Showing posts with label Matemática. Show all posts
Showing posts with label Matemática. Show all posts

Sunday, 3 July 2016

El caos

Es algo que todos sabemos. Desde que somos chicos, nuestros padres nos advierten de las terribles consecuencias de viajar en el tiempo. "Cualquier minúsculo cambio en el pasado" -dice el clásico cuento para dormir- "puede cambiar por completo la historia como la conocemos". Y está claro por qué sucede esto: el Universo, creemos, es un sistema caótico.

Y es así como desde nuestra más tierna infancia se nos enseñan las ecuaciones diferenciales que componen el Sistema de Lorenz; uno de los ejemplos más elegantes de sistema caótico en el cual pequeñas diferencias en las condiciones iniciales resultan en enormes diferencias en las condiciones finales en muy poco tiempo. No falta en la cuna de ningún niño un peluche representando al atractor que le corresponde y que representa las trayectorias estables del sistema.


Bueno, quizás no. En realidad aunque la idea de sistemas caóticos tiene mucha tracción popular, no creo que haya muchos bebés que tuvieran un papel tapiz lleno de ecuaciones diferenciales. Tampoco creo que los padres rutinariamente les cuenten a sus chicos las Fábulas del atractor, que ejemplifiquen distintas características de un sistema caótico.

Lo que diferencia a un sistema caótico a uno no-caótico es que en el primero distintos estados muy similares entre ellos pueden evolucionar de forma completamente distinta. Si pateo una pelota, ésta no va a cambiar mucho su trayectoria si le pego un poco más fuerte o más débil; no hace falta hacer el tiro perfecto para que entre en el arco. Pero en un sistema caótico, esa hojita que se te enredó en los botines es la diferencia entre pegarle en el palo o que la pelota de la vuelta y caiga sobre la falda de la reina de Inglaterra.

Es fácil observar este comportamiento en el sistema de Lorenz. Empezando en lugares muy parecidos, las trayectorias rápidamente se separan y toman caminos completamente distintos.


Es como una historia de los dos amantes caminando por un sendero abrazados, muy cerca uno del otro pero que, esclavos de las ecuaciones diferenciales que rigen su devenir, rápidamente se separan, tomando caminos completamente distintos. Uno condenado a vagar durante años alrededor del centro del ala izquierda, mientras que el otro divide su tiempo entre las dos alas.

Esta cualidad hace que los sistemas caóticos tengan lo que se llama límite de previsibilidad. Hay un tiempo finito luego del cual cualquier par de puntos cercanos se terminan de alejar tanto como cualquier par de puntos elegidos al azar. La atmósfera es un sistema caótico y este límite es del orden de 15 días.

Esto significa que sin importar cuánto tratemos de mejorar las condiciones iniciales que se usan para hacer un pronóstico meteorológico, es teóricamente imposible predecir el tiempo con más de 15 días de antelación. No hay pacto con el diablo que sirva para superar este límite de predictibilidad. La buena noticia para los meteorólogos es que los sistemas de pronóstico actuales están muy lejos de darse contra esta pared impenetrable, por lo que tienen trabajo para rato.

Hay algunos fenómenos que ayudan al pronosticador. Para empezar, no todos los caminos del atractor son iguales. Algunos estados del sistema de Lorenz son más sensibles que otros. En particular, el área donde se juntan las dos alas del atractor es la zona más inestable, mientras que los giros en el centro de las mismas son mucho más estables.


En la atmósfera también hay estados relativamente estables que hacen que el pronóstico sea más exacto. Pero por más estable que esté el tiempo, la maldición del sistema caótico indefectiblemente va a hacer que los errores iniciales crezcan enormemente tarde o temprano. Aún peor. Los errores más pequeños crecen relativamente más rápido que los errores grandes. Esto significa que esforzarse para empezar el pronóstico a partir de una situación inicial 10 veces mejor no garantiza errores 10 veces más chicos.

Una segunda ayuda al pronosticador es la presencia de forzantes. Estas son fuerzas ajenas al sistema que aumentan su predictibilidad a largo plazo. Cuando se le agrega un forzante al sistema de Lorenz, las trayectorias empiezan a mostrar una preferencia y pasan más tiempo en un ala que en la otra.


Esto es buenísimo. Significa que, en presencia de un forzante, si bien no es posible predecir el estado exacto del sistema más allá del límite de previsibilidad, sí se puede pronosticar que es más probable que se encuentre de un lado que del otro. En la atmósfera, esto equivale al pronóstico estacional. Es imposible decir que de acá a 3 meses va a llover, pero si la temperatura de la superficie del mar en el Pacífico ecuatorial está más caliente de lo normal, podemos decir con cierta seguridad que en el litoral argentino va a llover más de lo normal.

También significa que podemos proyectar cómo van a evolucionar las condiciones medias de la atmósfera dado el aumento de las concentraciones de dióxido de carbono, ya no de acá a unos meses, sino en el transcurso de varias décadas.

Del caos surge el orden.

Thursday, 28 July 2011

Videojuegos y matemática.

Durante esos momentos en los que uno se está yendo al mundo de los sueños uno comienza a pensar cualquier cosa pero a veces surgen ideas importantes. Hace unas noches me surgió una duda: ¿La red de Mass Relays en el Mass Effect será Hamiltoniana?. Muchas palabras resultarán extrañas para muchos lectores pero a no desesperar que las explico todas en este post en el Círculo Escéptico Argentino: Mass Effect y los grafos.

Para el que no pueda esperar a que se cargue ese link, el Mass Effect es un videojuego (una serie) de ciencia ficción en la que para viajar entre distintos sistemas estelares hay que utilizar unos dispositivos gigantes que orbitan al rededor de las estrellas llamados Mass Relays (Relés, supongo). Éstas máquinas sirven para cubrir distancias de miles de años luz instantáneamente pero tienen limitaciones en su alcance. Cada sistema tiene uno de ellos que los conecta con otros sistemas, pero no todos. Así se forma una especie de “red vial” que ,en el artículo que escribí en el CEA, analizo desde el punto de vista de la teoría de grafos.

Para empezar, un grafo es básicamente una serie de vértices unidos por aristas. Sé que no parece muy emocionante (y así me pareció la primera vez que me lo enseñaron) pero un matemático puede hacer carrera en donde una persona común no ve más que una serie de puntos unida por líneas. Los vértices tienen “grados”, que es la cantidad de aristas que inciden sobre ellos. En el mapa de arriba el Cúmulo Local (Local Cluster) donde se encuentra nuestro sistema solar, por ejemplo, está conectado a otros 4 sistemas; es decir, es de grado 4. Por otro lado la Nébula Omega es un vértice de grado 14.

Leer más en: Mass Effect y los grafos – Círculo Escéptico Argentino

Sunday, 14 March 2010

Día Pi.

Como cualquiera que haya usado Google puede darse cuenta, hoy es el Día de Pi. Ya es un poco tarde, pero el 14/3 (o 3/14 para los anglosajones) a las 1:59 grupos de nerdsal rededor del mundo se juntan para celebrar la ciencia, las matemáticas y, por qué no, la irracionalidad.

Quien quiera honrar el día, puede tratar de memorizar la mayor cantidad de dígitos de pi, cocinar tartas ("Pie" en inglés significa tarta o pay y suena igual que "pi") o buscar números significativos en él. También puede sentarse a ver la película Pi.

 

Tuesday, 5 January 2010

I will derive!

Lyrics:

At first I was afraid, what could the answer be?
It said given this position find velocity.
So I tried to work it out, but I knew that I was wrong.
I struggled; I cried, "A problem shouldn't take this long!"
I tried to think, control my nerve.
It's evident that speed's tangential to that time-position curve.
This problem would be mine if I just knew that tangent line.
But what to do? Show me a sign!
So I thought back to Calculus.
Way back to Newton and to Leibniz,
And to problems just like this.
And just like that when I had given up all hope,
I said nope, there's just one way to find that slope.
And so now I, I will derive.
Find the derivative of x position with respect to time.
It's as easy as can be, just have to take dx/dt.
I will derive, I will derive. Hey, hey!
And then I went ahead to the second part.
But as I looked at it I wasn't sure quite how to start.
It was asking for the time at which velocity
Was at a maximum, and I was thinking "Woe is me."
But then I thought, this much I know.
I've gotta find acceleration, set it equal to zero.
Now if I only knew what the function was for a.
I guess I'm gonna have to solve for it someway.
So I thought back to Calculus.
Way back to Newton and to Leibniz,
And to problems just like this.
And just like that when I had given up all hope,
I said nope, there's just one way to find that slope.
And so now I, I will derive.
Find the derivative of velocity with respect to time.
It's as easy as can be, just have to take dv/dt.
I will derive, I will derive.
So I thought back to Calculus.
Way back to Newton and to Leibniz,
And to problems just like this.
And just like that when I had given up all hope,
I said nope, there's just one way to find that slope.
And so now I, I will derive.
Find the derivative of x position with respect to time.
It's as easy as can be, just have to take dx/dt.
I will derive, I will derive, I will derive!

Primero tuve miedo, ¿cuál podía ser la respuesta?
Decía “dada esta posición encuentra la velocidad”.
Yo intenté resolverlo, pero sabía que lo hacía mal
Luché , lloré, “¡el problema no puede ser tan largo!”
Intenté pensar, controlar mis nervios.
Es evidente que la velocidad es tangente a la curva posición-tiempo.
Este problema tenía que ser mío,
Si yo conociera esa recta tangente…
Pero ¿qué hacer? ¡Dame una señal!

Entonces pensé: haz cálculo.
Busca en el libro a Newton, a Leibniz
y otros problemas así.
Y cuando había perdido toda la esperanza,
Dije ¡No!
Solo hay una forma de encontrar esa “fórmula”.
Entonces yo, ¡Derivaré!
Encontraré la derivada de la posición x respecto del tiempo.
Más fácil no puede ser,
sólo hace falta hacer dx/dt
Derivaré, derivaré, ¡hey hey!

Y entonces seguí y vi la segunda parte,
Pero cuando la vi no estaba muy seguro de cómo empezar:
Preguntaba por el tiempo en el cual la velocidad estaba en un máximo.
Y yo ya pensaba… ¡esto es mío!
Pero entonces pensé: Esto es todo lo que sé,
tengo que encontrar la aceleración e igualarla a cero.
Ahora bien, si sólo sabía que la función era para eso…
Creo que voy a tener que resolverla de alguna manera.

Entonces pensé: haz cálculo.
Busca en el libro a Newton, a Leibniz
y otros problemas así.
Y cuando había perdido toda la esperanza,
Dije ¡No!
Solo hay una forma de encontrar esa “fórmula”.
Entonces yo, ¡Derivaré!
Encontraré la derivada de la velocidad respecto del tiempo.
Más fácil no puede ser,
sólo hace falta hacer dv/dt
Derivaré, derivaré…

Entonces pensé: haz cálculo.
Busca en el libro a Newton, a Leibniz
y otros problemas así.
Y cuando había perdido toda la esperanza,
Dije ¡No!
Solo hay una forma de encontrar esa “fórmula”.
Entonces yo, ¡Derivaré!
Encontraré la derivada de la posición x respecto del tiempo.
Más fácil no puede ser,
sólo hace falta hacer dx/dt
Derivaré, derivaré, ¡derivaré

(letra en español vía Gran Angular)

Monday, 28 December 2009

La matemática es hermosa.

las olas y el viento.. sucundun sucundun.   Einstein decía que para que una teoría sea cierta, tiene que ser hermosa. Aunque sin mucha validez científica, es verdad que la naturaleza no sólo es linda en la superficie sino que las ecuaciones que la describen también son agradables estéticamente. Pero encontrar belleza en expresiones tan simples como polinomios que resolvíamos en la secundaria parecería algo imposible. Sin embargo, Dan Christensen, de la Universidad de Ontario Oeste y Sam Derbyshire, de la Universidad de Warwick encontraron estos hermosos patrones ploteando sus raíces reales, imaginarias y complejas.

Un polinomio es una expresión con la forma y = an * x^n + an-1 * x^n-1 + an-2 * x^n-2 + … + a0. Las ecuaciones de segundo grado que se enseñan en segundo año son un caso simple. El grado es la potencia más grande de x y la raíz es el valor de x que da y = 0 y un polinomio tiene un número de raíces igual a su grado. Una raíz puede ser real (2, 4/3, pi, etc…) o imaginaria (i). El número i es igual a √–1; √–2, por ejemplo es √2*i. Por último, los números complejos son aquellos con una componente real y otra imaginaria, i + 1 es un número complejo. La relación entre imaginarios y reales puede ilustrarse mediante un sistema de ejes cartesianos. En el eje horizontal está la componente real, en el vertical la imaginaria y cualquier número complejo está en el plano que conforman ambas líneas.

Un Anillo para gobernarlos a todos. (click en las imágenes para agrandecer)

Lo que se ven en estas imágenes es ese mismo plano en donde se marcan con un punto los lugares que son soluciones a distintas funciones polinómicas. Le tomó al programa Mathematica 4 días para resolver las más de 400 millones de raíces y generar unos 5 Gb de datos. En esta página hay una explicación de cada imagen, qué polinomios se usaron y detalles sobre sus características. Está en inglés pero es bastante accesible para el lego. Y en esta web hay un link para descargar la versión original: un archivo .png de 90 Mb.

El ojo de Sauron. 

En el centro de esta imagen está la coordenada (1;0). Es notable que en las cercanías a las coordenadas enteras y las raíces cuadradas de 1 hay pocas soluciones pero sí hay una solución en ellas. Por eso se forman estos “agujeros”. La línea blanca marca el eje de los reales porque existen muchas soluciones reales (no es el que el eje esté dibujado explícitamente). También puede verse una sutil disminución en la concentración de soluciones a medida que los números complejos se acercan a esta línea; esto es el análogo a los agujeros: hay más raíces reales que “casi” reales.

polynomialrootsexpi025p

En otros agujeros, como este en exp(iπ/4) = (1 + i)/√2, muestran otra característica: a medida que se acercan al punto, la concentración de raíces disminuye, luego aumenta, y finalmente baja a cero en las inmediaciones. Además, pueden observarse patrones sutiles que parecieran las líneas magnéticas de una estrella.

Recomiendo fervientemente visitar el sitio original para ver explicaciones más detalladas y más imágenes hermosas como esta.

No tan hermosas como mi esposa <3