gracias al caos. Al caos matemático, quiero decir. Pero ya está bien de preámbulos. Empecemos. DefiniciónHe dicho que caos alude a un concepto matemático preciso. Sea pues su definición:Se llama caótico a todo sistema determinista que es sensible a las condiciones iniciales. Veamos qué significa esto. Sistemas deterministasLo de determinista se aplica a aquellos sistemas cuyas ecuaciones especifican completamente su evolución. Por poner un ejemplo, imaginemos un cultivo de bacterias que multiplica su población por una constante k en cada generación. El sistema podrá expresarse con la ecuación pn+1 = k·pn
donde pn es la población de la generación n y pn+1 la población de la generación siguiente. Ahora, basta conocer la condición inicial del sistema, es decir, la población inicial, p0, para poder conocer perfectamente su desarrollo. Supongamos que experimentalmente hemos obtenido los valores k = 3,9 y p0 = 0,1 (en ciertas unidades de población, como puede ser el millón de individuos, por ejemplo). Tendremos entonces que la población de las siguientes generaciones de bacterias será:
y en general (es una simple progresión geométrica):
Basta mirar esta última fórmula para entender que si conocemos la generación en la que nos encontramos, es decir, el valor de n, inmediatamente podremos obtener la población actual. Es decir, que el sistema está completamente determinado por la ecuación. Es un sistema determinista. Sensibilidad a las condiciones iniciales. La segunda condición que establece la definición de sistema caótico es que sea sensible a las condiciones iniciales. Un sistema es sensible en este sentido cuando pequeños cambios en los valores iniciales producen grandes cambios en los valores que toma el sistema con el paso del tiempo. Edward Lorenz, meteorólogo y padre del caos, expresó esta idea con su célebre efecto mariposa: "basta el aleteo de una mariposa en Brasil para desencadenar un tornado en Texas". Para entender el asunto veamos si nuestro cultivo de bacterias es sensible o no. Para saberlo tenemos que ver qué pasa al variar ligeramente las condiciones inicales, en nuestro caso la población inicial, p0. Pongamos que en vez de con 0,1 iniciamos los cálculos con el valor 0,101, que es un 1% mayor que la original. ¿Cambiarán mucho las poblaciones de las generaciones sucesivas? Por lo visto en el epígrafe anterior, es evidente que pasadas n generaciones la población en un caso será de 0,1·3,9n millones de bacterias, mientras que en el otro caso será de 0,101·3,9n millones de bacterias. La diferencia entre ambas poblaciones es por tanto de 0,001·3,9n millones, lo cual supone un 1% del total. Es decir: si la población inicial es un 1% mayor, la población final también es un 1% mayor, pasen las generaciones que pasen (da igual que n sea 100 o 100000). Luego nuestra población de bacterias NO es un sistema sensible a las condiciones iniciales. Llegados a este punto se hace necesario encontrar un ejemplo de sistema determinista que SÍ sea sensible a las condiciones iniciales. Para ello nos vamos a ir hasta 1845, año en el que P. F. Verhulst estableció una limitación al crecimiento de una población, de modo que la tasa de crecimiento fuese proporcional a 1- p, donde p es la población del momento y 1 la población máxima permitida por el nicho ecológico correspondiente. Sin entrar en detalles, sus consideraciones dieron lugar a la siguiente ley dinámica, conocida con el nombre de función logística: pn+1 = k·pn·(1 - pn) donde k es la constante de crecimiento. Que el sistema es determinista es evidente: igual que en el caso anterior no tenemos más que aplicar la ley a partir de un valor inicial p0 para obtener las poblaciones de las distintas generaciones de bacterias. Quedaría pues estudiar la sensibilidad del sistema. Y es aquí donde empiezan las sorpresas, porque si hacemos los cálculos para k = 3,9 y p0 igual a 0,1 y 0,101 obtenemos las siguientes poblaciones:
Salta a la vista lo que ocurre, ¿verdad? ¿No? Probemos a representar gráficamenete los datos:
Ahora sí: al principio parece que el que la población inical sea de 0,1 o de 0,101 no influye demasiado, pues ambas series evolucionan prácticamente igual. Sin embargo, a partir de la quinta generación las cosas se estropean, los datos empiezan a diverger y cada serie tira por su lado. Pues bien: esto es, exactamente, la sensibilidad a las condiciones iniciales de la que hablábamos. Esto, el que una pequeña variación en las condiciones iniciales (la población de partida) haga que un sistema, por otra parte determinista, tenga una evolución completamente distinta es lo que llamamos caos matemático. ¿El fin del sueño de Laplace? La consecuencia de lo visto es evidente: aún teniendo las ecuaciones exactas que describen el sistema, si los datos iniciales no son exactos no podremos predecir que pasará con el sistema en el futuro. Teniendo en cuenta que los datos raramente, por no decir nunca, son exactos, llegamos a la conclusión de que un sistema caótico, por muy determinista que sea, es impredecible. De otro modo: tenemos las ecuaciones pero no nos sirven para nada. Podría pensarse que el problema es meramente técnico, una simple cuestión relativa a la precisión de los aparatos de medida. Pero lo cierto es que la sensibilidad de la que hablamos es tan grande que en la práctica puede ser imposible alcanzar la preción necesaria para conseguir previsiones aceptables. Un ejemplo lo tenemos en la previsión meteorológica. A lo largo de todo el mundo se realizan enormes esfuerzos por mejorar los modelos, se utilizan los ordenadores más potentes, los satélites más sofísticados, se maneja una cantidad de información extraordinaria. Sin embargo, pese a todo eso, los hombres del tiempo apenas si pueden predecir el comportamiento de la atmósfera con unos días de antelación y siempre bajo la amenza de sorpresas. ¿Por qué? Pues porque el tiempo meteorológico es un sistema caótico. ¿Es esto entonces el fin del sueño científico? ¿Tenemos que renunciar a la fórmula de Laplace? ¿Tenemos que abandonar toda esperanza y dedicarnos a llorar por las esquinas? Puede ser una opción, pero antes de eso quizá merezca la pena echarle un vistazo más de cerca a la función logística e intentar averiguar por qué se comportar tan caóticamente. A fin de cuentas, tras todo naufragio siempre queda algo que salvar. Dinámica no linealHemos estudiado hasta ahora dos sistemas, uno sensible a las condiciones iniciales y el otro no. En apariencia son bastante similares. ¿Qué los hace tan distintos? Si comparamos la ecuación del primer sistema pn+1 = k·pn con la del segundo una vez desarrollado el paréntesis pn+1 = k·pn - k·pn2 vemos que la diferencia es que la primera ecuación es lineal, mientras que la segunda tiene ese término cuadrático -k·pn2, que la hace no lineal. Los sistemas lineales se caracterizan porque las variables aparecen solas en cada termino, a lo sumo multiplicadas por algún coeficiente. Se representan mediante una recta (de ahí lo de lineales) y son perfectamente predecibles. También podríamos decir que son aburridos. Sin embargo, en los sistemas no lineales las variables se multiplican entre sí, o se ven elevadas a exponentes distintos de uno, y su gráfica es cualquier cosa menos una recta. En nuestro ejemplo, en el segundo término aparece pn al cuadrado. Él es causante del caos. Él es el causante de la diversión. Entonces, ¿cualquier sistema no lineal es caótico? No necesariamente. A estas alturas de la historia, a alguien quizá le haya parecido sospechosa la elección de k = 3,9. Y lo es. Si en vez de ese valor hubiesemos escogido k = 2, la evolución de la población de bacterias para los valores iniciales 0,1 y 0,101 hubiese sido la siguiente:
Ahora sí que se ve a simple vista que no solo las dos series evolucionan en paralelo siendo por tanto el sistema insensible a las condiciones iniciales, sino que, además, ambas series alcanzan rápidamente un valor estacionario para la población: 0,5. Es decir, que para k = 2 la función logística no solo no es un sistema caótico, sino que converge rápidamente a un valor fijo. Es evidente que ese parámetro k merece un estudio más detallado. Diagramas de telaraña Los diagramas de telaraña consisten simplemente en representar la evolución de un sistema a partir de cierto valor inicial mostrando en una misma gráfica los distintos valores que va tomando. En la figura de la derecha, la línea roja, una parábola, corresponde a la función logística para k = 2 y p0 = 0,1. Subiendo hasta la parábola obtenemos p1. Después, desplazándonos en horizontal, llegamos hasta la bisectriz del primer cuadrante (así pasamos p1 al eje horizontal) y de nuevo en vertical buscamos la parábola para obtener p2, y así sucesivamente. El punto donce se cortan la parábola y la bisectriz es un punto fijo del sistema, es decir, un valor para el que el sistema permanece inalterable, estacionario. La funcion logística, para cada valor de k, tiene dos puntos fijos. Su cálculo consiste en hacer que pn+1 sea igual a pn. La ecuación pn+1 = k·pn - k·pn2 se convierte entonces en pn = k·pn - k·pn2, que tiene dos soluciones: la trivial (si empezamos con una población cero es obvio que al transcurrir el tiempo seguiremos teniendo una población cero, a no ser que seamos creacionistas, claro) y la que tiene por expresión (k - 1)/k. Para k = 2 el punto fijo será (2 -1)/2 = 0,5, que, como
hemos visto en la tabla anterior y ahora en la gráfica, es el
valor al que converge la población. A este tipo de puntos fijos
se les llama, por razones obvias, atractores. Para k = 2,9 nuestra araña logística teje una red más interesante. El hilo de seda se aproxima rápidamente al valor fijo, en este caso (2,9 - 1)/2,9, y cuando está en las proximidades empieza a rodearlo en espiral acercándose un poco más en cada iteración. Lo que está ocurriendo es que la población también converge, como en el caso k = 2, a ese valor fijo, pero más lentamente. Hay que hacer notar que la elección del valor 0,1 para la población inicial no solo es arbitrario sino que no influye para nada en el resultado a largo plazo, como se puede comnprobar en la siguiente tabla:
El lector avezado habrá intuido que si hay puntos fijos atractores
también los debe de haber repulsores? Veamos la gráfica
para En la tabla tenemos los datos:
Un asunto interesante es la estabilidad. El estado de un sistema se dice estacionario cuando permanece sin cambio. En la función logística los dos estados estacionarios corresponden a sus dos puntos fijos. Ahora bien, no todos los estados estacionarios son iguales. Un lapiz situado sobre un a mesa tiene dos estados estacionarios: en equilibrio sobre su punta formando 90º con la mesa, o tumbado, formando 0º. Ambos son estacionarios, pero el primero es inestable, pues el más mínimo cambio hará que el lápiz caiga, mientras que el segudo es estable, pues incluso tras grandes perturbaciones el lápiz seguirá tumbado plácidamente. El punto fijo 0,5 de la función logística para k = 2
es estable, porque aunque alteremos el sistema la población seguirá
estabilizándose en ese valor de 0,5, como hemos visto. Sin embargo,
para k = 3,2 su punto fijo 0,625 es inestable, porque en cuanto nos
apartamos ligeramente de ese valor la población abandona el estado
estacionario y se pone a oscilar entre los dos valores de su periodo.
¿Hemos alcanzado ya el caos? No, todavía no, porque fuera
del punto fijo el sistema sigue siendo insensible a las condiciones
iniciales: da igual el valor de partida, antes o después el sistema
se pone a oscilar con periodo dos. Si observamos el diagrama para k = 3,5 observamos lo que se llama duplicación del periodo. Tras unas cuantas iteraciones la población se pone a oscilar no entre dos valores, sino entre cuatro:
Recapitulando: variando los parámetros de k hemos encontrado atractores puntuales (los puntos fijos atractores), atractores de periodo dos, ahora de periodo cuatro. ¿Cómo sigue la cosa? Pues sigue con una cascada de duplicaciones que se producen para cambios cada vez más pequeños de k hasta que el sistema se vuelve loco. Para k = 3,8 el diagrama de telaraña es el siguiente:
¿Cómo podríamos denominar a esta situación? ¿Confusión? ¿Desorden? Podría ser, aunque hay que reconocer que el término que finalmente se eligió resulta mucho más elegante: caos. Ya está. Ya nos hemos instalado en el caos. Se acabaron las sorpresas, se acabó el orden, los periodos, los atractores... ¿Seguro? Por si acaso vamos a avanzar un poco más, tan solo hasta k = 3,831, solo por ver...
¿Donde está el caos, dónde el lío tremendo de iteraciones? Pues se fue. de pronto, sin previo aviso, el sistema se vuelve de nuevo periódico. Pero, ¿con qué periodo? Volvamos al diagrama: y veamos entre cuántos valores oscila la población. Uno, dos y tres. Sí, efectivamente, para k = 3,831 el sistema se hace periódico ¡de periodo 3! Hemos aprendido mucho con los diagramas de telaraña, pero es evidente que se hace necesario algún modo de estudiar globalmente el comportamiento de función logística alo variar su parámetro k. Diagrama de bifurcación Si reunimos la información obtenida hasta ahora, diagramas y tablas de datos, se hace evidente que la aparición del caos se produce con cierto orden:
La cuestión ahora sería encontrar una forma de mostrar ese orden. Un modo sencillo es obtener una imagen del comportamiento de todas las funciones logísticas correspondientes a un cierto rango de valores de k. Mirando la última tabla de datos se ve que tras unas cuantas iteraciones la población, salvo en el caso k = 3,8, se estabiliza en distintos periodos. Esto sugiere prescindir de un cierto número de iteraciones y representar tan solo los valores obtenidos a apartir de un cierto momento. En el diagrama siguiente el eje horizontal representa los valores del parámetro k de la función logística comprendidos en el intervalo [2, 4]. Para cada valor de k se ha iterado primero el sistema 100 veces "en vacío" para después representar las poblaciones obtenidas a partir de la iteración 101. Colocando el cursor encima de la imagen veremos que para k = 2 solo se ha representado un valor, el correspondiente al punto fijo atractor, igual que para k = 2,9; que para k = 3,2 tenemos dos valores, los correspondientes a las dos poblaciones de su periodo; que para k = 3,5 el periodo se duplica; que para k = 3,8 tenemos un lío de mucho cuidado y, finalmente, que para k = 3,831 tenemos una ventana de orden que nos proporciona ese curioso periodo tres. El nombre de diagrama de bifurcación tiene un sentido evidente,
pues muestra como, a medida que aumentamos el valor del parámetro
k los valores atractores de la función logística se bifurcan
para pasar de un punto fijo a un perido 2, luego 4, luego 8 y así
sucesivamente. También se ve cómo la bifurcación
se produce cada vez más rápidamente, a un ritmo geométrico,
hasta llegar al caos, que aparece ahora como el medio de meter infinitas
bifurcaciones en un espacio finito. Tres cuestiones interesantes acerca del diagrama de bifurcación son su autosimilitud, las ventanas de orden y el factor de escala. La autosimilitud es la propiedad que tienen aquellas figuras que se parecen a sí mismas a distintas escalas, y es una de las características más sobresalientes de las fractales. Para convencerse de la autosimilitud del diagrama basta ver la ampliación del "ojo" superior correspondiente a k = 3,5 que se muestra a la derecha. Las ventanas de orden son esas franjas blancas verticales donde el caos desaparece durante un breve intervalo y la función vuelve a comportarse periódicamente, aunque ahora con periodos ternarios. Observese que la ampliación muestra un patrón de ventanas muy parecido al del diagrama inicial. El factor de escala indica cada cuánto se produce una bifurcación. Vemos en el diagrama que las bifurcaciones aparecen cada vez más rápidamente. Una pregunta interesante es si este proceso sigue algún ritmo preciso. Esto es que lo que se preguntó Mitchell Feigenbaum, y para hallar la respuesta calculó el valor de los intervalos entre bifurcaciones y después los cocientes entre dichos intervalos. Todos los cocientes dieron el mismo resultado: 4,699. Pero no quedó ahí la cosa, sino que después probó, en vez de con la función logística, con la función xn+1 = k·sen xn. Resultado: 4,699. Hoy sabemos que este valor aparece en todo sistema que experimente un proceso de bifurcación del periodo. Este valor, conocido como constante de Feigenbaum, es el ritmo del caos. Un caos con ritmo. Genial. A lo mejor también tiene forma. Atractores extraños En general, un atractor es el estado en el que un sistema dinámico
se estabiliza a largo plazo.Ya hemos visto atractores: esos puntos a los
que convergen las poblaciones de la función logística lo
son. También lo son los grupos de valores entre los que la población
oscila periódicamente. Los primeros nos hablan de sistemas estacionarios,
inmóviles. Los segundos, de sistemas periódicos que recorren
incansablemente un número finito de estados. Son interesantes porque
permite realizar predicciones acerca de dónde estará el
sistema en un momento determinado, pero resultan tremendamente aburridos,
la verdad. Afortunadamente hay otros tipos de atractores: a estos, en
lo que se trata de una evidente confesión de perplejidad, se les
llamó atractores extraños.
El ejemplo más espectacular es el de las formas fractales, y entre las fractales la más espectacular es el conjunto de Mandelbrot. Este conjunto, tal y como se explica en el laboratorio, se obtiene como representación del sistema dinámico descrito por la ecuación zn+1 = zn2 + c, que viene a ser una versión de nuestra función logística pero para números complejos. Nos encontramos de nuevo con un sistema determinista que es, sin embargo, impredecible, pues no hay ningún algoritmo que permita decidir a priori si un punto del plano complejo pertenece al conjunto o no: solo lo podemos saber iterando. Y basta que nos desplacemos un poco para que la situación cambie. Es decir, caos, puro caos, aunque se trate de un caos con una estructura extraordinaria, como se puede comprobar ampliando la imagen de la derecha, apenas un pequeño fragmento del conjunto de Mandelbrot. Pero hablando de atractores extraños hay uno que no se puede pasar por alto. hablar de él va a servir para temrinar este rápido paseo por algunas de las ideas del caos matemático, y para ello vamos al principio. Una mariposa agita sus alas Estamos en 1963, año en que el meteorólogo Edward Lorenz, del MIT, publica un artículo titulado Deteministic Nonperiodic Flow. Lorenz estaba estudiando las corrientes de convección producidas por aire caliente. Tras diversas simplificaciones había llegado a un sistema de ecuaciones diferenciales no lineales que describían la variación a lo largo del tiempo de tres variables. Es el siguiente:
El propósito de Lorenz, como el de todo buen meteorólogo, era encontrar comportamientos periódicos que permitiesen realizar predicciones. Para ello estudió la periodicidad y estabilidad del sistema, y vio que en ocasiones se producían unas oscilaciones de apariencia periódica que, sin embargo, poco a poco, iban creciendo hasta hacerse caóticas. Un buen día Lorenz puso a trabajar a su ordenador para resolver el sistema para ciertos valores iniciales. Cuando interrumpió el proceso decidió que quería ver que pasaba con él cuando hubiese transcurrido algo más de tiempo. Pero en vez de empezar los cálculos desde el principio (su ordenador realizaba una iteración por segundo) introdujo como datos iniciales los que había obtenido a la mitad de la ejecución anterior. Esta operación le serviría para comprobar los datos obtenidos pero ahorrándose algo de tiempo. Cuando estudió la segunda ejecución descubrió que los valores obtenidos en ambas pruebas eran muy similares al principio pero que luego divergían. En un primer momento pensó que se trataba de un error, pero tras revisarlo todo meticulosamente se dio cuenta de lo que había ocurrido: el ordenador trabajaba con seis cifras decimales, pero la impresora solo mostraba tres, de modo que si el valor calculado había sido 0,506127, Lorenz solo vio 0,506, y este fue el valor que introdujo para rearrancasr el proceso la segunda vez. Lorenz no sabía lo que era el caos. No sabía nada de sensibilidad a las condiciones iniciales. De hecho, nadie sabía aún nada de eso en aquel momento. Por eso no podía imaginar que una diferencia tan pequeña como 127 millonésimas fuese importante. Su genialidad precisamente fue darse cuenta de la importancia de lo que había encontrado. La primera conclusión que sacó Lorenz de su descubrimiento fue negativa: los sistemas caóticos, a causa de su sensibilidad a las condiciones iniciales, son impredecibles. En concreto, aquello convertía la predicción meteorológica en una tarea poco menos que imposible. Sin embargo, Lorenz quiso ver la órbita que resultaba de resolver numéricamente las ecuaciones de su sistema. Se llama órbita al conjunto de posiciones que va adoptando un sistema dinámico al evolucionar. Igual que llamamos órbita de un planeta al camino aproximadamente elíptico que sigue alrededor del sol, dados unos valores uniciales para x, y y z, Lorenz puso a trabajar a su ordenador para calcular las siguientes posiciones y representarlas en un gráfico. Lo que obtuvo fue algo parecido a lo siguiente:
Yo no estaba allí para verlo, pero me imagino a Lorenz esbozando una leve sonrisa: bien, no se trata de una órbita precisamente periódica, pero para ser un movimiento caótico resulta muy... ordenado. Un viaje de ida y vueltaPrimero hicimos un viaje que nos llevó del orden al caos cuando descubrimos que reglas sencillas son capaces de generar comportamientos tan complejos que se vuelven impredecibles. Sin embargo, cuando aún no nos habíamos recuperado del estupor inicial, empezamos a encontrar que ese caos encierra ciertas parcelas de orden: atractores, periodos, autosimilitud, hasta un ritmo constante. En definitiva, vimos que a diferencia de los sistema aleatorios, los sistemas caóticos poseen estructura. Y también belleza, la increíble belleza de sus atractores, las fractales. Hoy en día la teoría de la complejidad ha emprendido de alguna manera el camino de vuelta, el que va del caos al orden, y se dedica a buscar la sencillez que subyace a los sistemas complejos. Y lo que ha encontrado es fascinante: el caos da tanta libertad que nada se organiza ni perdura; por su parte, el orden es tan rígido que no permite que nada interesante ocurra. Por eso la complejidad emerge justo en la frontera entre el orden y el caos. Queda diversión para rato. Software Los programas con los que se han generado las imágenes de este artículo se pueden descargar a continuación:
Bibliografía En Fractales y caos se relacionan varios textos que tratan de una manera o de otra la teoría del caos. De todas formas, casi todo lo dicho aquí se puede encontrar, mucho mejor explicado, en el estupendo libro de Ian Stewart ¿Juega Dios a los dados? |
Rumbo fijo (la proyección de Mercator)Hubo un tiempo, aunque parezca mentira, en el que el sistema GPS no existía. Por no existir ni siquiera existían relojes con la precisión suficiente para calcular la longitud del meridiano en el que uno se encontraba cuando viajaba por mar. Por eso, la mejor forma de navegar de un sitio a otro era calcular un rumbo fijo para todo el trayecto y mantenerlo. Estas líneas de rumbo fijo, llamadas también loxodromias, fueron concebidas en el siglo XVI por Pedro Nuñes, quien pensó erróneamente que daban la mínima distancia entre dos puntos, lo cual era de lo más deseable para los marinos, claro. Sin embargo, no es así. La líneas que dan la mínima
distancia entre dos puntos de una superficie se llaman geodésicas.
Las de un plano son, obviamente, las rectas. Las de una esfera son las
circunferencias de los círculos máximos, que son
aquellos que comparten centro con la esfera. Es decir, que el camino
más corto entre dos puntos de una esfera lo da la intersección
entre dicha esfera y un plano que contenga su centro y ambos puntos.
Resulta que una loxodromia no es un círculo máximo sino
una hélice esférica
que en su camino da infinitas vueltas alrededor de los polos acercándose
a ellos indefinidamente pero sin llegar nunca a alcanzarlos. Para ver
qué pinta tiene una loxodromia contamos con el magnífico
grabado de Escher
que se ve a la derecha. Es de 1958 y se titula Espirales esféricas.
No muestra una sino ocho líneas de rumbo fijo para distintos
ángulos. Otra alternativa es ejecutar el programa curvas3d.exe: con mucho menos arte pero más interactividad el programa permite ver líneas de rumbo fijo en 3 dimensiones y para cualquier ángulo (botón "hélice esférica"). Pese al error acerca de la distancia mínima, error que los marinos no enmendarían hasta que se dieron cuenta el siglo XIX que para acortar distancias lo mejor es seguir círculos máximos, lo cierto es que las loxodromias suponían un medio fiable para la navegación. El problema es que con las proyecciones utilizadas por aquel entonces en cartografía, la estereográfica o la cilíndrica, por ejemplo, las loxodromias eran muy dificiles de dibujar: recordemos que son hélices. Por eso Gerhard Kremer, más conocido como Gerardus Mercator, decidió buscar una tipo de proyección que diese sobre el plano las direcciones de las loxodromias. Su éxito fue absoluto, porque consiguió proyectarlas sobre el plano como líneas rectas. Esto significaba en la práctica que si un marino necesitaba saber el rumbo a seguir para ir desde desde un punto a otro de la Tierra le bastaría localizarlos sobre el mapa, unirlos con una línea recta y medir la inclinación de dicha línea respecto de la vertical, que indicaría el norte. Para lograr tan extraordinaria proyección, capaz de conservar las direcciones (técnicamente hablaríamos de una aplicación conforme), Mercator tuvo que apañarselas con una intuición extraordinaria, porque la herramienta matemática que le hubiese permitido llevar a cabo su tarea cómodamente, el cálculo infinitesimal, aún no se había inventado. Su proyección, que en realidad no lo es, porque la posición en el plano de cada punto de la esfera no se proyecta sino que se calcula, consiste en lo siguiente:
Calcular el factor de estiramiento y separación de los paralelos es sencillo: la longitud del ecuador viene dada por 2πR, siendo R el radio de la Tierra. La longitud del paralelo de latitud φ es 2πr. Para que este paralelo aparezca en la proyección con la misma medida que el ecuador hay que estirarlo según la proporción (2πR)/(2πr) = R/r = secφ, siendo φ la latitud del paralelo en cuestión (► trigonometría). Así de sencillo y así de genial. En la notación
moderna, y gracias al cálculo, podemos expresar esta transformación
mediante las ecuaciones siguientes, en las que λ es la
longitud y φ la latitud de un punto P de coordenadas
(x, y) sobre el plano: La proyección de Mercator no es perfecta, ni mucho menos: el que mantenga las direcciones se consigue a costa de deformar tanto las distancias como las superficies. Pero es que, como demostró el mismísimo Euler, no existe el plano perfecto, pues no hay forma de representar en un plano una superficie esférica sin distorsión. En el caso de la proyección de Mercator vemos cómo Groenlandia aparece más grande que Améria del Sur, cuando es mucho más pequeña, o cómo aparece al sur un continente Antártico gigantesco, y es evidente que favorece a los países de la franja templada del hemisferio norte respecto de los países más ecuatoriales. Pero de ahí a pensar que este mapa esconde intencionalidades políticas hay un gran salto. En cualquier caso es bueno saber que el mundo no es como aparece en este mapa. Sin cambiar de proyección se podría, por ejemplo, utilizar como ecuador cualquier otro círculo máximo. El mapa resultante seguiría valiendo para navegar y, sin embargo, el mundo aparecería con otro aspecto bastante diferente. Y es que, como dice Osserman, "cada mapa es, en efecto, un compromiso". Bibliografía: |
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Cantor y el infinito numerableEl cardinal de un conjunto¿Cómo podemos decidir si dos conjuntos de cosas tiene
la misma cantidad de elementos? Por supuesto podemos contarlos y ver
si los números obtenidos al final son los mismos. Pero hay otra
forma, que es intentar establecer entre ellos una biyección,
es decir, una relación entre sus elementos de modo que a cada
elemento de ambos conjuntos le corresponda uno y solo uno del otro conjunto.
Si dicha biyección es posible podremos decir que ambos conjuntos
tienen la misma cantidad de elementos, mientras que si no, pues no. Este método de contar sin números es posiblemente uno de los primeros hallazgos matemáticos de los humanos. Antiguamente se contaba la cantidad de cabezas de los rebaños metiendo en una bolsita una piedra por cada una de ellas a medida que iban saliendo del aprisco, de modo que a la vuelta bastaba con sacar una de tales piedrecitas (en latín calculŭs) de la bolsa por cada oveja que entrase en el aprisco para saber que habían vuelto todas. También se han encontrado huesos con marcas que posiblemente sirviesen para algo similar. Si a la cantidad de elementos de un conjunto le llamamos cardinal,
está claro que lo que nos permite el método de la biyección
es ver si dos conjuntos poseen o no el mismo cardinal sin necesidad
de disponer de un sistema de numeración. Cuando dos conjuntos
tiene el mismo cardinal se dicen equipotentes. En cualquier caso, no hacemos nada muy distinto cuando contamos con números. En algún momento del pasado nos dió a los humanos primero por ponerle marcas a las piedras y después por memorizarlas en cierto orden para no tener que llevarlas encima. A partir de ese momento, cuando queremos contar los elementos de un conjunto, nos limitamos a establecer una biyección entre el recuerdo de las piedras marcadas (eso que llamamos números) y los objetos que queremos contar. Como siempre lo hacemos en el mismo orden, basta recordar la marca de la última piedra (el último número) para conocer el cardinal del conjunto. La paradoja de Galileo y el infinitoHasta aquí no parece que se haya dicho nada sorprendente. Las sorpresas viene cuando esto de comparar cardinales de conjuntos mediante biyecciones lo aplicamos a conjuntos muy grandes. Una de tales sorpresas se la llevó Galileo en el siglo XVI cuando se dio cuenta de que existe una biyección entre los números naturales y sus cuadrados:
La relación anterior es una biyección, pues a cada natural le corresponde un y solo un cuadrado perfecto (el suyo) y a cada cuadrado perfecto le corresponde un y solo un número natural (su raíz positiva). Gracias a esta biyección podemos emparejar los números de ambos conjuntos del mismo que emparejamos antes las piedras y las ovejas, por lo que podemos decir que ambos conjuntos numéricos son equipotentes, es decir, que tienen la misma cantidad de elementos. Si se piensa un poco no es de extrañar que esta relación sea conocida como la paradoja de Galileo, pues nos muestra algo que resulta antiintuitivo, a saber: que hay tantos cuadrados perfectos como naturales. Es una forma de pensar habitual considerar que el todo es mayor que cada una de sus partes. Sin embargo, la biyección existente entre los números naturales y los cuadrados perfectos dice que una parte (los cuadrados perfectos) es, en lo que respecta a su cardinal, tan grande como el todo (los naturales). Así se quedó el asunto hasta que en el siglo XIX Richard Dedekind llevase a cabo un giro conceptual extraordinario: en vez de considerar paradójica esta igualdad entre el todo y las partes, Dedekind pensó que este comportamiento digamos curioso de algunos conjuntos podía servir precisamente para caracterizarlos. De esta manera dio por primera vez una definición precisa de conjunto infinito: "Un conjunto S se llama infinito cuando es biyectable con una parte propia de sí mismo; en caso contrario se llama a S conjunto finito" . (Una parte de un conjunto se dice propia cuando no es el conjunto total). En este sentido, el conjunto de los números naturales es infinito. Y también el de los cuadrados perfectos, claro. Numerabilidad y secuencias infinitasMuchos se han preocupado del infinito a lo largo de la historia: Zenón volvió loco a todo el mundo con sus paradojas acerca de espacios y tiempos infinitamente divisibles; a Giordano Bruno le quemaron por afirmar la infinitud del universo y la existencia de una cantidad infinita de mundos; Newton y Leibniz se basaron en cantidades infinitamente pequeñas para crear el cálculo infinitesimal... Sin embargo, para que la matemática domesticase a bestia tan rebelde hubo que esperar al siglo XIX y al trabajo del ruso Georg Cantor. Cantor rompió con dos ideas muy extendidas en su época: en primer lugar, defendió la existencia actual del infinito (actual en el sentido aristotélico, opuesto a potencial), pues consideraba que negarlo implicaba negar la existencia de los números irracionales, los cuales habían sido "construidos" por fin sobre bases firmes. En segundo lugar, y de un modo sorprendente, terminó con la creencia en que existe un solo infinito al demostrar que existía toda una jerarquía de ellos. Para lo segundo Cantor tomó la idea de Dedekind de definir los conjuntos infinitos como aquellos equipotentes a un subconjunto propio y empezó a trabajar. De la paradoja de Galileo se deduce que los cuadrados perfectos son equipotentes a los números naturales. Cantor utilizó por primera vez en 1882 el término numerable para etiquetar a los conjuntos que cumplen esta propiedad, ser equipotentes a los naturales, y se preguntó qué conjuntos numéricos la cumplían. Una de las características de los números naturales es que se pueden escribir en secuencia. Gracias a ello, para demostrar que un conjunto es numerable basta encontrar un modo de poner todos sus elementos en forma de secuencia infinita. Si esto es posible es obvio que existe una biyección con los naturales, pues basta emparejar al primero con el 1, al segundo con el dos, al tercero con el tres y así sucesivamente (viene a ser lo que hacíamos al hacer que lasw ovejas saliesen del aprisco de una en una para contarlas cómodamente). Utilizando este criterio es fácil ver que hay muchos conjuntos numerables además del ya visto de los cuadrados perfectos: los números pares, los impares, los primos... Escribo la secuencia de los conjuntos mencionados para que se vea lo que quiero decir:
Los números racionales Visto lo visto, podríamos pensar que lo descubierto no es más que una peculiaridad de los números naturales (N), y que si los naturales tienen como una de sus características esenciales la secuencialidad tiene todo el sentido del mundo que sus subconjuntos hereden tal propiedad. Pero Cantor no estaba dispuesto a permitir este apacible estado de cosas y fue más lejos, mucho más lejos. El siguiente conjunto objeto de su análisis fue el de los números racionales (Q), es decir, el de aquellos números que pueden representarse mediante un cociente de dos números enteros. Si los imaginamos representados gráficamente, veremos que son un conjunto denso, en el sentido de que entre dos números racionales siempre encontramos otro número racional (el punto medio, por ejemplo), a diferencia de los números naturales, cuyos elementos están aislados. En la figura de la derecha se puede ver cómo entre 1 y 2 la cantidad de racionales es infinita. A tenor de lo visto, la siguiente pregunta puede parecer estúpida: ¿hay más números racionales que números naturales? Sin embargo, Cantor se la hizo, y la contestación que encontró es asombrosa: no, Q no tiene más elementos que N, pues ambos conjuntos son equipotentes. Una de las demostraciones que dio Cantor de tal hecho se basa en el criterio de la secuencia infinita. Para aplicarlo debía, como hemos visto, encontrar una forma de colocar a todos los números racionales en secuencia. Para ello primero dispuso en una tabla todas las fracciones, de modo que en la primera fila estuviesen ordenadas las fracciones de denonimador 1, y en la segunda fila las de denominador 2, y así sucesivamente. Después ideó un camino que pasase por cada una de las fracciones:
Aunque en la tabla hay repeticiones (para cada número racional hay infinitas fracciones que lo representan), siguiendo el camino indicado por las flechas y eliminando dichas repeticiones tendremos la secuencia de los racionales deseada. De tan elegante manera demostró Cantor la numerabilidad de Q (y, de paso, la numerabilidad del conjunto de las fracciones). ¿Todos los infinitos son numerables? Recapitulemos: llamamos numerable a todo conjunto equipotente con el conjunto de los números naturales. Por el simple procedimiento de colocar todos los elementos de un conjunto en secuencia infinita hemos demostrado que son numerables el conjunto de los pares, de los impares, de los primos, de los cuadrados perfectos y, lo que es más sorprendente, el conjunto de los números racionales. Es decir, que todos esos conjuntos infinitos, pese a estar incluidos unos dentro de otros, pese a parecer tener algunos de ellos muchos más elementos que otros, resulta que en realidad tienen todos el mismo cardinal. ¿No será que todos los conjuntos infinitos son numerables? Podríamos pensar así. Podríamos pensar que no tienen sentido hacer distingos entre unos infinitos y otros y que si dos conjuntos son infinitos no podemos decir que uno tenga más elementos que el otro, como hemos visto ocurre con los naturales y los racionales. Sí, podríamos pensar así, pero nos equivocaríamos, pues el mismo Cantor encontró un conjunto infinito no numerable, un conjunto que, pese a ser infinito, tiene un cardinal distinto del de N. Pero por hoy ya está bien. Hablaremos de este asunto en otra ocasión. Bibliografía |
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Newton y el teorema fundamental del cálculo.Cuando se dice que Leibniz y Newton inventaron el cálculo infinitesimal no se pretende decir que ellos fuesen los primeros que trabajasen en este tipo de problemas. Dos mil años antes los griegos, con Eudoxo y Arquímedes a la cabeza, usaron para calcular tangentes y superficies métodos parecidos a los actuales. De hecho, algunos opinan que si los griegos no descubrieron el cálculo se debe a dos razones: su horror al infinito y no disponer del lenguaje apropiado: el álgebra. Sea como fuere, la cuestión es que no lo hicieron, y tuvimos
que esperar al siglo XVII de nuestra era para que un alemán y
un inglés resolviesen el problema. ¿Y qué es lo
que resolvieron? Básicamente dos cosas: por un lado desarrollaron
un método general para obtener la
derivada de cualquiera de las funciones usuales. Por otro, le dieron
toda la importancia debida a la relación existente entre la derivada
y la integral, relación
que hoy se conoce, de modo nada exagerado, como teorema
fundamental del cálculo. Este teorema dice, tecnicismos aparte,
que derivar (es decir, calcular tangentes) e integrar (es decir, calcular
superficies) son operaciones inversas la una de la otra. La historia de cómo se dio cuenta Newton de esto arranca un poco antes de la invención oficial del cálculo. Uno de mis abogados favoritos, Pierre de Fermat, dedicado a su pasatiempo favorito, las matemáticas, consiguió uno de los logros más importantes en la larga carrera por resolver el problema de la superficie. Su hallazgo consistió en cuadrar (así le decían antes a esto de hallar superficies bajo curvas) toda una familia uniparamétrica de curvas, es decir, toda una colección infinita de ellas, de una vez y con una sola fórmula. En concreto, lo que vio es que al área bajo las curvas de la
forma Han pasado unos años. Newton está embarcado en sus investigaciones acerca de cómo es el universo. Para él mundo es algo dinámico, algo en permanente cambio: su pensamiento especula con variables que cambiaban con el tiempo. De hecho, a las variables las llama fluentes y a sus velocidades de cambio, fluxiones. Lo que Newton quiere es conocer a qué ritmo cambian las variables físicas a medida que el tiempo fluye... Esta forma de percibir el mundo le llevó a abordar los problemas desde dos perspectivas distintas: cuando se ponía el traje de matemático veía las curvas como relaciones entre las variables de una ecuación. Pero luego, o simultáneamente, o antes, vaya usted a saber, se ponía el de físico y entonces veía las curvas como expresiones de movimientos. A través de esta doble visión llegaría el descubrimiento de que el problema de la tangente y el problema de le velocidad eran en realidad uno y el mismo... Pero Newton no solo abordó el problema de cómo calcular fluxiones de fluentes, es decir, la velocidad de cambio de una variable respecto de otra (lo que hoy llamamos derivar), sino que también se planteó el problema inverso, a saber, calcular fluentes de flusiones, o lo que es lo mismo, averiguar el comportamiento de una variable conocida su velocidad de cambio (antiderivar o, como decimos hoy, obtener una primitiva). Un buen día, Newton, consiguió antiderivar la familia
de funciones Estas fórmulas... ¿te suenan a algo, lector? A Newton
sí le sonaron: al obtenerlas le recordaron de inmediato
las que dedujera Fermat para la cuadratura de La importancia de esto es enorme: dado que el mismo Newton había desarrollado métodos para derivar casi cualquier cosa, el que el problema de la superficie se pudiese resolver mediante cálculos de primitivas permitía de pronto cuadrar no una curva o una familia uniparamétrica de curvas, sino una inimaginable colección de ellas. Pero aún más importante, es una opinión, es que se estableció una nueva conexión, un nuevo puente entre conceptos hasta entonces separados. La tangente y la superficie... quién lo diría. e: The Story of a number, pp.44, 79; Men of mathematics, pp.27, 30; Isaac Newton, pp.42-46. |
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La irracionalidad de la raíz de dosSegún E. T. Bell, la segunda gran contribución de Pitágoras (mejor habría que decir "de la escuela pitagórica") a las matemáticas fue, aunque le humillase y entristeciese, el descubrimiento de los números irracionales. Lo que no está tan claro es en qué contexto se realizó tal descubrimiento: muchos opinan que fue al aplicar el teorema de Pitágoras al triángulo rectángulo isósceles, mientras que otros creen que fue al estudiar las propiedades del pentágono estrellado, símbolo de los pitagóricos.Sea como fuere, ambos trabajos proporcionaron los primeros ejemplos de números irracionales, la raíz de dos el primero y la razón áurea el segundo. Vamos a centrarnos en este artículo en la raíz de dos. InconmensurabilidadLo que realmente demostraron los pitagóricos fue que la diagonal de un cuadrado y su lado no son conmensurables, lo cual quiere decir que no tienen una medida común o, dicho en términos modernos, que su cociente no es igual a ningún cociente de números enteros. La sencillez de la demostración la ha convertido en paradigma del método de reducción al absurdo. Aunque la prueba pitagórica original no se ha conservado, una cita de Aristóteles acerca de una demostración en la que se utilizan los números pares e impares permite la siguiente reconstrucción: Terorema: la diagonal de un cuadrado y su lado son inconmensurables. Demostración:
Raíz de dos, irracionalidadLa irracionalidad de
Otra demostración aún mejor...Otra demostración clásica es la de Euclides, quien en la proposición 9 del libro X de sus Elementos demostró que si dos magnitudes son conmensurables entonces también lo deben de ser sus cuadrados. Sin embargo, mi preferida es la siguiente:
Nota: observese que esta demostración es aplicable a cualquier natural que no sea un cuadrado perfecto, de modo que sirve para demostrar que toda raíz cuadrada de un número natural o es entera o es irracional. Nota necrológicaUnos dicen que Hipaso murió al ser arrojado al mar por divulgar la esfera de doce pentágonos (el dodecaedro). Sin embargo, otros aseguran que el que fue castigado fue el que divulgó la doctrina de los números irracionales y los inconmensurables. Yo, a fin de cuentas, no he divulgado nada que no se supiese... Fuentes:
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El triángulo de ...¿Pascal o Tartaglia?Nano, el 10-11-2002, planteó la siguiente cuestión: Coeficientes del binomio de Newton: Son números combinatorios, pero mucho más fáciles de extraer mirando el triángulo de... ¿Pascal? ¿o mejor Tartaglia? ¿Fue el hombre del movimiento parabólico, o el de las presiones, o ambos a la vez como pasó con las integrales...? Pues ni uno ni otro: hay documentos chinos con el célebre triángulo de 1303, y se sabe que el poeta (absolutamente recomendable) y matemático Omar Khayyam ya lo conocía allá por el 1100. No sería hasta el Renacimiento cuando llega, o se reinventa, eso no lo sé, a Europa. El que se le asocie el nombre de Pascal se debe a que el francés escribió el primer tratado sobre el triángulo. Lo de Tartaglia viene porque el italiano fue de los primeros que lo publicaron en Europa. Y es que por aquellos tiempos el tema de la autoría no se cuidaba demasiado. |
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Raíces infinitasFaustino Lobo Fernández, el 9-2-2004, escribió: Después de rebuscar por la Red, la expresión de la sección áurea como raíz infinita es lo único que se parece a algo que encontré hace unos años, pero que hasta hace muy poco no me preocupé en preguntar qué parte de las matemáticas podía estudiar este tipo de expresiones. La formula que encontré es: Lo que me gustaría saber es si esta fórmula ya se conoce y si existe algo más general sobre este tipo de expresiones (raíces infinitas). La fórmula que señalas es un caso concreto de todo un tipo de fórmulas obtenidas por recurrencia, como la que has visto en Epsilones para la razón áurea. A estas fórmulas se puede llegar de muchas maneras: 1. Se define por recurrencia una sucesión y se calcula su límite:
2. Se genera la fórmula a partir de una fórmula cierta:
3. Se plantea una ecuación con la fórmula deseada y se busca su solución:
La parte de la matemática que se ocupa de procesos infinitos como las sucesiones es el análisis matemático, que también se ocupa de las funciones y del cálculo diferencial e integral. No puedo decirte cuándo fue la primera vez que se mencionó esta fórmula porque no lo sé, pero estoy por asegurar que no se sabe, como no se sabe quién expresó por primera vez la razón áurea mediante raíces infinitas. |
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Geometría fractal y geometría sagradaJaione Valdés, el 26-10-2003, escribió: Hola, podrías explicarme de forma sencilla qué es la geometría fractal?, y si existe alguna relación con la geometría sagrada?
En cuanto a si tienen algo que ver, depende a quién le preguntemos: ni Hausdorff , ni Julia, ni Mandelbrot, algunos de los padres fundadores de la geometría fractal, estaban pensando en nada sagrado cuando elaboraron sus definiciones y teoremas. Sin embargo, estoy seguro de que algún listo ya habrá utilizado las fractales para justificar o simbolizar alguna creencia esotérica. Bestiario: Biología y geología. |
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Infinito menos infinito... ¿cuánto es?Anónimo, el 1-12-2004, escribió: De acuerdo a definiciones que he podido obtener, infinito no es un número mensurable. Por lo tanto, dado que no hay forma de conocer las cantidades que estoy restando, en mi opinion, infinito menos infinito es INFINITO. Tengo varios colegas que difieren con opiniones sobre que el resultado es cero o se encuentra en un entorno cercano a cero. Antes de poder decir cuál es el resultado de una operación, hay que preguntarse qué significa exactamente. ¿Qué significa restar dos infinitos? Para intentar hacernos una idea, vamos a aproximarnos a la cuestión desde dos puntos de vista distintos: uno analítico y otro conjuntista. Aproximación análitica Infinito puede ser el resultado de un paso al límite. Podemos ver que pasa cuando restamos dos sucesiones de límite infinito. Sean las sucesiones siguientes:
Tomando límites se tiene:
Ahora, si restamos las funciones y tomamos límites, tenemos:
Conclusión provisional: al restar dos sucesiones de límite infinito, la sucesión resultante puede tener por límite cualquier cosa. Aproximación conjuntista Infinito también puede ser el cardinal de un conjunto, es decir, la cantidad de elementos que tiene. La idea ahora es coger un conjunto de cardinal infinito, quitarle subconjuntos de cardinal también infinito, y ver cuál es el cardinal del conjunto resultante. No es muy distinto de lo que hacemos cuando para explicarle a un niño cuánto es tres menos dos le decimos : “si tengo tres manzanas y me como una, ¿cuántas manzanas me quedan?”. Sean los siguientes conjuntos:
Entenderemos por A - B el conjunto resultante de quitarle al conjunto a los elementos del conjunto B. Veamos algunos casos: 1. N - N = Ø
2. N - P = I
3. N - A1 = {1}
4. N - An = {1, 2, ..., n}
Conclusión: si a un conjunto con una cantidad infinita de elementos le quitamos una cantidad infinita de elementos, el conjunto resultante puede tener... cualquier cantidad de elementos, incluso ninguno. Conclusión provisional Ninguna de las dos aproximaciones nos da una idea de cómo podemos definir la resta de infinitos para que tenga sentido. Yo no conozco ninguna, pero eso no quiere decir nada, claro. |
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Teoría de cuerdas y teoría del caosPedro Daniel Carrillo, el 20-3-2005, escribió: Ya que te escribo aprovecho para sugerir un temilla, que no es estrictamente matemático ni estoy seguro de que no haya sido abordado en algún lugar de la web, pero que me resultaría interesante. He escuchado algo de Teoría de cuerdas y Teoría del caos, y probablemente un resumencillo o introducción a ellas, de que van, como pretenden explicar el mundo, puede tener cabida en algún lugar de la página. ¿Me estoy equivocando? ¿Hay más teorías con un alcance similar? ¿Son de algún modo matemáticas? Los temas mencionados son muy interesantes, bastante complicadillos, y no tienen nada que ver. La teoría de cuerdas es una teoría física que intenta poner de acuerdo la relatividad general de Einstein y la mecánica cuántica. Dicen que es la mejor candidata a una teoría del todo, pero tiene varios problemas: 1) su formulación matemática es muy compleja; 2) en realidad no hay una, sino varias teorías; 3) su prueba experimental está fuera del alcance de los medios técnicos de hoy día. La idea básica es que las partículas elementales son en realidad pequeñas cuerdas unidimensionales (aunque también se habla de membranas y otros objetos) cuyas propiedades surgen de sus patrones de vibración. Es decir, que según vibran así son. En este sentido es una teoría muy matemática. La teoría del caos es una teoría completamente matemática, y estudia el comportamiento de ciertos sistemas que son muy sensibles a las condiciones iniciales. Un ejemplo real que puede servir de ejemplo es el tiempo meteorológico: pequeños cambios en cualquiera de sus variables (temperatura, presión, humedad...) puede dar lugar a efectos extraordinarios (es el famoso "efecto mariposa"). Los sistemas caóticos presentan con frecuencia atractores (estados a los que tiene el sistema) de tipo fractal. Son los también famosos "atractores extraños". |
¿Matemática o matemáticas?Una duda: Tengo entendido que el término correcto es matemática. ¿Por qué se empeñan en decir matemáticas, en plural? Edward, 2-4-2005 A mi modesto entender las dos formas, singular y plural, son correctas. El DRAE, por poner un ejemplo, admite ambas. Otro ejemplo: mi licenciatura por la Universidad Complutense de Madrid no es en "Ciencia matemática", sino en "Ciencias matemáticas". Supongo que al utilizar uno u otro número, singular o plural, inconscientemente queremos hacer hincapié bien en su unidad bien en la variedad de sus ramas: cálculo, topología, geometría, probabilidad... ¿Por qué piensas que "el término correcto es matemática"? ¿Has escuchado hablar de la Física como "Las Físicas" o a la Química como "Las Químicas"? Tampoco se podría decir Biologías. Medicinas tampoco es un término aceptable aunque si se hable de las "Ciencias Médicas" porque incluyen otras ciencias como seguramente ocurre en "Las Ciencias Matemáticas". Como tu ya lo has mencionado el término "Matemática" involucra una unidad y en mi modesta opinión respaldada además por amigos especializados en lingüistica, es el correcto. Salvo mejor saber o entender. Edward, 3-4-2005 Pues no, no decimos "las físicas", pero sí que decimos "ha hecho físicas", mientras que no decimos "ha hecho médicas". Vamos, que la casuística es variada. No sé cuáles son las razones de tus amigos lingüistas. Por mi parte, pienso que la corrección lingüística la da el uso, y lo cierto es que el uso más extendido es el del plural. Y desde hace tiempo: por poner un ejemplo (el que tengo más a mano) el Vocabulario Matemático-Etimológico de Don Felipe Picatoste y Rodríguez de 1862 el término que recoge es "matemáticas" y no "matemática". Para confirmar lo dicho por el DRAE he hecho una consulta a la Real Academia Española en los siguientes términos: "¿'Matemática' o 'matemáticas'? Su respuesta ha sido la siguiente: "En principio, ambas son igualmente correctas, aunque es más frecuente el uso en plural, MATEMÁTICAS. Le sugerimos la consulta de textos reales de uso en nuestros bancos de datos." El porqué de esta preferencia de los hablantes por el plural en el caso de las matemáticas no lo sé, pero me aventuro a decir que se debe a su carácter instrumental. La física es una ciencia, mientras que las matemáticas son, casi siempre, esas cosas que se hacen para resolver problemas. Esto, por supuesto, es pura especulación. También puede que sea importante la influencia del inglés. Esto es otra especulación. |
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