La tabla de Venus del códice de Dresden presenta la visibilidad de Venus como "estrella matutina" y "estrella de la tarde."
El estreno próximo de la película “2012” nos lleva a plantearnos el problema de la correlación entre el calendario maya y nuestro calendario contemporáneo. Afirmar que el día 13.0.0.0.0 del calendario maya corresponde al 21 de diciembre de 2012 es obviamente apostar por una fecha sin base científica alguna. De hecho, la fecha contemporánea más fiable para dicha efeméride es entre el 21 y el 23 de diciembre de 2220, según un cálculo arqueoastronómico de Bryan Wells y Andreas Fuls, publicado originalmente en su libro “Correlating the Modern Western and Ancient Maya Calendars,” ESRS (West) Monograph no. 6, Berlin, 2000. No he podido leer dicho libro, pero como la mayoría de los lectores de este blog, aunque ahora no lo recuerden, sí he podido leer el artículo que publicó Andreas Fuls en español en la revista Investigación y Ciencia titulado “El enigma del calendario maya,” No. 332, Mayo 2004 [copia gratis escaneada]. El cálculo de Fuls, basado en el códice de Dresde, está exquisitamente detallado en dicho artículo. No sé si merece la pena que repita aquí los puntos más importantes de dicho cálculo. Si algún despistado no leyó dicho artículo en su momento, le animo a leer el artículo escaneado, merece la pena.
La clave de todos estos cálculos, siempre difíciles, es utilizar acontecimientos astronómicos descritos en el calendario maya, por ejemplo, la posición de venus en ciertos años, que pueden ser calculados con gran exactitud. El resultado es una tabla de incertidumbres que permite, tras un análisis estadístico, determinar la correlación más probable entre el calendario maya y el contemporáneo. La tabla de incertidumbres es el mejor dato para mostrar y la tenéis aquí, extraída del libro de Wells y Fuls. Por supuesto, alguien dirá, si Fuls ha hecho el cálculo es normal que él afirme que SU cálculo es el mejor. Bueno, hay varios estudios independientes que verifican y confirman dicho cálculo como el publicado en J. Klokoník et al., “Correlation between the Mayan calendar and ours: Astronomy helps to answer why the most popular correlation (GMT) is wrong,” Astronomische Nachrichten 329: 426-436, 8 Apr 2008.
El análisis de Wells y Fuls se basa en la coincidencia simultánea de varias efemérides astronómicas descritas en el Códice de Dresden (figura que abre esta entrada). La cronología estándar de GMT, por los nombres de sus autores, Goodman (1905), Martínez (1926) y Thompson (1927), ha de ser corregida en 208 años, gracias al uso de ordenadores para el cálculo de las efemérides astronómicas (ver figura de abajo). La nueva cronología, llamémosla WF, corresponde mucho mejor con muchos acontecimientos relevantes de la civilizació maya. Sin embargo, no ha sido tenido en cuenta por los productores y guionistas de la película “2012” que prefieren la GMT por razones puramente comerciales. La pela es la pela.
La ecología humana permite comprender cómo nos relacionamos con los demás y permite desarrollar modelos matemáticos de nuestro comportamiento, basados en ecuaciones diferenciales ordinarias y estocásticas no lineales. Strogatz en 1988 introdujo el primer modelo matemático del amor (o del enamoramiento). Sprott en 1994 introdujo términos no lineales y una dinámica mucho más interesante. Desde entonces muchos otros lo han mejorado. La última aportación es el artículo de Cherif y Barley que introduce un modelo estocástico del amor. Una buena excusa, como cualquier otra, para recordar el amor, las matemáticas y el amor a las matemáticas. Un tema tan apasionante seguro que levanta pasiones. El artículo técnico es Alhaji Cherif, Kamal Barley, “Stochastic Nonlinear Dynamics of Interpersonal and Romantic Relationships,” ArXiv, Submitted on 30 Oct 2009. Por cierto, esta entrada es la mejor excusa posible para recordar al genial Kiyosi Ito, uno de los padres de la teoría de ecuaciones estocásticas, primer ganador del Premio Gauss de la IMU, quien concede las Medallas Fields, concedido en el ICM 2006 de Madrid, quien falleció el 10 de noviembre de 2008, ya entonces (agosto 2006) estaba muy enfermo y recogió el premio su hija (actriz y cantante famosa en Japón), que se hizo la foto de rigor con Su Majestad Juan Carlos I de España.
Las relaciones románticas son las relaciones interpersonales más importantes en la vida social humana, especialmente durante la adolescencia. Más del 70% de los estudiantes de formación secundaria declaran que están viviendo o han vivido una relación romántica. En adultos la mayoría de estas relaciones fracasa, en el sentido de que no concluye en la formación de una pareja, compromiso estable o matrimonio. El estudio experimental de las relaciones románticas es difícil, por ello los expertos en ecología humana recurren a modelos matemáticos similares a los utilizados en ecología. Esta rama de la ciencia se inició con el análisis mediante ecuaciones diferenciales lineales de las relaciones románticas en la obra Romeo y Julieta de Shakespeare que realizó Strogatz en 1988 con fines docentes (“Love affairs and differential equations“). Desde entonces muchísimos matemáticos han utilizado las “ecuaciones del amor” para facilitar la docencia de la dinámica de sistemas no lineales (como Sprott en “Dynamical models of love,” quien también ha estudiado la felicidad en “Dynamical models of happiness“). Estos autores han introducido correcciones no lineales al modelo de Strogatz y lo han extendido, por ejemplo, a los triángulos amorosos. Además, se han utilizado modelos matemáticos más avanzados como ecuaciones con retrasos y modelos estocásticos, como los desarrollados por Cherif y Barley en el nuevo artículo que comentamos.
Los modelos más sencillos son del tipo Strogatz-Sprott y se basan en cuatro estados posibles de enamoramiento que se muestran en la figura de la izquierda: (I) deseo correspondido (eager beaver), saber que la otra persona nos ama refuerza nuestro propio amor hacia ella; (II) amor precavido (cautious lover), rechazamos nuestros propios sentimientos pero los de la otra persona refuerzan nuestro amor; (III) amor ermitaño (hermit), rechazamos nuestros propios sentimientos y los de la otra persona; y (IV) tímido narcisista (narcissistic nerd), nuestro amor es intenso pero nos hecha para atrás que la otra persona también nos ame. El modelo se basa en dos ecuaciones diferenciales acopladas para las variables que miden el amor hacia la persona amada, correspondiendo los valores positivos a sentimientos positivos (amistad, pasión, en función de la magnitud del valor) y valores negativos a sentimientos negativos (antagonismo, desdén). El modelo propuesto es el siguiente
donde las constantes representan la atracción hacia al otro. Los parámetros indican el grado con que un individuo ha internalizado sus propios sentimientos y su propia autoestima. Los parámetros $\beta _{i}$ representan el efecto de refuerzo que los sentimiento de la otra persona provoca en nosotros. La constante introduce una función de retorno que, según los autores, modela el amor entre Steve Urkel y Laura Winslow en la teleserie “Cosas de casa”: Cuando Steve se desespera, el antagonismo de Laura se reduce por su sentimiento de compasión hacia él.
Este sistema dinámico tiene un punto de equilibrio dado por
que es no negativo y asintóticamente estable si y sólo si
donde y es la función de retorno linealizada. En cualquier otro caso, el equilibrio es inestable.
Basándose en este modelo, Alhaji Cherif y Kamal Barley introducen un nuevo modelo de carácter estocástico que presenta una mayor diversidad de comportamientos dinámicos. Este modelo corresponde a una proceso de Markov continuo cuya tabla de transición aparece a la izquierda y que conduce a una ecuación diferencial estocástica en el sentido de Ito, de la forma
Supongo que la mayoría de los lectores de este blog no conocerán este tipo de modelos matemáticos, así que no entraré en muchos detalles (los interesados en lo mínimo de lo mínimo pueden consultar T.E. Govindan, “Ecuaciones diferenciales estocásticas“). Hoy en día hay muy buenos métodos numéricos (y software en Internet) para la resolución de este tipo de ecuaciones estocásticas. Las ecuaciones diferenciales estocásticas para el modelo de Cherif-Barley son
Lo más interesante del modelo estocástico es que presenta comportamientos que no se observan en el modelo determinista, con lo que su dinámica es mucho más rica e interesante. La figura de arriba muestra comportamiento oscilatorio para valores de los parámetros para los que el sistema determinista no lo presenta. La figura de abajo muestra la aparición de dos puntos de equilibrio estables y la transición (difusión) entre ellos.
El análisis de los resultados del modelo de Cherif-Barley en su propio artículo es pobre, pero se me antoja que los resultados son muy interesantes y darían para una extensa discusión. Sin embargo, como siempre, mi intención es solo mostraros cosas curiosas que os llamen la atención y os provoquen una lectura de artículos técnicos que de otra manera, quizás, nunca llegaríais a conocer.
Los profesores de mateamática aplicada o de asignaturas de modelado de sistemas podrían proponer a sus estudiantes como práctica el desarrollo de un modelo del amor y las relaciones románticas. Ya algunos lo han hecho, como nos cuenta Kari, guapa estudiante de física en Perú, en su blog y con bastante éxito entre los alumno, según ella misma. Los alumnos tuvieron que exponer sus trabajos y sus razonamientos fueron realmente curiosos: “No podía creer como defendían sus puntos de vista hablando tan abiertamente de ese tema del cual a muchos en más de 3 años nunca escuché hablar y teniendo en cuenta que la última conversación que tuve con ellos fué sobre las propiedades del Hamiltoniano cuántico.”
Jean-Pierre ha publicado poco en ArXiv desde entonces, sólo algunos artículos epistemológicos sobre la Historia de la Gran Explosión y el Fin de la Física. Por ello me ha sorprendido hoy con un curioso artículo sobre la paradoja de los gemelos en un universo de geometría y topología arbitraria, J.-P. Luminet, “Time, Topology and the Twin Paradox,” ArXiv, Submitted on 30 Oct 2009, aunque en realidad es una secuela “digerible” de un artículo anterior, Jean-Philippe Uzan, Jean-Pierre Luminet, Roland Lehoucq, Patrick Peter, “Twin paradox and space topology,” Eur. J. Phys. 2002 [gratis en ArXiv].
La “paradoja” de los gemelos tiene fácil “resolución” en un espaciotiempo plano (en el marco de la relatividad especial), gracias a que el gemelo que viaja tiene que acelerarse (cambiar su velocidad) para cambiar de dirección y poder regresar. El análisis en relatividad general es más complicado ya que, por un lado, estas aceleraciones son equivalentes a campos gravitatorios, lo que provoca un retraso adicional de los relojes, una dilatación temporal gravitatoria, y por otro lado, no es necesaria ninguna aceleración para explicarla en un espaciotiempo compacto, en el que el gemelo puede regresar dándole una vuelta a todo el universo sin cambiar su velocidad.
En un universo con una topología múltiplemente conexa, como el toro de la figura de la izquierda, la explicación de la “paradoja” se encuentra en la propia topología. Hay trayectorias ”convencionales” como la número 2, que implican aceleraciones, pero también hay trayectorias como la 3 y la 4 que no las requieren. En estas trayectorias la asimetría entre ambos gemelos que explica la “paradoja” se encuentra en el hecho de que las trayectorias que siguen no son homotópicamente equivalentes. El índice (en inglés winding number) de las trayectorias 2, 3 y 4 es (0,0), (1,0) y (0,1) , con lo que si cada gemelo sigue una trayectoria con diferente índice se produce la dilatación que explica que el que se mantiene en reposo envejezca más rápido que el que se va de viaje. La homotopía y la topología al auxilio del físico relativista que trata de explicar la paradoja de los gemelos en relatividad general. Los cálculos en detalle son complicados pero las ideas son muy sencillas.
PS (3 noviembre 2009): Un nuevo artículo de Jean-Pierre sobre la simetría y la belleza en el arte, en la ciencia y en la astronomía puede ser de interés para muchos de los lectores: J.-P. Luminet, “Science, Art and Geometrical Imagination,” ArXiv, 2 Nov 2009.
El hidrato de un gas es el material que se obtiene al congelar una mezcla de agua y gas, de tal forma que la retícula molecular del hielo encierre a dicho gas. El “hielo de metano” o hidrato de metano es el ejemplo más habitual y se encuentra bajo las capas de lodo marino. Sorprendentemente es un material inflamable, arde al acercar una llama, y podría ser utilizado como combustible, pero el metano es un gas de invernadero. ¿Cómo se forma el hidrato de metano? Matthew R. Walsh y sus colaboradores de la Colorado School of Mines, EEUU, han utilizado simulaciones dinámicas moleculares para estudiar la formación espontánea del hidrato de metano y su crecimiento. Los resultados del ordenador permiten seguir el proceso en detalle en una escala de microsegundos. El proceso se basa en la formación de “jaulas” moleculares en las que se ven encerrados los átomos de metano que se van autoorganizando hasta formar una estructura ordenada similar a un cristal. Este proceso es espontáneo porque es energéticamente favorable. Los dos vídeos que acompañan esta entrada ilustran este proceso de nucleación y “enjaulamiento” del metano en la retícula de hielo. El artículo técnico es Matthew R. Walsh, Carolyn A. Koh, E. Dendy Sloan, Amadeu K. Sum, David T. Wu, “Microsecond Simulations of Spontaneous Methane Hydrate Nucleation and Growth,” Science Express, Published Online October 8, 2009. Los detalles de las simulaciones por ordenador realizadas se encuentran en la Información Suplementaria.
Las simulaciones han requerido un día de trabajo cada 75 ns (nanosegundos) de simulación en un supercomputador de 23 TFLOP (“billones” de operaciones en coma flotante por segundo), constituido por un cluster de procesadores. Se han simulado 512 átomos de metano y 2944 moléculas de agua (hielo) enfriados a una temperatura de 305 K y a una presión de 10 MPa (megapascales). El dominio tridimensional simulado es un cubo con un lado de 5 nm (nanómetros) con condiciones de contorno periódicas. Se ha utilizado un paso de tiempo de 2 fs (femtosegundos).
El vídeo que abre esta entrada muestra un detalle de las fases iniciales de formación de las “jaulas” de hielo que encierran a las moléculas de metano dando lugar al crecimiento y formación del hidrato de metano. Sólo se muestran algunas de las moléculas de agua (esferas pequeñas) y de metano (esferas grandes). Han sido seleccionadas las que acaban formando parte de la estructura que se observa al final. Los enlaces de hidrógeno entre las moléculas de agua se muestran como líneas rojas a trazos.
El vídeo que cierra esta entrada muestra una visualización durante de 2 μs de tiempo real de la nucleación del hidrato de metano y su crecimiento a una temperatura de 250 K y una presión de 50 MPa. Las moléculas de agua se muestran como línes sólidas negras, los enlaces de hidrógeno entre las moléculas de agua se muestran como líneas a trazos rojas y las moléculas de metano como esferas sólidas azules, que cuando quedan “enjauladas” pasan a tener un color verde claro.
Las clases de complejidad clásicas y cuánticas se relacionan entre sí de una forma complicada que todavía no conocemos en detalle y por ahora todo son hipótesis. Las clases P y BQP son las clases de problemas resolubles de forma eficiente (polinómica) en ordenadores clásicos y cuánticos, resp. Las clases NP y QMA contienen los problemas de decisión que creemos que son más difíciles para ordenadores clásicos y cuánticos, resp., para los que existen algoritmos eficientes, clásicos y cuánticos, resp., que permiten decidir si una solución es correcta o no. Un artículo reciente en Nature Physics ha demostrado que las clases QMA, NP y P colapsarían (serían iguales entre sí), resolviendo la conjetura P versus NP con una igualdad, si se puede resolver de forma eficiente la simulación de sistemas cuánticos descritos por la teoría del funcional densidad (DFT). Por ejemplo, si un modelo concreto, el modelo cuántico de Hubbard, se puede simular en tiempo polinómico. Nadie cree que esto sea posible, pero carecemos de una demostración, todavía. Nos lo cuenta el experto en la teoría de la complejidad cuántica Scott Aaronson, “Computational complexity: Why quantum chemistry is hard,” Nature Physics 5: 707-708, 2009, haciéndose eco del artículo técnico de Norbert Schuch & Frank Verstraete, “Computational complexity of interacting electrons and fundamental limitations of density functional theory,” Nature Physics 5: 732-735, 2009.
La clase de complejidad del Protocolo Merlín-Arturo (MA) es la clase de problemas de decisión resolubles por el protocolo siguiente. Merlín tiene recursos computacionales ilimitados y envía a Arturo una demostración de tamaño polinómico que prueba que la respuesta es “sí.” Arturo puede verificar dicha prueba en la clase BPP (en tiempo polinómico con un algoritmo probabilístico). Si la respuesta es “sí” existe una demostración que Arturo aceptará como correcta con una probabilidad mayor que 2/3 y si la respuesta es “no” todas las demostraciones serán aceptadas por Arturo con una probabilidad menor que 1/3.
La clase de complejidad cuántica del Protocolo Merlín-Arturo (QMA) es la versión cuántica de MA y corresponde a un Merlín que envía una mensaje con una prueba cuántica que Arturo puede verificar en la clase BQP (en tiempo polinómico utilizando un algoritmo cuántico). Si la respuesta es “sí” existe un estado cuántico (demostración) que Arturo aceptará como correcta con una probabilidad mayor que 2/3 y si la respuesta es “no” todos los estados (demostraciones) serán rechazados por Arturo con un probabilidad mayor que 2/3.
El modelo de Hubbard describe un gas de electrones fuertemente acoplados por potenciales de Coulomb en la retícula de un sólido y permite comprender la transición entre un material conductor y uno aislante. La técnica matemática más utilizada para simular este modelo físico es la llamada teoría del funcional densidad (density functional theory). El nuevo artículo demuestra que si dicho problema se puede simular de forma eficiente, las clases de complejidad QMA y P serán iguales. Esto implica un gran avance en dos frentes. Por un lado, en la propia teoría de la complejidad de algoritmos cuánticos. Y por otro lado, impone un límite fundamental a la propia teoría del funcional densidad ya que una demostración de que P =!= NP (lo que todo el mundo cree) implicaría que nunca podremos simular eficientemente problemas “aparentemente” tan sencillos como el modelo de Hubbard incluso utilizando ordenadores cuánticos.
Esto sorprenderá a muchos ya que la mayoría pensaba que la utilidad más importante de los ordenadores cuánticos (cuando los haya) será la simulación de sistemas cuánticos. Pero si un sistema cuántico tan sencillo como el modelo de Hubbard es tan complejo de simular en un ordenador cuántico como en uno clásico, dicha ventaja se cae por su propio peso. Los avances en computación cuántica no cesan y cada día nos sorprenden más a los que somos aficionados a este “arte,” a esta ciencia.
Una ruta hacia el caos es un mecanismo por el cual un sistema dinámico con un parámetro pasa de un estado no caótico a un estado caótico determinista conforme varía dicho parámetro. La ruta hacia el caos más famosa es una cascada de bifurcaciones de periodo doble. Se conocen muchos ejemplos pero no hay una teoría genérica sobre este tipo de rutas. Sander y Yorke nos presentan el nacimiento de dicha teoría, la Teoría de las Cascadas de Periodo Doble, en un artículo que acabará siendo publicado en PRL (tiempo al tiempo). Habitualmente un sistema dinámico que presenta una cascada de este tipo presenta también infinitas más. Sander y Yorke lo demuestran en dimensión 1 y 2 y lo conjeturan en dimensión arbitraria. Hay que recordar que el caos no se da en sistemas dinámicos continuos (ecuaciones diferenciales ordinarias) en dichas dimensiones, pero sí en los discretos (aplicaciones o maps, en inglés). Aunque los autores no lo conjeturan explícitamente en su artículo, parece cantado conjeturar dicho resultado también en dimensión mayor de 2. El artículo técnico es Evelyn Sander, James A. Yorke, “The cascades route to chaos,” ArXiv, Submitted on 19 Oct 2009.
En la figura que abre esta entrada se presenta el diagrama de bifurcaciones de la aplicación logística. Conforme mu crece acercándose a un punto de acumulación en 3,5699457… se observa una sucesión infinita de bifurcaciones de periodo doble, que duplica el número de órbitas periódicas de periodo par hasta alcanzar virtualmente un valor infinito, tras el cual aparece una ventana con un periodo impar. La más curiosa de estas ventanas es la ventana de periodo 3 que aparece alrededor de 3,8284… Este comportamiento es bastante genérico y se observa en gran número de modelos discretos con aplicaciones prácticas.
Sander y Yorke han demostrado (en dimensión 1 (como la aplicación logística) y 2) que en un sistema discreto que presenta una cascada de bifurcaciones de doble periodo toda órbita periódica es parte de una cascada, luego hay siempre infinitas cascadas en un sistema caótico. Este comportamiento es genérico bajo hipótesis muy generales en el sistema discreto. Por ejemplo, si un sistema presenta sólo un número finito de cascadas (y cumple las condiciones del teorema), entonces no es caótico. Los resultados de Sande y Yorke muestran que las cascadas de doble periodo son tan fundamentales como las órbitas periódicas. En este sentido este artículo presenta el primer gran resultado de la teoría de las cascadas de doble periodo a la que desde este blog le auguramos un sustancioso futuro.
La Biología Sintética se define como “una aproximación rigurosa a la Biología desde la Ingeniería basada en la aplicación del diseño de sistemas a procesos biológicos complejos” [fuente]. Su objetivo fundamental es desarrollar una biblioteca de BioBricks (bioladrillos), ”unidades modulares básicas de ADN que realizan una función simple. Un BioBrick es un fragmento de ADN que codifica el código genético de un elemento funcional conocido y que puede ser empalmado con cualquier otro BioBrick para formar un módulo complejo.” Uno de los biobricks más famosos es el interruptor genético (genetic toggle switch) que se utiliza para controlar el apagado/encendido de la expresión de un gen. Desde un punto de vista matemático, un interruptor biológico es un sistema biológico que presenta una biestabilidad, que puede estar en dos estados posibles. Este sistema permite la generación de comportamiento oscilatorio autosostenido (un ciclo límite). Su análisis dinámico y numérico se presenta en bastante buen detalle en el artículo técnico de Didier Gonze, “Coupling oscillations and switches in genetic networks,” Biosystems, Article in Press, 2009, que desde aquí recomiendo no sólo a los aficionados a la biología sino también a los aficionados a la matemática.
He de confesar que recientemente yo mismo analicé el comportamiento matemático de este sistema biológico y descubrí por mí mismo muchos de los resultados que aparecen revisados en el artículo de Didier Gonze. Una revisión bibliográfica a posteriori me permitió comprender que lo que yo creía descubriemientos novedosos en realidad eran conocidos ya hace una década. Coronar una montaña, aunque uno no sea el primero en lograrlo, siempre es todo un logro. Contemplar el camino recorrido con los ojos de otros siempre nos muestra detalles que estuvieron a nuestro alcance pero que omitimos por distracción o ignorancia.
El interruptor o toggle switch está compuesto de dos genes que se reprimen mutuamente, es decir, el gen X expresa una proteína PrX que reprime al gen Y y viceversa, el gen Y expresa a PrY que reprime a X, y fue introducido por Timothy S. Gardner, Charles R. Cantor, James J. Collins, “Construction of a genetic toggle switch in Escherichia coli,” Nature 403: 339-342, 20 January 2000 [en la figura de la izquierda se omite la representación de las proteínas]. Es habitual modelar matemáticamente la inhibición (represión) mediante una ley de Hill con un exponente de cooperatividad n. La formulación matemática de la izquierda está adimensionalizada.
La figura de arriba ilustra la dinámica del interruptor cuando los parámetros permiten la biestabilidad, cuando el parámetro a1 se encuentra en el intervalo entre las dos bifurcaciones de punto de silla (SN1=1.4 y SN2=6.8) que muestra la figura superior izquierda. En dicho caso, la intersección de las dos nullclinas (funciones no lineales del miembro derecho del modelo matemático) presenta tres puntos fijos, dos estables y uno inestable central (figura abajo izquierda). Las trayectorias en tiempo típicas del sistema se muestran en la figura superior derecha. Dependiendo de las condiciones iniciales el sistema puede converger a uno de los dos posibles estados estacionarios estables. Es importante recordar que cuando a1>SN2 o a1<SN1 el sistema se comporta de forma monoestable (sólo hay un punto estacionario estable), no ilustrado en la figura de arriba. El comportamiento oscilatorio es debido a la histéresis del sistema que se muestra en la figura inferior derecha y que conduce a oscilaciones autosostenidos de tipo ciclo límite (siguiendo las flechas en la figura). La variación del parámetro a1 requiere que se acople al gen X una proteína que active su expresión, normalmente mediante una ley de Michaelis-Menten. Esta proteína P1 se suele denominar represilador (no mostrada en el modelo matemático).
La parte más bonita del análisis matemático de este problema es el estudio del efecto de los parámetros del represilador P1 (que actúa como un forzamiento) en los diagramas de bifurcación del sistema. La figura de arriba muestra la aparición de comportamiento birrítmico para forzamientos alrededor de los dos puntos en los que se presenta la bifurcación de punto de silla. En este caso, las variables X o Y presentan una comportamiento oscilatorio de pequeña amplitud alrededor de sus valores en estado estacionario. Hasta dos ciclos límites estables se pueden observar en este caso. Todo depende del forzamiento introducido por el represilador, que permite inducir un comportamiento oscilatorio en un estado inicialmente estable.
Sin entrar en más detalles de este análisis dinámico me gustaría acabar recalcando que este su simplicidad permite utilizarlo como modelo de nivel intermedio en cursos de dinámica no lineal y caos. En dicho caso, conviene recalcar al alumno que este tipo de sistemas se ha observado biológicamente y ponerle algunos ejemplos (son fáciles de encontrar en la literatura).
Un artista es libre de contradecirse a sí mismo durante la creación de su propia obra. Si un artista afirma que ha desarrollado una obra siguiendo ciertas reglas no tiene por qué ser cierto que realmente lo ha hecho así. La libertad del arte así lo requiere. Sin embargo, los historiadores del arte, si leen que el artista ha hecho dichas afirmaciones se atreven a calificar de errores las partes de la obra que no cumplen con dichas reglas. Errores, intencionados o no, que no lo son para el admirador de la obra. Paul Lombardi es un musicólogo que compone música y analiza por ordenador la música compuesta por otros. Afirma que Ígor Stravinski cometió errores garrafales en su obra coral “Cánticos de Réquiem” (Requiem canticles) de 1966, una de sus últimas obras y obra cumbre de su periodo dodecafónico o serialista, iniciado tras la muerte de Arnold Schoenberg, el inventor del dodecafonismo. Ha analizado dicha obra con las técnicas matemáticas que se usan para analizar la obra de Schoenberg y ha descubierto que viola ciertos invariantes que caracterizan la música serialista. Por tanto, Stravinski ha cometido errores graves (serial mistakes) en dicha obra. Por cierto, Ígor Stravinski en los 1960, ya anciano y genio reconocido por todos, tenía todo el derecho de decir lo que le viniera en gana y de componer lo propio. Los amantes de la música clásica y de las matemáticas disfrutarán de Paul Lombardi, Michael J. Wester, “Serial mistakes in Stravinsky’s Requiem Canticles,” Mathematics and Computers in Simulation, Article in Press, 2009.
El libro de Edward N. Lorenz, el padre científico del efecto mariposa, titulado “The Essence of Chaos,” es una lectura obligada a los interesados en el caos determinista. Prácticamente sin fórmulas (salvo el capítulo sobre métodos numéricos) nos presenta muchos resultados interesantes. Uno de ellos es la caída caótica en una ladera ondulada, similar al efecto de la nieve llamado mogul en la jerga del esquí. Para los interesados en la formulación matemática detrás de las gráficas y comentarios de Lorenz, hemos de recomendar el trabajo en el software Mathematica desarrollado por (el ya emérito) Robert M. Lurie, “A Review and Demonstration of The Essence of Chaos by Edward N. Lorenz,” ArXiv, 12 Oct 2009 [publicado originalmente en Mathematica in Education and Research 11: 404-422, 2006]. El artículo incluye los códigos en Mathematica que permiten reproducir sus resultados. Los que sólo quieran jugar con el software pueden recurrir a “Chaos While Sledding on a Bumpy Slope,” Wolfram Demostrations Project, que incluye el código fuente. Los aficionados al caos, la matemática aplicada y/o Mathematica, que disfruten.
¿Dónde buscar chistes de matemáticos? La web está repleta. Sin embargo, me ha sorprendido que en la revista Notices de la AMS (de la American Mathematical Society) hay un artículo sobre chistes de matemáticos, en inglés, claro, y para matemáticos: Paul Renteln, Alan Dundes, “Foolproof: A Sampling of Mathematical Folk Humor,” 51: 24-34, January 2005 [es de acceso gratuito]. El artículo recopila chistes de matemáticos escogidos de diferentes fuentes (SciJokes, MathJokes, ProJoke22, Jokes, y MathJokesWisc). Como suele ocurrir con los chistes, muchos usan dobles sentidos en inglés de difícil traducción al español. Además, la mayoría harán poca gracia a los que no son aficionados a la matemático. Yo, me lo he pasado muy bien leyendo el artículo en inglés, así que, desde aquí te lo recomiendo para tu propio disfrute. Para los demás, algunas chistes traducidos.
“¿Cuántos matemáticos Bourbaki son necesarios para cambiar una bombilla? El reemplazo de una bombilla es un caso especial del teorema general del mantenimiento y reparación de sistemas eléctricos. Para establecer una cota superior y otra inferior del personal requerido, se debe determinar si se aplican las condiciones suficientes para el Lema 2.1 (sobre disponibilidad de personal) y para el corolario 2.3.55 (sobre la motivación del personal). Si y sólo si dichas condiciones se cumplen se podrá deducir dicho resultado mediante la aplicación de los teoremas de la sección 3.1123. Obviamente, la cota superior se obtendrá en un espacio abstracto de medida, utilizando la topología débil-* correspondiente.”
“Demostración por omisión: El lector puede completar los detalles fácilmente. Los otros 253 casos se tratan análogamente.”
“Teorema. Todos los números naturales son interesantes. Demostración: Por reducción al absurdo. Supongamos que n es el número natural más pequeño que no sea interesante. En dicho caso, n es un número natural muy interesante.”
“¿Qué es una ciudad compacta? Una ciudad que puede ser protegida por un número finito de policias cortos de vista sin importar lo cortos de vista que sean.” De hecho, bastarían n policías que pudieran ver una distancia de sólo 1/2n+2 para proteger el intervalo [0, 1] entero.
“¿Cuántos teóricos de números son necesarios para cambiar una bombilla? Nadie lo sabe, pero se ha conjeturado que serán un número primo.”
Ya lo contamos en este blog en “Quién la tiene más larga… y quién los tiene más grandes…,” el 8 de agosto de 2008, que no seáis mal pensados, que se refiere a la lista de publicaciones y a los índices de impacto de las revistas de sus publicaciones. “Así es como nos miden en el sistema universitario español.” En dicho artículo nos hacíamos eco de un informe de la IMU (Unión Matemática Internacional) de matemáticos especializados en estadística sobre los usos de la bibliometría a la hora de estudiar la calidad científica de revistas, investigadores e instituciones. El artículo se titula “Citation Statistics,” y sus autores Robert Adler, John Ewing y Peter Taylor lo acaban de publicar en la revista Statistical Science 24: 1-14 (2009) [versión gratis en ArXiv, 19 Oct 2009].
Poco más puedo decir a lo que ya dije, pero creo que es conveniente recomendar también la lectura de los comentarios que aparecen en dicha revista sobre dicho estudio (os pongo sólo el enlace en la versión ArXiv ya que en la revista basta pinchar en “next“): Bernard W. Silverman, “Comment: Bibliometrics in the Context of the UK Research Assessment Exercise,” ArXiv, 19 Oct 2009 [S.S. 24: 15-16], David Spiegelhalter, Harvey Goldstein, “Comment: Citation Statistics,” ArXiv, 19 Oct 2009[S.S. 24: 17-20], David Spiegelhalter, Harvey Goldstein, “Comment: Citation Statistics,” ArXiv, 19 Oct 2009 [S.S. 24: 21-24], Peter Gavin Hall, “Comment: Citation Statistics,” ArXiv, 19 Oct 2009 [S.S. 24: 25-26], y Robert Adler, John Ewing, Peter Taylor, “Rejoinder: Citation Statistics,” ArXiv, 19 Oct 2009 [S.S. 24: 27-28].
¡Que la fuerza … os acompañe! La bibliométrica, claro. ¡Y que los disfrutéis!
No me convence, pero el profesor emérito Victor M. Bogdan (también conocido como Witold M. Bogdanowicz) cree haber encontrado una explicación relativista a la anomalía de las sondas Pioneer basada en una corrección relativista introducida durante el flyby de una sonda espacial alrededor de un planeta. Según él, en cálculos previos no se ha tenido en cuenta la rotación propia del planeta que introduce un ligero cambio de origen relativista en la fuerza gravitatoria debida al Sol. Bogdan utiliza un resultado matemático reciente de él mismo, que denomina ”teorema de Bogdan-Feynman.” Para mí esta corrección relativista de un campo en rotación no está completamente justificada. Aún os lo dejo para vuestro atento análisis. Los artículos que los interesados habrían de leer son, por un lado, el breve sobre la anomalía, V.M. Bogdan, “NASA’s satellite orbit anomaly problem can be solved precisely in the frame of Einstein’s special theory of relativity. Anomaly confirms that gravity fields propagate with velocity of light as Einstein predicted,” ArXiv, Submitted on 17 Oct 2009, y por otro lado el más extenso sobre el teorema de Bogdan-Feynman, V.M. Bogdan, “Fields generated by a moving relativistic point mass and mathematical correction to Feynman’s law,” ArXiv, Submitted on 29 Sep 2009.
Como curiosidad, os informo que en el primero de estos artículos Bogdan afirma que descubrió la existencia de la anomalía de las sondas Pioneer gracias a un documental en youtube de un tal Anderson que cree que la causa de la anomalía puede ser un planeta X.
La mecánica cuántica de matrices de Heisenberg parece la formulación más natural para la resolución de problemas de álgebra lineal numérica mediante algoritmos cuánticos. ¿Por qué a nadie se le había ocurrido utilizarla? Quizás hay que ser un genio, como Seth Lloyd. Él y sus colaboradores han mostrado cómo utilizarla para resolver problemas como la resolución de sistemas lineales para matrices hermíticas de una dimensión enorme (creo que próximamente se extenderá dicho algoritmo a la resolución de problemas de autovalores). El nuevo algoritmo cuántico permite resolver sistemas lineales dispersos con un speedup exponencial respecto al mejor algoritmo clásico (bajo ciertas condiciones técnicas). Si se logra implementar este nuevo algoritmo permitirá la resolución de sistemas lineales con billones de variables. Para mí lo más importante es que muestra un nuevo camino en la computación cuántico que no ha sido recorrido y que generará muchos frutos en los próximos años, la computación cuántica aplicada a problemas de álgebra lineal numérica.
En muchos casos la solución de un sistema lineal, es decir, el vector tal que , donde y son una matriz y un vector dados de la misma dimensión, no es necesaria. Por ejemplo, cuando dicha solución es utilizada para evaluar una forma cuadrática como , donde es una matriz. El mejor algoritmo clásico para evaluar esta última expresión tiene un coste computacional en tiempo de si la matriz es dispersa (es una matriz de con sólo elementos no nulos) y es su número de condición. Lloyd y colaboradores han encontrado un algoritmo cuántico que lo logra en tan sólo donde es un polinomio. Para sistemas de gran dimensionalidad, esto implica una ganancia exponencial en la eficiencia del algoritmo. Además, el algoritmo cuántico utiliza solamente registros cuánticos de cubits y no requiere “cablear” cuánticamente ni la matriz ni los vectores y . Por otro lado, si no es hermítica no pasa nada se puede volver hermítica fácilmente duplicando su dimensión .
Resultados experimentales para microondas a 18 GHz.
Uno de los campos que recibirá próximamente un Premio Nobel de Física son los metamateriales. Permiten desarrollar capas de invisibilidad, superlentes y, ahora, agujeros negros artificiales. Propuestos teóricamente hace unos meses, se acaban de fabricar experimentalmente en Nanjing, China. Una región circular de la que la luz (microondas) puede entrar pero no escapar (como microondas, dicho metamaterial se calienta y emite luz infrarroja). Desde el punto de vista de la analogía física se trata de un agujero negro tan real como uno astrofísico, por lo que en un futuro permitirá realizar experimentos cuánticos, incluyendo la (posible) generación de radiación de Hawking en el laboratorio (aunque no será fácil lograrlo). La analogía ideal que todo físico relativista estaba buscando. Las sorpresas lloverán en los próximos años. ¿Algún día estos agujeros negros artificiales serán útiles para algo? Como son elementos absorbentes de la luz, podrán tener utilidad en el desarrollo de placas solares fotovoltáicas más eficientes que, quizás me aventuro a afirmar, acabarán en los tejados de nuestros hogares. Sí, agujeros negros artificiales en el tejado de nuestras casas. Da para pensar. Nos lo cuentan magistralmente, no sin cierto humor, en “Artificial Black Hole Created in Chinese Lab,” ArXiv blog, Wednesday, October 14, 2009 [noticia que busca portada en Menéame]. El artículo técnico experimental es Qiang Cheng, Tie Jun Cui, “An electromagnetic black hole made of metamaterials,” ArXiv, Submitted on 12 Oct 2009. Los interesados en la propuesta teórica original disfrutarán de Evgenii E. Narimanov, Alexander V. Kildishev, “Optical black hole: Broadband omnidirectional light absorber,” Appl. Phys. Lett. 95: 041106, 2009. Hay muchas otras propuestas basadas en cristales fotónicos y otras tecnologías ópticas.
Agujero negro artificial fabricado y detalle de sus celdas elementales.
Qiang y Tie han fabricado un circuito integrado con 60 círculos concéntricos que utiliza dos tipos de elementos, unos que resuenan con las microondas y otros que no lo hacen. Las capas interiores son capaces de absorber completamente microondas con una frecuencia de 18 GHz que incidan en cualquier dirección. Obviamente, la energía ni se crea ni se destruye, por lo que dichas capas interiores se calientan. Materiales completamente negros, es decir, completamente absorbentes de la luz son de gran utilidad en la fabricación de células solares para placas fotovoltáicas.
Simulaciones numéricas para el agujero negro artificial con microondas a 50 GHz.
Israel Moiseevich Gelfand, ya con 96 años, podía morir en cualquier momento y falleció el lunes pasado (5 de octubre). Muchos lectores de este blog ignorarán quién es, uno de los matemáticos más importantes del s. XX, padre de las técnicas de scattering inverso, de enorme importancia no sólo en matemáticas y física, sino también en medicina: son fundamentales en tomografía e imagen por resonancia magnética nuclear. Yo estudié su trabajo en el contexto de la transformada espectral inversa y la teoría de solitones. Gelfand fue un todoterreno y trabajó en casi todas las ramas de la matemática.
Hijo científico de Andrei Kolmogorov y padre del también matemático Sergei I. Gelfand, abandonó la Unión Soviética en 1989, pasó un año en Harvard y el MIT, obteniendo un puesto de profesor en la Universidad de Rutgers, EEUU.
Para Gelfand “la matemática es una manera de vivir la vida todos los días. Hasta los borrachos saben de matemáticas. Ninguno dudará la respuesta correcta a ¿qué es mejor 2 botellas de vodka para 3 personas o 3 botellas para 5? o sea, ¿qué es mayor 2/3 o 3/5?”
Para los matemáticos y físicos, recomiendo la entrada del genial Terence Tao, “Israel Gelfand,” What’s New, 7 October, 2009. Se centra en la ecuación de Gelfand-Levitan-Marchenko.
Para llevar una sonda espacial desde la Tierra hasta cualquier planeta gigante del Sistema Solar se aprovecha a los demás planetas para que les den un “tirón” gravitatorio que las acelere. La mecánica celeste de este proceso es muy simple. La energía de la sonda debería conservarse. Sin embargo, no es así y se observa una aceleración de causa desconocida. Esta anomalía ha sido observada en las sondas espaciales Galileo, NEAR (Near Earth Asteroid Rendezvous), Cassini, Rosetta, y Messenger, y es posible que esté detrás de la anomalía de las sondas Pioneer. Lo sorprendente es que se conoce una fórmula (ver la figura de la derecha) que describe dicho proceso. ¿Quién logrará explicar esta fórmula? ¿Por qué aparece la velocidad de la luz en ella? ¿Por qué el ángulo de declinación de la sonda es clave? Muchas preguntas sin respuesta, pero tener una fórmula abre un camino hacia una solución. Varios físicos han ofrecido posibles explicaciones como efectos de la materia oscura alrededor del planeta, modificaciones de la relatividad especial, de la relatividad general, o de la ley de la inercia de Newton. Por ahora ninguna de estas explicaciones explica esta fórmula con detalle. Nos lo cuentan en Michael Martin Nieto (LANL) y John D. Anderson (JPL), “Earth Flyby Anomalies,” ArXiv, Submitted on 7 Oct 2009. ¿Eres físico? ¿Te atreves a proponer alguna nueva explicación?
Un sistema cuántico puede mostrar el efecto túnel incluso sin una barrera que atravesar, es el efecto túnel dinámico. En la figura c se muestran los estados caóticos (verde) y no caóticos (marrón y violeta) de un sistema clásico. El modelo cuántico de dicho sistema caótico salta por efecto túnel dinámico entre los estados clásicos estables, evitando los estados caóticos. Una ilustración experimental de este fenómeno de “caos cuántico” ha sido obtenida por Jessen y sus colegas, quienes han logrado visualizar este efecto túnel con gran detalle, permitiendo la reconstrucción completa del estado cuántico del sistema conforme ocurre dicho proceso. Una exquisita visualización (incluye animaciones) de como el sistema cuántico “evita” atravesar las regiones caóticas que sólo existen (o están permitidas) en el sistema clásico. El experimento ilustra a las mil maravillas las grandes dificultades que ofrece la transición de lo clásico a lo cuántico y viceversa, que muchos libros de texto (y físicos) asumen casi como trivial. Nos lo cuenta Daniel A. Steck, “Quantum mechanics: Passage through chaos,” News and Views, Nature 461: 736-737, 8 October 2009, haciéndose eco del magnífico artículo técnico de S. Chaudhury, A. Smith, B. E. Anderson, S. Ghose, P. S. Jessen, “Quantum signatures of chaos in a kicked top,” Nature 461: 768-771, 8 october 2009.
La mecánica clásica y la mecánica cuántica se llevan como el perro y el gato. Cuando se aman, se aman de corazón, pero cuando se odian, los pelos se erizan. La mecánica clásica permite la existencia de sistemas caóticos, es decir, sistemas deterministas no lineales disipativos muy sencillos cuyo comportamiento es impredecible debido a la fuerte dependencia con respecto a las condiciones iniciales. La mecánica cuántica es lineal y conservativa (no disipativa), por definición, luego no puede presentar comportamiento caótico determinista. El modelo cuántico asociado a un sistema clásico caótico no presenta caos. Este es el llamado problema del caos cuántico. Si la mecánica clásica es un límite de la cuántica, cómo es posible que exista el caos determinista. Además, cómo ocurre este proceso de transición entre lo clásico y lo cuántico para los sistemas caóticos.
Jessen y sus colegas han estudiado experimentalmente el comportamiento de la versión cuántica de un sistema caótico con extremo detalle y con énfasis en la transición entre lo cuántico y lo clásico, mostrando que en dicha transición se produce un efecto túnel dinámico. En el efecto túnel convencional una partícula cuántica puede atravesar un barrera de potencial con una probabilidad no nula. En el efecto túnel dinámico el sistema recorre el espacio de fases clásico a saltos cuánticos sin atravesar las regiones caóticas que el sistema cuántico no puede describir. La impredecibilidad del sistema caótico clásico se refleja en cierta impredecibilidad en el sistema cuántico, pero por razones diferentes. En el primer caso es debida a la fuerte dependencia con los cambios en las condiciones iniciales del sistema (pequeños cambios producen enormes diferencias en la dinámica resultante conforme el tiempo transcurre). En el segundo caso la impredecibilidad es debida a las transiciones aleatorias por efecto túnel entre estados no caóticos. Más aún, el sistema cuántico puede presentar estados entrelazados en los que se encuentra en un estado de superposición entre los varios estados estables (no caóticos) posibles. En este sentido, presenta una impredicibilidad adicional ya que no está en un estado concreto sino en una especie de mezcla de posibles estados.
El artículo de Jessen y sus colegas no considera en detalle la física íntima de la transición entre lo clásico y lo cuántico ya que no son capaces de transformar gradualmente el sistema clásico en cuántico o viceversa. Esta transición es extremadamente difícil de estudiar. Sin embargo, Steck cree que este trabajo nos acerca hacia los experimentos futuros que podrán observarla. La mecánica cuántica nos sigue ofreciendo sorpresas después de más de un siglo de trabajos teóricos y experimentales. Lo que daría P.A.M. Dirac por haber dispuesto de este experimento en vida.
El artículo de Francisco M. Fernández “On some approximate methods for nonlinear models,” Applied Mathematics and Computation 215: 168-174, September 2009, está en el Top 25 de artículos más descargados de ScienceDirect entre Abril y Junio de 2009. Muchos están leyendo su trabajo, lo que es una señal de la buena labor que está llevando a cabo contra los He-sianos y los homotópicos, grandes especialistas en rellenar páginas y páginas de artículos científicos en revistas de Matemática Aplicada y Física Matemática que no contienen más que desarrollos en serie de Taylor mal calculados para la solución de ecuaciones diferenciales (la mayoría de las cuales tiene solución exacta conocida). Para Marcelo es una labor dura, pero alguien tiene que hacerla.
Los interesados en seguir la cruzada de Marcelo disfrutarán con sus dos últimos artículos en ArXiv. Si eres matemático aplicado o estudiante de matemáticas aplicadas, tienes que leerte estos artículos. O llorarás de pena, o te partirás de risa.
Francisco M. Fernandez, “Perturbation approaches and Taylor series,” ArXiv, Submitted on 1 Oct 2009. Una revisión detallada de las últimas grandes aportaciones a la ciencia utilizando las técnicas HPM, HAM y ADM, grandes avances como el cálculo del desarrollo de Taylor de , en el que los autores demuestran su maestría a la hora de aplicar la técnica HPM teniendo en cuenta que .
Como no, el artículo de Marcelo ha sido rechazado porque no es suficientemente novedoso: “I have determined that it lacks the qualities of significant timeliness and novelty that we are seeking in this journal.” Es novedoso publicar basura. No es novedoso aclarar que la basura es basura. Ya se sabe, cada maestro con su librillo, cada editor con su revistilla.
Francisco M. Fernández, “On a simple approach to nonlinear oscillators,” ArXiv, Submitted on 4 Oct 2009, en el que nos muestra claramente el gran número de errores y sinsentidos en una de las últimas grandes obras de Ji-Huan He (junto al gran Zhong-Fu Ren) “A simple approach to nonlinear oscillators,” Physics Letters A (PLA) 373: 3749-3752, 5 October 2009. Un importantísimo artículo científico que estudia 3 modelos triviales, que cualquier profesor de primer curso le podría exigir a sus alumnos que supieran resolver. Su novedosa técnica para resolver la ecuación se basa en meter la pata hasta el fondo y asumir un ansatz incorrecto para la solución. Un error increíble que les lleva a un retrueque técnico para deshacer el error y obtener una aproximación correcta a la solución. Eso sí, aproximación a una ecuación que no la necesita pues la solución exacta es conocida desde hace siglos (excepto por los He-sianos, faltaría más).
¿Ha logrado publicar Marcelo su crítica en PLA? No, ni mucho menos. El editor le ha pedido que contacte con He para solicitarle permiso para publicar la crítica: “We urge you to contact the authors of this article before you submit a comment for publication. I am going to reject the manuscript for now, but if after speaking directly with the authors you’ve come to an agreement that this manuscript should be published then you can resubmit.”
Sin palabras, las largas manos del poder He-siano en acción.
¿Por qué un banco central de un país no puede imprimir todos los billetes que quiera? Porque el papel no es lo que vale, sino lo que representa; representa dinero o riquezas que el gobierno tiene en las arcas; si imprimen papeles sin valor, eso es lo que se obtiene, papel sin valor. Sin embargo, hay banqueros centrales a los que les encanta el papel y no les importa la inflación. Destaca entre ellos Gono Gideon, gobernador del Banco Central de Zimbabue (Reserve Bank of Zimbabwe) desde diciembre de 2003 a noviembre de 2008, quien ha recibido el Premio Ig Nobel de Matemáticas por imprimir billetes desde un céntimo (0.01 $) hasta cien mil millones (100.000.000.000 $). Una buena manera de educar a su población en el uso del sistema de numeración decimal. De hecho, ya se ha impreso un billete de 100 billones de dólares, como veis en la foto de abajo. ¿Qué artículo o documento técnico ha sido premiado con este premio Ig Nobel? El libro de Gideon Gono, “Zimbabwe’s Casino Economy — Extraordinary Measures for Extraordinary Challenges,” ZPH Publishers, Harare, 2008.
El físico británico J. J. Thomson ganó el Premio Nobel en 1906 por el descubrimiento del electrón. En 1904 propuso un problema matemático muy difícil de resolver en general: ¿cuál es la configuración de mínima energía para N electrones (con una fuerza repulsiva 1/r2) en una superficie esférica? Para N pequeño obtener la solución óptima a este problema es fácil. Para 4, 6, y 12 corresponden a los vértices de un sólido platónico. Hasta N=400 se conocen las soluciones óptimas. Sin embargo, para N>400 sólo se conocen algunas pocas, el resto son sólo las mejores candidatos obtenidas por ordenador. Wales, McKay y Altschuler han obtenido por simulación las mejores configuraciones hasta el momento en el rango N de 400 a 4000. La vídeo muestra cinco de los nuevos resultados para N=400, 752, 1632, 3952, y 4352. Los tres primeros son configuraciones simétricas. Los dos últimos son configuraciones asimétricas ligeramente de menor energía que las simétricas observadas. ¿Serán óptimas? Nadie lo sabe pero la búsqueda de la demostración por ordenador continúa. Nos lo cuenta Tony Phillips, “Progress on the Thomson problem,” Take on Math in the Media, September, 2009.
En una configuración de mínima energía cada electrón está rodeado de 6 vecinos cercanos (hexágonos verdes en el vídeo) resultando en una carga efectiva nula, excepto ciertos electrones que están rodeados de 5 vecinos (pentágonos rojos) con una carga efectiva de +1, o de 7 vecinos (heptágonos azules) con una carga efectiva de -1. Siendo Ci el número de los vecinos cercanos al electrón i-ésimo, la red que conecta los electrones más cercanos entre sí define una triangulación de la superficie de la esfera con V=N vértices, E = (1/2) Σi Ci aristas y F = 2 E/3 caras. El teorema de Euler, V-E+F=2, aplicado a esta tringulación nos da Σi (6-Ci) = 12, es decir, la suma de las cargas efectivas debe ser igual a 12. El problema de optimización a resolver es dónde hay que colocar las cargas efectivas para minimizar la energía total.
Como se observa en el vídeo, para las configuraciones con N = 400, 752, 1632, 3952, y 4352, conforme N crece, el número de heptágonos también crece. Las tres primeras configuraciones son (aproximadamente) simétricas, con una simetría icosaédrica aproximada que en algunos casos, como para N=1632, es exacta. Lo más sorprendente es que en muchos casos, como los dos últimos ilustrados en el vídeo, las configuraciones simétricas no son siempre las de menor energía. La energía potencial se define geométricamente como P = Σi>j |ri – rj|-1, donde se ha representado el electrón i-ésimo con un vector unitario ri in R3. Por ejemplo, para N=4352 la configuración cuasi-óptima tiene energía potencial P = 9311276, mientras que la configuración con 12 rosetas colocadas simétricamente (algo parecido a la configuración con N=1632 del vídeo) sólo alcanza un valor de P = 9311299. Es decir, una configuración más simétrica cercana a la mejor es sólo ligeramente peor. Realmente sorprendente.
Los modelos más sencillos son del tipo Strogatz-Sprott y se basan en cuatro estados posibles de enamoramiento que se muestran en la figura de la izquierda: (I) deseo correspondido (eager beaver), saber que la otra persona nos ama refuerza nuestro propio amor hacia ella; (II) amor precavido (cautious lover), rechazamos nuestros propios sentimientos pero los de la otra persona refuerzan nuestro amor; (III) amor ermitaño (hermit), rechazamos nuestros propios sentimientos y los de la otra persona; y (IV) tímido narcisista (narcissistic nerd), nuestro amor es intenso pero nos hecha para atrás que la otra persona también nos ame. El modelo se basa en dos ecuaciones diferenciales acopladas para las variables 
que miden el amor hacia la persona amada, correspondiendo los valores positivos a sentimientos positivos (amistad, pasión, en función de la magnitud del valor) y valores negativos a sentimientos negativos (antagonismo, desdén). El modelo propuesto es el siguiente 
representan la atracción hacia al otro. Los parámetros 
indican el grado con que un individuo ha internalizado sus propios sentimientos y su propia autoestima. Los parámetros $\beta _{i}$ representan el efecto de refuerzo que los sentimiento de la otra persona provoca en nosotros. La constante 
introduce una función de retorno que, según los autores, modela el amor entre Steve Urkel y Laura Winslow en la teleserie “Cosas de casa”: Cuando Steve se desespera, el antagonismo de Laura se reduce por su sentimiento de compasión hacia él.
y 
es la función de retorno linealizada. En cualquier otro caso, el equilibrio es inestable.
Basándose en este modelo, Alhaji Cherif y Kamal Barley introducen un nuevo modelo de carácter estocástico que presenta una mayor diversidad de comportamientos dinámicos. Este modelo corresponde a una proceso de Markov continuo cuya tabla de transición aparece a la izquierda y que conduce a una ecuación diferencial estocástica en el sentido de Ito, de la forma
![dX_{1} =\left[-\alpha _{1} X_{1} +\beta _{1} X_{2} \left(1-\varepsilon X_{2} ^{2} \right)+A_{1} \right]dt-\sqrt{\alpha _{1} X_{1} } dW_{1} +\sqrt{\beta _{1} X_{2} \left(1-\varepsilon X_{2} ^{2} \right)+A_{1} } dW_{2},](http://s2.wordpress.com/latex.php?latex=dX_%7B1%7D+%3D%5Cleft%5B-%5Calpha+_%7B1%7D+X_%7B1%7D+%2B%5Cbeta+_%7B1%7D+X_%7B2%7D+%5Cleft%281-%5Cvarepsilon+X_%7B2%7D+%5E%7B2%7D+%5Cright%29%2BA_%7B1%7D+%5Cright%5Ddt-%5Csqrt%7B%5Calpha+_%7B1%7D+X_%7B1%7D+%7D+dW_%7B1%7D+%2B%5Csqrt%7B%5Cbeta+_%7B1%7D+X_%7B2%7D+%5Cleft%281-%5Cvarepsilon+X_%7B2%7D+%5E%7B2%7D+%5Cright%29%2BA_%7B1%7D+%7D+dW_%7B2%7D%2C&bg=fafcff&fg=2a2a2a&s=0 "dX_{1} =\left[-\alpha _{1} X_{1} +\beta _{1} X_{2} \left(1-\varepsilon X_{2} ^{2} \right)+A_{1} \right]dt-\sqrt{\alpha _{1} X_{1} } dW_{1} +\sqrt{\beta _{1} X_{2} \left(1-\varepsilon X_{2} ^{2} \right)+A_{1} } dW_{2},")
![dX_{2} =\left[-\alpha _{2} X_{2} +\beta _{2} X_{1} \left(1-\varepsilon X_{1} ^{2} \right)+A_{2} \right]dt+\sqrt{\beta _{2} X_{1} \left(1-\varepsilon X_{1} ^{2} \right)+A_{2} } dW_{3}-\sqrt{\alpha _{2} X_{2} } dW_{4}.](http://s3.wordpress.com/latex.php?latex=dX_%7B2%7D+%3D%5Cleft%5B-%5Calpha+_%7B2%7D+X_%7B2%7D+%2B%5Cbeta+_%7B2%7D+X_%7B1%7D+%5Cleft%281-%5Cvarepsilon+X_%7B1%7D+%5E%7B2%7D+%5Cright%29%2BA_%7B2%7D+%5Cright%5Ddt%2B%5Csqrt%7B%5Cbeta+_%7B2%7D+X_%7B1%7D+%5Cleft%281-%5Cvarepsilon+X_%7B1%7D+%5E%7B2%7D+%5Cright%29%2BA_%7B2%7D+%7D+dW_%7B3%7D-%5Csqrt%7B%5Calpha+_%7B2%7D+X_%7B2%7D+%7D+dW_%7B4%7D.&bg=fafcff&fg=2a2a2a&s=0 "dX_{2} =\left[-\alpha _{2} X_{2} +\beta _{2} X_{1} \left(1-\varepsilon X_{1} ^{2} \right)+A_{2} \right]dt+\sqrt{\beta _{2} X_{1} \left(1-\varepsilon X_{1} ^{2} \right)+A_{2} } dW_{3}-\sqrt{\alpha _{2} X_{2} } dW_{4}.")
Jean-Pierre ha publicado poco en ArXiv desde entonces, sólo algunos artículos epistemológicos sobre la 
El interruptor o toggle switch está compuesto de dos genes que se reprimen mutuamente, es decir, el gen X expresa una proteína PrX que reprime al gen Y y viceversa, el gen Y expresa a PrY que reprime a X, y fue introducido por Timothy S. Gardner, Charles R. Cantor, James J. Collins, “
No me convence, pero el profesor emérito 
tal que 
, donde 
y 
son una matriz y un vector dados de la misma dimensión, no es necesaria. Por ejemplo, cuando dicha solución es utilizada para evaluar una forma cuadrática como 
, donde 
es una matriz. El mejor algoritmo clásico para evaluar esta última expresión tiene un coste computacional en tiempo de 
si la matriz 
es dispersa (es una matriz de 
con sólo 
elementos no nulos) y 
es su número de condición. Lloyd y colaboradores han encontrado un algoritmo cuántico que lo logra en tan sólo 
donde 
es un polinomio. Para sistemas de gran dimensionalidad, esto implica una ganancia exponencial en la eficiencia del algoritmo. Además, el algoritmo cuántico utiliza solamente registros cuánticos de 
cubits y no requiere “cablear” cuánticamente ni la matriz 
. Por otro lado, si ![[0 , A ; A^{\dagger} , 0]](http://s1.wordpress.com/latex.php?latex=%5B0+%2C+A+%3B+A%5E%7B%5Cdagger%7D+%2C+0%5D&bg=fafcff&fg=2a2a2a&s=0 "[0 , A ; A^{\dagger} , 0]")
.
Para llevar una sonda espacial desde la Tierra hasta cualquier planeta gigante del Sistema Solar se aprovecha a los demás planetas para que les den un “tirón” gravitatorio que las acelere. La mecánica celeste de este proceso es muy simple. La energía de la sonda debería conservarse. Sin embargo, no es así y se observa una aceleración de causa desconocida. Esta anomalía ha sido observada en las sondas espaciales Galileo, NEAR (Near Earth Asteroid Rendezvous), Cassini, Rosetta, y Messenger, y es posible que esté detrás de la anomalía de las sondas Pioneer. Lo sorprendente es que se conoce una fórmula (ver la figura de la derecha) que describe dicho proceso. ¿Quién logrará explicar esta fórmula? ¿Por qué aparece la velocidad de la luz en ella? ¿Por qué el ángulo de declinación de la sonda es clave? Muchas preguntas sin respuesta, pero tener una fórmula abre un camino hacia una solución. Varios físicos han ofrecido posibles explicaciones como efectos de la materia oscura alrededor del planeta, modificaciones de la relatividad especial, de la relatividad general, o de la ley de la inercia de Newton. Por ahora ninguna de estas explicaciones explica esta fórmula con detalle. Nos lo cuentan en Michael Martin Nieto (LANL) y John D. Anderson (JPL), “
, en el que los autores demuestran su maestría a la hora de aplicar la técnica HPM teniendo en cuenta que 
.
se basa en meter la pata hasta el fondo y asumir un ansatz incorrecto para la solución. Un error increíble que les lleva a un retrueque técnico para deshacer el error y obtener una aproximación correcta a la solución. Eso sí, aproximación a una ecuación que no la necesita pues la solución exacta es conocida desde hace siglos (excepto por los He-sianos, faltaría más).
