enero 27, 2013

Chabelo, una cabra y el problema de Monty Hall

Una cabra para el perdedor.

Una cabra para el perdedor.


Monty Hall es un conductor de televisión canadiense que tuvo un programa famoso llamado Let’s Make a Deal (Hagamos un trato), en el que a una persona se le daba la oportunidad de escoger una de entre tres puertas que tenía en su estudio. Detrás de una de ellas se encontraba un automóvil nuevo, en tanto que en cada una de las otras, había una cabra. Desde luego, al abrir la puerta elegida, el concursante se quedaba con lo que hubiera detrás de ella. Éste problema resulta bien conocido para los mexicanos que durante décadas han visto una variante en el programa En Familia con Chabelo, si bien Chabelo nunca ha sido tan generoso como para regalar un coche.
Pues bien, para hacerlo un poco más interesante, una vez que el concursante había escogido una puerta, Monty Hall abría una de las otras dos, escogiendo siempre aquella que tuviera una cabra y le hacía la pregunta del millón (en éste caso la pregunta del automóvil):
¿Te quieres cambiar de puerta o continúas con la que tienes? (Chabelo diría, ¿le entras a la catafixia?).
Aquí hay un asunto sicológico. El concursante puede suponer que, dado que él en realidad tiene el coche, Monty solamente lo está tentando para que suelte el premio, además, es seguro que, fan del programa, haya visto en innumerables ocasiones, la cara de horror de aquellos que, teniendo el coche, decidieron cambiar de puerta por culpa de Monty. Desde luego, puede ser más penoso perder algo que “tuvimos” que algo que nunca fue nuestro. Así que, sin conocer estadísticas, estoy seguro que la mayoría de los concursantes decidieron mantenerse en sus trece y no se cambiaron.
Una columnista de la revista Parade presentó este problema en el número del 9 de septiembre de 1990 con la pregunta ¿debemos abrir la puerta original o debemos cambiar? Para evitar suspicacias, se supone que Monty Hall siempre habre una puerta, sin atender qué tiene el concursante. Desde luego, nunca abre la que tiene el carro. Éstas consideraciones pueden ser tontas si se considera que Monty es una persona, pero para resolver el problema aquí vamos a usar un programa de computadora.
El problema de Monty Hall causó revuelo entre la comunidad matemática cuando fue presentado, y aún hoy sigue siendo controvertido. Recuerdo que alguna vez mi asesor de tesis de maestría comentó que él lo había lanzado en una cena con un grupo de estadísticos, y de verdad se armó la polémica. A Marilyn Vos Savant, la periodista que lo publicó, diciendo que las probabilidades de ganar se incrementaban al doble si uno cambiaba, le llovió de todo. Profesores de universidades como la Universidad de Florida, la Universidad de Michigan y la Universidad de Georgetown, escribieron para decir que estaba equivocada, y hubo incluso un matemático muy apasionado que dijo que la propia Vos Savant era una cabra. Como defensa, ella propuso lo siguiente a los profesores de escuelas básicas: que hicieran el experimento cambiando 200 veces y quedandose con la primera opción otras 200. El resultado iba a ser poco elegante (uso de la fuerza bruta) pero concluyente. A falta de 400 alumnos dispuestos a participar, yo voy a hacer un programa en C para simularlo, y pondré yo mismo a prueba el enunciado de Vos Savant.

agosto 15, 2012

La Distribución de los Números Primos

LOS NÚMEROS PRIMOS COMO UNA ESCALERA INFINITA:
Los números primos son los átomos de los números: las partículas elementales de las matemáticas. Cualquier número entero positivo puede obtenerse como la multiplicación de primos. Por definición son aquellos naturales (excluyendo el 1) que sólo son divisibles entre 1 y ellos mismos. No es difícil listar los primeros:

2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, .... 

Los usamos todo el tiempo en la vida diaria para sumar quebrados, encontrar mínimo común múltiplo, máximo común divisor, factorizar, etc. Los matemáticos siempre han estado interesados en ellos; hoy hay científicos de la computación y hasta físicos interesados en su estudio.
Algunas propiedades de éste conjunto son bien conocidas. El 2 es el único que es par, cualquier otro par es divisible entre el 1, el 2 y él mismo, con lo cual se sale de la definición. Otra propiedad del conjunto es que es infinito. La primera demostración de ésto se debe al matemático griego Euclides y tiene unos 2300 años. Analizando listas grandes de primos, es posible ver que, a medida que el tamaño de los números se incrementan, los primos disminuyen. Ésto es intuitivamente claro si pensamos que entre más predecesores tenga un entero, más posibles divisores tiene.
La siguiente gráfica muestra el comportamiento de los número primos acumulados desde el 1 hasta el 100.

La gráfica de los primos acumulados hasta el número 100. 25 son primos


Aquí se observa que siguen una distribución más o menos suave o predecible. No hay saltos o escalones muy pronunciados. La gráfica comienza con el natural 1. En 1 no tenemos ningún primo; sigue en 2, y en ese momento hay uno (el 2); 3, y ese es el segundo; 4, y seguimos teniendo 2 primos, porque 4 es un número compuesto (2 x 2 = 4); 5, el tercero; 6, también compuesto (3 x 2 = 6) y por lo tanto seguimos en 3; 7, el cuarto primo, etc. En el eje horizontal de la gráfica, se muestran todos los enteros desde 1 hasta 100; y en el eje vertical los primos acumulados. Pero analizar el comportamiento de los primeros 100 números naturales (los números 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, …..), que incluyen 25 números primos, no es para nada representativo del comportamiento de todo el conjunto. Para ir un poco más lejos, podemos hacer uso de un programa de computadora como el siguiente, en lenguaje Java:

Este archivo debe llamarse UsaEratostenes.java

import java.util.Scanner;

public class UsaEratostenes
 {  // Abre clase UsaEratostenes
 public static void main(String args[])
 {  // Abre main

 // Se crea un Objeto de tipo Eratostenes
 Eratostenes miObjeto = new Eratostenes();
 
 // Se llama al metodo Principal
  miObjeto.Principal(); 
 }  // Cierra main
 
 }  // Cierra clase UsaEratostenes

El siguiente archivo debe llamarse Eratostenes.java

 /*++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
   +                          CRIBA DE ERATOSTENES                            +
   + Este programa muestra numeros primos obtenidos mediante el algoritmo de  +
   + Eratostenes.                                                             + 
   + ENTRADA: No requiere entrada                                             + 
   + SALIDA: Numeros primos                                                   + 
   +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++*/

  /*+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
   *                                ALGORITMO:                                *
   * Los numeros de 2 a N se consideran todos primos en un principio          *
   *                                                                          * 
   * Desde j = 2 hasta N - 1                                                  *
   *   Desde k = j hasta N/j                                                  *
   *     El Numero k*j se considera no primo.                                 *  
   *                                                                          *
   * Recorre de nuevo todo el arreglo desde 2 a N y cuenta los primos         *
   *                                                                          *
   * Imprime los numeros primos acumulados hasta el elemento actual del       *
   * arreglo                                                                  *
   +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++*/ 
  
 public class Eratostenes
 {   // Abre clase Eratostenes
 private int Tamano_Arreglo = 1000000;
 //Basta cambiar este numero para obtener
 // los primos hasta ese limite

 /////////////////////////////////////////////
 // METODO PRINCIPAL
 /////////////////////////////////////////////

 public void Principal()

 { //ABRE PRINCIPAL 
 boolean Arreglo[];
 Arreglo = new boolean[Tamano_Arreglo + 1];
 for ( int i = 1; i < Tamano_Arreglo; i++ )
 Arreglo[i] = true; //EN PRINCIPIO TODOS LOS NUMEROS SE CONSIDERAN PRIMOS

 for ( int j = 2; j <= Tamano_Arreglo; j++ )
 if ( true == Arreglo[j] ) // Para numeros grandes este if hace una 
                           // diferencia de tiempo importante
 for ( int k = 2; k <= (Tamano_Arreglo)/j; k++ )
 Arreglo[k*j] = false;

 // Se llama al metodo Imprime
 Imprime( Arreglo, Tamano_Arreglo );

 } //CIERRA PRINCIPAL 

 //////////////////////////////////////////////
 // IMPRIME
 //////////////////////////////////////////////

 public void Imprime( boolean A[], int Tamano )

 { //ABRE IMPRIME

 int acumulado = 0; 

 for ( int n = 2; n <= Tamano; n++ )
 { //ABRE FOR
  
 if ( true == A[n] )
 {
 acumulado++;
 }
 System.out.printf("%d\n", acumulado);
 } //CIERRA FOR
 
 System.out.printf("\n");
 } //CIERRA IMPRIME  

 }   // Cierra clase Eratostenes

El código consta de dos archivos, uno con la clase principal, llamado UsaEratostenes.java y otro llamado Eratostenes.Java. Ambos deben guardarse con esos nombres. Si no sabe programar, o no conoce Java, no importa. Es solo un trabajo de calculadora. Lo que estamos haciendo es encontrar los números primos hasta cierto natural, identificado con el nombre Tamano_Arreglo, con el viejo algoritmo de la criba de Eratóstenes. A partir de ahí empezamos a contar desde el número 2 cuántos primos hay acumulados, exactamente lo que hicimos arriba, y luego graficamos. La siguiente figura muestra un análisis del primer millón de naturales, que contienen 78498 primos

El comportamiento de los primos acumulados hasta el primer millón de naturales. 78498 son primos.


Y de nuevo parece que los primos están distribuidos de manera que no hay acumulaciones de muchos de ellos en un intervalo corto de enteros, lo cual se vería reflejado en cambios abruptos de tipo escalón. Éste tipo de análisis los empezó a hacer el matemático alemán Karl Friedrich Gauss, con el pequeño inconveniente de que no tenía a su disposición una computadora. Así que los estudios de Gauss eran más bien tardados. Sin embargo, a cambio de una computadora, tenía uno de los cerebros más aptos para las matemáticas que ha dado la humanidad. Fue capaz de darse cuenta de lo siguiente:
1) Entre los números 1 y 10 hay 4 primos, lo cual equivale, más o menos, a la mitad de todos los enteros contenidos en ese intervalo.
2) Entre 1 y 100 hay 25 primos, lo cual equivale a 1/4 de los enteros en el conjunto.
3) Entre 1 y 1000 hay 169 primos, lo cual equivale a 1/6 de los enteros
4) Entre 1 y 10000 hay 1229, que equivalen, aproximadamente a 1/8 del total de enteros.
5) Entre 1 y 100000 hay 9592 primos, que son aproximadamente 1/10
6) Entre 1 y 1000000 hay 78498 primos, o 1/12.
El problema con éste análisis, es que, incluso para 1 millón, no podemos decir que sea el comportamiento típico. Los números primos son infinitos.

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agosto 5, 2012

Unas Teclas Especiales en la Calculadora

Las teclas de las calculadoras sirven para introducir números, realizar operaciones aritméticas, calcular funciones importantes, etc. La mayoría de las calculadoras contienen teclas con unas funciones básicas: x^{2}, sin(x), 1/x, etc. y la mayoría de esas funciones son aburridas. En un día de esos en los que no se tiene nada mejor qué hacer, podemos analizar el comportamiento “a largo plazo” de algunas de ellas, y ver si les sacamos algo de provecho:
La Tecla x^{2}
Vamos a suponer que tenemos la tecla x^{2} Se puede hacer el siguiente ejercicio. Iniciando con un valor arbitrario (digamos 0.5427) en el intervalo (0,1) vamos a iterar unas cuantas veces los resultados sucesivos. Esto es, se escribe en la calculadora el número 0.5427, y a continuación x^{2} varias veces. En caso de que la calculadora no tenga la tecla x^{2}, se puede obtener un resultado equivalente con X y luego =.
El resultado de hacer esto, es que muy rápidamente veremos que las iteraciones se acercan y finalmente convergen al punto estable 0. De hecho, bastan unas 5 iteraciones.
La tecla cos(x)
Vamos a elegir ahora la tecla cos(x). Con esta tecla calculamos el coseno de un ángulo. Es importante que antes hayamos puesto nuestra calculadora en el modo Radianes. Elegimos un número arbitrario entre 0 y 1 y aplicamos la tecla sucesivamente a los valores que vayan apareciendo. Si lo hacemos unas cuantas veces, unas 30, observamos que este mapeo converge a un valor estable igual a 0.739085, como puede verse en la siguiente gráfica.

La iteración de la función coseno converge rápidamente a el valor 0.739085. ¿Por qué?


La Tecla tan(x)
Tomemos ahora otra función trigonométrica, la tangente. Y vamos a hacer la misma rutina. Comenzamos con el número 0.5427 y presionamos la tecla tan(x). La pantalla presentará un valor y nosotros presionamos de nuevo tan(x), y lo hacemos así unas cuantas decenas de veces. ¿A qué valor convergen las iteraciones de la tangente? Supongamos que presionamos 40 veces la tecla de la tangente. Si graficamos los números obtenidos, veremos una figura parecida a la siguiente:

Hasta las primeras 40 iteraciones, la función tangente parece converger a un número estacionario.


Hay que admitir, de entrada, que esta serie tiene un comportamiento extraño. hasta la cuarta iteración, los números suben, pero en la quinta bajan, y a partir de la sexta, parecen establecerse alrededor de 0. Pero, ¿de verdad están acercándose a un número? Para responder a esta pregunta, podemos hacer un acercamiento a la figura anterior acotando un poco el eje de las Y.

Un acercamiento a la gráfica anterior, muestra que la serie en realidad no está convergiendo.


De hecho, la serie no está convergiendo. Esto se puede ver fácilmente si iteramos más veces, digamos, unas 4 mil. Sí, es mucho para hacerlo en una calculadora manual, pero se supone que tenemos mucho tiempo libre. Si almacenamos esos datos y los graficamos, vamos a obtener la siguiente figura:

4000 iteraciones muestran que la función tangente no converge (al menos en esas primeras 4 mil), aunque presenta períodos de relativa estabilidad.


No tenemos que hacerlo más veces. Es un hecho que ese mapeo no converge, aunque hay veces que parece realmente hacerlo, y se queda “estancado” cerca de un punto. Éste caso, nos deja la importante lección de que no todas las teclas de la calculadora caen a un sólo número. En tanto que x^{2} y cos(x) sí se acercan a un número, tan(x) no.
La Tecla x^{2} - 1
Bueno, nunca me he encontrado con una calculadora que tenga esta tecla, pero podemos crearla. Vamos ahora a construir la tecla x^{2} -1. Las calculadoras no incluyen esa función, por lo cual nosotros la construimos por medio de teclear X y =. Y vamos también a crear un ciclo de iteración empezando por un número contenido entr 0 y 1, de nuevo 0.5427. Es importante decir que ese es un número que a mi se me ha ocurrido y no tiene nada de especial; a alguien más se le puede ocurrir otro. Tampoco es que tenga mucha importancia el número de decimales, pero para poder ver cómo evoluciona la función, he tomado hasta los primeros 4 dígitos después del punto. Lo importante realmente es que sea un número comprendido entre 1 y 0, pero sin incluir a éstos. Este ciclo de iteración se puede hacer con la calculadora, siempre que se quiera dedicar unos minutos a la tarea de estar oprimiendo teclas.
1) Escribimos 0.5427
2) Tecleamos X e =
3) tecleamos -1 e =
4) Repetimos los pasos 2) y 3) muchas veces.
Esa es la receta, pero ya que somos programadores, bien podemos escribir unas cuantas líneas de código para que el trabajo sea mínimo. El siguiente es un programa en el lenguaje C, pero el algoritmo se puede escribir fácilmente en cualquier otro.

/*+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
  *                                                    *
  * Este programa itera una <<tecla especial>> de la   *
  * calculadora.                                       *
  *                                                    *
  * +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++*/

 /*+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
  *                                                    *
  *                 ALGORITMO:                         *
  *  Mientras la variable n sea menor a N              *
  *  x(n+1) = k(x*x) - 1                               *
  *  incrementa n en uno                               *
  *++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++*/
 
  #include <stdio.h>
  #define N 100
 
  int main()
  {     /*Abre main*/
  int k = 1; /*Esta variable se puede cambiar*/
  int n;  /* Variable contador */
  double x = 0.5427;
  
  for ( n = 1; n <= N; n++ )
  {  /* Abre for */
  x = k*x*x - 1;
  printf("%f\n", x);
  }  /* Cierra for */

  return 0; 
  }     /*Cierra main*/   

Los resultados que arroja ese programa son los siguientes:

-0.705477  -0.502303  -0.747692  -0.440957  -0.805557  -0.351077
-0.876745  -0.231319  -0.946492  -0.104154  -0.989152  -0.021578
-0.999534  -0.000931  -0.999999  -0.000002  -1.000000  -0.000000
-1.000000   0.000000  -1.000000   0.000000   ...

Tal vez no sea evidente a partir de la lista, pero los números presentan un comportamiento errático al principio, empiezan a oscilar y finalmente se establecen en 0 y -1. La siguiente gráfica muestra la evolución

Para la aplicación x = x*x – 1, Iniciando con un número en (0,1), después de unas cuantas iteraciones, se llega a un par de puntos fijos: 0 y 1.


La Tecla 2x^{2} -1
Vamos construir una tecla más. Una muy parecida a la anterior. De hecho, lo único que cambia es el 2 que multiplica a x^{2}. Es de esperarse, por lo tanto, que su comportamiento a largo plazo sea parecido a x^{2} -1. Para esto, podemos usar el mismo programa que se presentó arriba. Basta con cambiar el valor de la variable k de 1 a 2. Después de 50 iteraciones, el resultado es el siguiente:

A diferencia de x^{2} - 1, el mapeo 2x^{2} -1 no muestra ninguna regularidad.


Esta iteración no converge a un punto, ni a dos. Tampoco muestra periodos de relativa regularidad, como tan(x). Podrían hacerse miles de iteraciones, y el resultado sería el mismo.

Sensibilidad fuerte a las condiciones iniciales en el mapeo 2x^{2} - 1. Un par de puntos con una diferencia de 0.0001, divergen después de algunas iteraciones.


Las dos últimas teclas muestran el comportamiento del mapeo kx^{2} - 1. La variación del parámetro k es lo que lo determina. Para x = 1, el resultado es el que hemos visto, se alcanza un par de ciclos límite. En cambio, para k = 2 el comportamiento es totalmente impredecible. Para k = 1.4, aparecen 16 ciclos, y para k = 1.5 no hay ninguno. Sin embargo, en k = 1.75 se obtienen 3 ciclos.
Un profesor de mecánica, solía decir que los físicos con una teoría, son como niños con un objeto interesante. Cuando un niño se encuentra un objeto que le atrae, lo mira de frente, lo mira de lado, lo gira, etc. El objeto sigue siendo el mismo, pero su comprensión se facilita con todas esas perspectivas. Lo mismo hacen los físicos con las teorías. Para finales del siglo XVIII, la mecánica newtoniana había sido reformulada y reconstruida de distintas maneras. Ninguna nueva ley había sido descubierta, pero el conocimiento se había incrementado. Tan grande era la confianza y tan grande era su rango de aplicaciones, que el matemático francés, Pierre Simon, marqués de Laplace llegó a escribir una frase que desde entonces se hizo célebre:
“Un ser inteligente, que en un instante dado conociera todas las fuerzas que animan la naturaleza y las posiciones de los seres que la forman, y que fuera lo suficientemente inmenso como para poder analizar dichos datos, podría condensar en una única fórmula el movimiento de los objetos más grandes del universo y el de los átomos más ligeros: nada sería incierto para dicho ser, tanto el futuro como el pasado estarían presentes ante sus ojos”
Ésta declaración tiene incluso implicaciones filosóficas, aunque esa es otra discusión. En realidad lo importante, es que el mundo mecánico del siglo XVIII era visto como un sistema de relojería. Todo el universo era un engranaje enorme, del cual podía saberse el pasado y el futuro, con tal de saber las condiciones iniciales y la ecuación que lo gobierna. Tuvo que llegar la mecánica cuántica más de un siglo después para acabar con éste optimismo. Si no somos capaces de dar certeza sobre un electrón, menos lo somos para hablar del universo. Y sin embargo, no es necesaria la mecánica cuántica para derribar esta visión de relojería.
El estudio del comportamiento a largo plazo de las teclas de calculadora que hemos visto, y que en realidad son mapeos simples, dejan una lección muy importante: muestra que una ecuación sencilla, no necesariamente conduce a una dinámica sencilla. De hecho, el caso de las teclas tan(x) y kx^{2} - 1 son un par de ejemplos de sistemas caóticos, o más bien, de sistemas que presentan caos determinista, que es como los expertos prefieren denominarlo, para dejar claro, que, a pesar del nombre, algo de orden puede encontrarse en él. La función tan(x) llega al caos por una vía llamada intermitencia, en tanto que kx^{2} - 1 llega por una vía llamada duplicación de períodos, y el ejemplo más estudiado de él es el Mapeo Logístico. Sólo hace falta una ruta llamada crisis, de las cuales no se presenta un ejemplo.
Tal vez la característica más conocida de un comportamiento caótico, sea la sensibilidad fuerte a las condiciones iniciales. Iniciar en un par de puntos muy cercanos, no garantiza que terminemos en puntos cercanos. La segunda figura de la Tecla 2x^{2} - 1 es una muestra de ésto. Aunque tal vez, la sensibilidad fuerte a condiciones iniciales sea mejor conocida como “efecto mariposa”: el aleteo de una mariposa en Brasil puede provocar un huracán en Florida. Y la imagen más conocida es la del atractor de Lorenz, el cual, como coincidencia, parecen las alas de una mariposa:

El atractor de Lorenz


Si usted tenía la idea de que las ecuaciones que predicen el comportamiento de los sistemas dinámicos eran, más o menos como una bola de cristal para ver el futuro, es bueno reconsiderar esa postura. El caos está saltando desde las teclas de su calculadora de bolsillo. Los modelos de población, los modelos económicos, los movimientos de la bolsa de valores, entre muchos otros fenómenos, presentan caos. El ecólogo Robert May dijo en un famoso artículo en 1976:
“No sólo en investigación, sino en el mundo ordinario de la política y la economía, estaríamos mucho mejor si hubiese más gente que comprendiera que los sistemas simples no poseen necesariamente propiedades dinámicas simples”.

junio 29, 2012

Una revisión informal de la historia de la partícula de Higgs

Reblogueado desde Francis (th)E mule Science's News:

Haz clic para visitar la entrada original

Mucha gente dice que mi blog es muy técnico y difícil de entender. La verdad es que para mí no es fácil utilizar un lenguaje sin jerga. Esta entrada es informal y muchos físicos me tirarán de las orejas, pero así es como le conté a un buen amigo, periodista, hace solo unos días, la historia del Higgs. Lo dicho, quizás os guste o quizás no.

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junio 18, 2012

Einstein Popular

Albert Einstein en su juventud.


Es sabido que en el año de la formación de Israel como estado independiente, la presidencia del nuevo país le fue ofrecida al judío más famoso de la época, Albert Einstein. También es sabido que, con el gran tino político que sorprendentemente tuvo, Einstein agradeció el honor pero declinó la invitación. Lo que no es muy conocido, es que Ben-Gurión, el artífice de la independencia de Israel, comentó poco después: “Se la ofrecimos porque no teníamos otra opción, pero nos hubiera metido en un gran lío si hubiera aceptado”.

Ésta anécdota probablemente sea falsa, pero retrata bien la personalidad del físico Alemán: estando un día en su casa, su esposa entró a su oficina y le dijo, el embajador de Israel está aquí y quiere verte. Al ver que Albert se disponía a recibir al diplomático con el  aspecto desaliñado de sus últimos años, la mujer lo reprendió, -deberías al menos cambiarte de ropa. Y el genio le contestó con una frase digna de Cristo, -dile al embajador que, si me quiere ver, aquí estoy; pero si quiere ver mi ropa, llévalo a mi closet.

El célebre libro de Álgebra de Aurelio Baldor, en la semblanza de Einstein en el capítulo XXXIX contiene un par de errores que son universales:
1) “recibió en 1921 el premio Nobel de física por sus trabajos acerca de la Teoría de la Relatividad” Esto es falso. Era imposible negarle el Nobel a Einstein, pero el comité se cuidó muy bien de no mencionar a la Relatividad en su sentencia. Incluso en esa fecha la teoría era debatida por muchos físicos y los de Estocolmo no quisieron meter la pata. El Nobel se lo dieron por sus trabajos acerca del movimiento browniano y el efecto fotoeléctrico, trabajos de 1905.
2) “Trabajando con otros científicos de diversas nacionalidades en la universidad de Princeton logró la desintegración del átomo, base de la bomba atómica”. Y esta errata cuenta por tres. Popularmente se le ha hecho a Einstein el padre de la bomba atómica: Einstein trazó algunos garabatos en su cuaderno y de pronto se dió cuenta de que tenía la receta para la bomba. Pero lo cierto es que él no participó en los trabajos teóricos, y desde luego no en los experimentos, que condujeron a su construcción. Lo que hizo, y claro que no fue menor, fue escribir una carta al presidente Roosevelt de Estados Unidos, llamándolo a apoyar el proyecto de construcción de la bomba, mismo proyecto que los nazis encargaron al físico Werner Heisenberg. Tampoco es cierto que esos trabajos se realizaran en algún momento en Princeton. Se iniciaron en Chicago y se terminaron en Nuevo Mexico. Y por último, no es la desintegración del átomo la base de la bomba atómica, sino la desintegración del núcleo. Hay un mundo de energía entre alterar un átomo y alterar un núcleo, la misma distancia que hay entre la Edad Media y el siglo XX. A un físico nuclear amigo mio le gusta siempre aclarar por qué los alquimistas estaban en busca de un imposible. Transmutar cualquier sustancia en oro requería alterar los núcleos atómicos, y las energías que se requieren están más allá de las energías de las reacciones químicas que sólo alteran la última capa de electrones del átomo.

Ésta historia es verdadera y el protagonista es el dramaturgo irlandés George Bernard Shaw, sin embargo, el imaginario popular ha sustituído a Shaw, un escritor que vió mermada su fama con su muerte y hoy es poco leído, por el arquetipo universal del genio, Albert Einstein: Una bailarina muy guapa se acerca a Einstein y le dice, maestro, cásese conmigo. Soy indudablemente la mujer más bella del mundo y usted es el hombre más inteligente. Juntos tendremos hijos muy guapos y muy inteligentes. Sin embargo el genio replica, mejor no intentamos el experimento, ¡qué tal que los pobres niños heredan la belleza del padre y la inteligencia de la madre!.

Y ésta la he escuchado hasta del mismo Michio Kaku: El viejo Einstein estaba cansado de dar siempre la misma conferencia en todas partes. Las preguntas también eran las mismas de siempre. Lamentándose un día de tener que hacer esa rutina, su chofer lo escuchó y le propuso cambiar papeles, él daría las pláticas y Einstein conduciría; después de todo, el chofer ya conocía también de memoria toda la conferencia. Y así lo hicieron. El chofer se puso el viejo suéter, se desarregló un poco el cabello; el físico se puso un gorro y juntos visitaron varios lugares donde todo fue bastante bien. Hasta que en una universidad un matemático muy bueno hizo una pregunta bastante complicada. Se acabó la farsa, pensó Einstein, ya nos descubrieron. Y sin embargo el chofer resultó más agudo. Mire usted, joven, le dijo al matemático poniendo cara solemne, esa pregunta que usted acaba de hacerme es tan fácil que incluso mi chofer, aquí presente, es capaz de contestarla por mi.

Hay personajes en los que la verdad y el mito se funden de manera casi indistinguible. Mil y un historias como éstas circulan hoy. Ningún historiador, sin una fuente “confiable”, las daría por buenas. Y sin embargo la gente común, a la cual la figura caricaturesca de Einstein siempre le ha parecido simpática, no necesita fuentes para hacerlas contar una y otra vez. Hablando de Pancho Villa, Paco Ignacio Taibo II dice que todas esas leyendas son sacadas a patadas de la historia, pero también advierte que, aunque puede no ser cierta, nadie tiene la leyenda si no se la merece. Einstein la merece.

marzo 16, 2012

Caos Cuántico

Un problema subyacente en el nacimiento de la mecánica cuántica es el cómo se relaciona ésta con la mecánica clásica. En una pregunta ¿Es la mecánica clásica un caso especial (límite macroscópico para los humanos) de la mecánica cuántica? Supongo, y esta es una manera de meterme en problemas, que la mayoría de los físicos dirá que sí, o que al menos  “así debería ser”. Suponiendo que esto fuera cierto, ¿Cuál es la receta para obtener este límite? Hacer que n tienda a infinito, o hacer que  h sea cero, son dos respuestas comunes. Pero, ¿son equivalentes estos dos límites? Desconozco las respuestas a estas preguntas y sólo las presento como un problema inicial con el que uno se encuentra cuando trata de estudiar el caos cuántico. El caos cuántico estudia los problemas que en su versión clásica son caóticos. Hay varias aproximaciones al tema. En particular aquí se discutirán dos, el método de aproximación estadística mediante la teoría de matrices aleatorias (RMT) y el método de las trayectorias clásicas de Gutzwiller.

marzo 15, 2012

El Teorema Espectral

A cada operador auto adjunto A, corresponde una familia única de proyectores E(\lambda) con \lambda real y las siguientes propiedades:
a. Si \lambda_{1} < \lambda_{2}, entonces E(\lambda_{1})(\lambda_{2}) = E(\lambda_{2})E(\lambda_{1}) [Hablando de manera informal esto significa que E(\lambda) proyecta en el subespacio correspondiente a eigenvalores <= \lambda]

b Si \epsilon > 0, entonces E(\lambda)|\psi\rangle \rightarrow E(\lambda)|\psi \rangle conforme \epsilon \rightarrow 0

c) E(\lambda)|\psi\rangle \rightarrow conforme \lambda \rightarrow -\infty

d E(\lambda) |\psi\rangle conforme \lambda\rightarrow +\infty

e \int_{-\infty}^{+\infty}\lambda dE(\lambda) = A

marzo 7, 2012

Random matrices: The Universality phenomenon for Wigner ensembles

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Van Vu and I have just uploaded to the arXiv our paper "Random matrices: The Universality phenomenon for Wigner ensembles". This survey is a longer version (58 pages) of a previous short survey we wrote up a few months ago. The survey focuses on recent progress in understanding the universality phenomenon for Hermitian Wigner ensembles, of which the Gaussian Unitary Ensemble (GUE) is the most well known.

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febrero 27, 2012

Carnaval de Matemáticas 3.1: La contribución más importante del carnaval de Río a las matemáticas

Reblogueado desde Francis (th)E mule Science's News:

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El año milagroso de Albert Einstein fue 1905, el de Stephen Smale (Medalla Fields en 1966) fue 1960, el año en el que le inspiraron las playas de Río de Janeiro para realizar los mejores trabajos de su carrera (en sus propias palabras). El año siguiente la NSF de EE.UU. le retiró la financiación a su proyecto, ¡cómo un matemático podía ser inspirado por lo que hay en las playas de Río!

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enero 15, 2012

Cohen-Tannoudji, Capítulo 2, Ejercicio 6

La matriz \sigma_{x} está definida por

\sigma_{x} = \begin{pmatrix}0 &\ 1\\1 &\ 0\end {pmatrix}

pruebe la relación:

e^{i\alpha \sigma_{x}} = 1cos \alpha + i \sigma_{x} sin \alpha

donde  1 es la matriz unidad de 2×2.

Solución:

Es conveniente recordar lo siguiente:

e^{x} = \frac{x^{0}}{0!} + \frac{x^{1}}{1!} + \frac{x^{2}}{2!} + ...  ………………………….(1)

sinx = \frac{x}{1!} - \frac{x^{3}}{3!} + \frac{x^{5}}{5!} - ...   ……………………….(2)

cosx = \frac{1}{1!} - \frac{2}{2!} + \frac{4}{4!} - ...      ……………………..(3)

También \begin{pmatrix}0 &\ 1\\1 &\ 0\end{pmatrix}^{n} = \begin{pmatrix}1&\ 0 \\ 0 &\ 1\end{pmatrix} para n par y \begin{pmatrix}0 &\ 1 \\ 1 &\ 0 \end{pmatrix} para n impar        …………….. (4)

Usando la primera relación

e^{i \alpha \sigma_{x}} = \frac{(i\alpha \sigma_{x})^{0}}{0!} + \frac{(i\alpha \sigma_{x})^{1}}{1!} + \frac{(i\alpha \sigma_{x})^{2}}{2!} + \frac{(i\alpha \sigma_{x})^{3}}{3!} + ...

y separando las sumas con exponentes pares e impares

e^{i \alpha \sigma_{x}} = \frac{(i\alpha \sigma_{x})^{0}}{0!} + \frac{(i\alpha \sigma_{x})^{2}}{2!} + \frac{(i\alpha \sigma_{x})^{4}}{4!} + \frac{(i\alpha \sigma_{x})^{6}}{6!} + ...

+ \frac{(i\alpha \sigma_{x})^{1}}{1!} + \frac{(i\alpha \sigma_{x})^{3}}{3!} + \frac{(i\alpha \sigma_{x})^{5}}{5!} + \frac{(i\alpha \sigma_{x})^{7}}{7!} + ...

y usando la relación (4) la suma anterior se vuelve

e^{i \alpha \sigma_{x}} = 1 + \frac{(i)^{2}(\alpha )^{2}(1)}{2!} + \frac{(i)^{4}(\alpha)^{4}( 1)}{4!} + \frac{((i)^{6}(\alpha)^{6} (1)}{6!} + ...

+ \frac{(i\alpha \sigma_{x})^{1}}{1!}\frac{(i)^{3}(\alpha)^{3}}{3!} + \frac{(i)^{5}(\alpha)^{5}}{5!} – …

y usando (2) y (3)

e^{i\alpha \sigma_{x}} = 1cos \alpha + i\sigma_{x}sin\alpha

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