18.12.10

1595.- Problem(it)a: encuesta paradójica - CdM IX

[si no fuera por el Carnaval, no se si estos últimos meses hubiese posteado algo... Por cuestiones de tiempo, el blog entró en una lenta agonía pero no encuentro la forma menos dolorosa de sacrificarlo, veré qué pasa el año próximo.]

El siguiente problem(it)a, cuyo origen prefiero esconder así uno lo medita un rato, mezcla resultados de la teoría de la medida con otros de la teoría de elecciones (como el de Arrow al que hacía referencia en el post anterior).

Supongamos que N personas están formados en una fila para votar por Xérez o Yérez, ganará el que saque más votos, y varios encuestadores se acercan a preguntarles por su intención de voto.

Ahora:

  • i.- cada encuestador consulta un "segmento" de personas: elige una, y le va preguntando consecutivamente a todas hasta que para en alguna otra; distintos encuestadores se pueden "superponer" y preguntarle a las mismas personas.


  • ii.- todas son encuestadas al menos una vez, y dicen la verdad.


  • Supongamos que los encuestadores se juntan y comparan sus porcentajes de votos (pero no revelan a quiénes les preguntaron):

  • 1.- Si cada encuestador obtuvo que el candidato Xérez saca más de la mitad de los votos de las personas que encuestó, ¿alcanza para afirmar que gana Xérez?


  • 2.- ¿Cuál es el porcentaje mínimo que debería tener Xérez en cada encuesta para poder afirmar que gana?


  • * * *


    Bien: 1 es fácil, 2 no tanto. No hago comentarios para no revelar la solución.

    Para el Carnaval, esta vez en la trébede.

    18.11.10

    1594.- El lado oscuro de las matematicas - CdM VIII

    Si ayer no me iniciaron juicio académico para echarme de la universidad, tuve mucha suerte. Y es que en la clase demostré tres resultaditos pesados:

  • Demostré que con el matrimonio gay pueden no formarse parejas estables.

  • Dí un algoritmo (machista) para conseguir pareja.

  • Probé que la única consitución -o sistema electoral- justo es la dictadura.


  • Bienvenidos al lado oscuro de las matemáticas...

    * * *


    Los dos primeros items se pueden ver en el clásico paper de Gale y Shapley, College Admissions and the Stability of Marriage, American Mathematical Monthly 69, 9-14, 1962 (de algunos links se puede bajar gratis).

    El algoritmo resuelve el problema de los matrimonios estables: dados dos conjuntos, de Varones y Mujeres (de igual cardinal, pero no es problema), donde cada varón tiene una lista de las mujeres ordenadas según a cuál prefiere más (y cada mujer tiene una lista con los varones), existe una biyección tal que no queden v y m que prefieran estar en pareja entre sí antes que con sus respectivos compañeros. Una situación así llevaría a divorciar la pareja y por eso la asignación no sería estable.

    Hay una variante maquiavélica, donde algunos de los V pueden mentir, no revelando sus preferencias verdaderas. Si hay un solo mentiroso, le va peor, pero si son varios, puede ser que algunos mejoren y el resto no quede peor!

    * * *


    Con el matrimonio gay, el problema se conoce como el roommate problem, pero no hay caso: puede no existir ninguna asignación estable. El mejor ejemplo se tiene con cuatro participantes a, b, c, y d y sus preferencias son las siguientes:

    a los ordena: b > c > d

    b los ordena: c > a > d

    c los ordena: a > b > d

    d los ordena: a > b > c


    Armen dos parejas cualesquiera, y verán que el resultado no es estable. Por ejemplo, si agrupamos (a, d) y (b, c), tenemos que c preferiría estar con a antes que con su actual pareja b; y a preferiría estar con c antes que con su actual pareja d. Luego, tienden a divorciarse y formar la pareja (a,c)

    Pero esta también tiene el mismo problema, como pueden verificar muy rápido.

    * * *


    Finalmente, el último resultado es el nunca bien ponderado Teorema de Arrow. La demostración que dí es prácticamente la de Geanakoplos (con ligeros cambios, se puede ver en la Wikipedia).

    Como se dijo en 1972, cuando le dieron el Nobel:

    En su tesis doctoral, publicada en 1951, Arrow planteó la siguiente cuestión. Supongamos que en una sociedad uno tiene un número de alternativas entre las que elegir, y que cada individuo de la sociedad ordena las alternativas en el orden que las prefiere. ¿Es posible, en ese caso, hallar una regla democrática y éticamente aceptable que produzca un ranking colectivo (o social) de las distintas alternativas? Arrow mostró que la respuesta es negativa. En principio, es imposible hallar una regla semejante.


    Existen distintas extensiones de este teorema, entre ellas la de Nakamura, o la más impactante de Gibbard y Satterthwaite: ni siquiera se puede elegir un único ganador, entre los distintos candidatos, a menos que:

  • haya un dictador;

  • haya un candidato proscripto;

  • se puede votar tácticamente para perjudicar candidatos.


  • Según cómo siga la semana, tal vez demuestre aquí el Teorema de Arrow, pero tengo que resolver cómo hacer dibujitos, que con un par la demostración queda más clara.

    Mi colaboración para el Carnaval de Matemáticas, esta vez a cargo de Los Matemáticos no son gente seria.

    15.11.10

    1593.- Casi un mes sin postear...

    ...qué lo parió!

    * * *


    Y no es que no pasen cosas: parece que el Editorial Board del Journal of Group Theory renunció en masa.

    La noticia la dio hace unos días SymOmega, el día anterior uno de los editores lo había anunciado en un foro. Otro de los editores no ha dicho nada en su blog.

    * * *


    Otra noticia interesante es el paper del CSIC retirado, info que le debo a married.

    * * *


    En la misma línea, el paper que señalábamos hace unos días también fue retirado de circulación por la revista.

    * * *


    Así andan las cosas, qué le vamos a hacer. Pero no todo es culpa de autores o editores... Sin ir más lejos, el fin de semana lo pasé en cama, con bastate fiebre (una gripe desagradable), y se nota que estaba con las defensas bajas, porque acepté referear tres artículos... Por suerte me frené y no escribí los referatos en el momento, que bastante masl hubieran salido.

    22.10.10

    1592.- Mala suerte - CdM VII

    Otro Carnaval, y dejo una pseudo-paradoja que le debo a mi compañero de oficina (un grande!).

    Supogamos que se me rompe el teléfono (o internet) y reclamo para que lo arreglen. El tiempo que tardan en arreglármelo es un cierto tiempo aleatorio T0.

    Como no se si ese tiempo es poco o mucho, empiezo a preguntarles a mis amigos cuánto tardaron en arreglarles a ellos el teléfono (o internet) y voy obteniendo una sucesión de tiempos T1, T2, T3, T4...

    ¿Cómo puedo saber si tengo mala suerte? Bueno: si tengo que preguntarle a miles de personas antes de encontrar a una que le hayan tardado más tiempo en el arreglo, eso podría ser una señal de mi mala suerte. Usando proba, calculo el valor esperado del número de consultas que debo hacer antes de encontrar a alguien así.

    * * *


    Para calcularlo, debo tener una variable aleatoria X, donde X=n si recién la n-esima persona me dice que le tardaron más que a mí.

    Ahora, tenemos la probabilidad P(X > n)=1/(n+1), pues quiere decir que mi tiempo es peor que el de los primeros n,

    T0> max {T1, T2,..., Tn};

    y como los n+1 tiempos tienen la misma distribución, puedo considerar que son equiprobables.

    ¿Cuánto es la probabilidad P(X = n)? Bueno, es la probabilidad de que sea mayor a n-1 pero no mayor a n:

    P(X=n) = P(X>n-1) - P(X>n) = 1/n - 1/(n+1) = 1/n(n+1)


    Ahora, para calcular la esperanza, debemos sumar la serie de término n.P(X=n) = 1/(n+1), que prácticamente es la serie armónica, y todos sabemos que diverge.

    Efectivamente, parece que tengo mucha mala suerte: espero consultarle a infinitas personas antes de encontrar a una que le haya ido peor que a mi.

    Mi colaboración para el Carnaval de Matemáticas, esta vez a cargo del Máquina de Turing.

    14.10.10

    1591.- Francia y las ecuaciones diferenciales

    Sigo con el libro del post anterior. Es durísimo matemáticamente hablando, pero cada vez que menciona a alguien, agrega una nota al pie y lo describe en pocas líneas. A veces, cuando explica alguna situación, también incluye una nota sobre las razones por las cuales se estudia tal o cual cosa.

    En cierto momento, hablando sobre la Ecole Polytechnique, comenta que pertenecía al ámbito militar, y tras graduarse, tenían un contrato por tres años (dos de los cuales se dedicaban a la investigación). Cuando él se recibe, De Gaulle cambia las reglas, y hace un tercer año estudiando análisis numérico con Lions.

    El cambio de De Gaulle incentiva la investigación en distintas ramas de la ciencia, matemáticas entre ellas, porque

    ...eligió la disuasión nuclear como defensa para Francia, y en consecuencia, retiró a Francia de la OTAN; tal vez fuera al revés, quería sacar a Francia de la OTAN, con lo cual debería pelear sola en caso de un ataque desde el este, y de ahí el desarrollo de una fuerza nuclear de disuasión. Como sea, cuando la OTAN llevó sus bases de Francia a Bélgica, dejó varios edificios vacíos en Rocquencourt (cerca de Versailles), utilizados por el IRIA, y en Paris, utilizados por la Universidad Paris IX Dauphine.

    13.10.10

    1590.- Charla de Juegos

    El lunes 18, a las 15 hs hay una charla de Teoría de Juegos, aula 11 del Pabellón II (paradojicamente, el II es el 1ro de los pabellones grandes), Ciudad Universitaria, Bs. As., Arg.

    Se supone que está dirigida a alumnos y docentes del secundario y/o público general, así que debería entenderse. Debería, vaya uno a saber qué hará el irresponsable a cargo de darla.

    ¿De qué hablará? Hasta donde sé, NO va a hablar del dilema del prisionero (porque es lo primero que manotea cualquier imbécil, aunque no sepa de qué se trata; siempre se intenta versear desde la falsa lógica con ese tema sin mirar los números con cuidado). Posiblemente sean aplicaciones sociales:

  • Regímenes legales de tránsito: cómo afecta al manejo el tipo de leyes sobre responsabilidad civil. Por ejemplo: si el automovilista siempre tiene la culpa, ¿significa que manejará con más cuidado?


  • (se supone que ahí va a explicar las matrices de pago, para el auto y el peatón, cómo eliminar estrategias dominadas)

  • Aparición de normas y convenciones: ¿conviene circular por la izquierda o por la derecha de una ruta?


  • (esto sirve para introducir el eq. de Nash; por lo menos en teoría)

  • Paradoja de Braess: aumentando nuestras opciones para circular, el viaje puede resultar más lento!


  • (similitud con la tragedia de los bienes comunes, la ventaja es que la matemática necesaria para explicarla es más simple: en vez de maximizar una función, alcanza con sumar números)

    Si quedara tiempo (o si surgiera la pregunta), un tema interesante pero desconectado de lo anterior es el

  • Alfa-Beta Pruning: el algoritmo que usan las computadoras para jugar al ajedrez.


  • En general, dado que hay muchas opciones, y no se ven las consecuencias inmediatas de las acciones, uno debe explorar el árbol de opciones hasta cierta profundidad, y elegir el futuro que parece más promisorio. Esto es jugar medianamente 'a ciegas', y el costo de evaluar el árbol se reduce extraordinariamente con este algoritmo: uno logra duplicar la profundidad de análisis, al costo de no mirar todas las opciones.

    12.10.10

    1589.- Palo y Palo

    Los dos primeros capítulos de "The General Theory of Homogenization, A Personalized Introduction" reparten palos a diestra y siniestra. Vaya un ejemplo:


    Mi nuevo punto de vista tiene la ventaja de evitar el uso de probabilidades. He comprendido que, la mayoría de las veces, la suposición de que existen factores aleatorios es una forma de esconder que uno no entiende mucho sobre la cuestión que está estudiando. A menos que uno agregue una frase que diga "por el momento, dado que hay algunas cosas que no entendemos, debemos utilizar probabilidades", y que señale "es posible también que trabajemos con ecuaciones que no son lo suficientemente buenas para describir los fenómenos que queremos estudiar", uno tiende a adeherir al punto de vista de que no es posible hallar las leyes que sigue la naturaleza, lo cual es una posición muy anticientífica, cercana a la deserción, pues el rol de los científicos es, precisamente, hallar las leyes que la naturaleza sigue en distintas situaciones.


    La cosa no es sólo con los probabilistas. Uno de los paralelos que hace entre la física y la matemática es el siguiente:

    Siglo XVIII -- Mecánica clásica -- Ecuaciones diferenciales ordinarias.
    Siglo XIX -- Mecánica del continuo -- Ecuaciones en derivadas parciales.
    Siglo XX --- Turbulencia, plasticidad --- ???

    Viene después una serie de ¿por qué?s sobre el (mal) uso de ecuaciones diferenciales muy entretenido, y le pega a casi todos los que conozco que laburan en esto (yo incluído! no se vayan a creer que me salvo).

    Incluso sobre la enseñanza en general, el libro arranca con el siguiente párrafo:

    A menudo cito la parábola de los talentos de los Evangelios. Las parábolas son como teoremas generales, y pueden ser transmitidas por gente que no necesariamente entiende las distintas funciones de la enseñanza: si después de enunciar un teorema general uno da un ejemplo, los estudiantes flojos sólo entienden el ejemplo, mientras que los buenos estudiantes verán que el teorema se aplica a distintas situaciones. Los Evangelios muestran repetidamente que los discípulos de Jesús de Nazareth no entendían las parábolas, y con frecuencia pedían ejemplos.


    Impresiona, también, que por este comienzo se ve obligado a aclarar más de una vez que es ateo desde los 13, y agrega la aclaración en la introducción como post scriptum para que los fundamentalistas ateos no abandonen su libro después de esas pocas líneas.


    Los palos van, también, para los especialistas del área:

    There are deluded people who think that Γ-convergence answered the question. Were they victims of saboteurs, who made them adopt the idiotic belief that every material which contains energy is elastic?


    Está interesante, y estoy omitiendo mucho de lo que dice. No es común una declaración de principios como la que hace en el primer capítulo que escribe: 1 Why Do I Write?, y después vienen dos capítulos más donde detalla su interpretación del tema después de las décadas del '70 y del '80.

    Sería divertido ver más libros así, y divertido no es la palabra correcta: tal vez sea importante, porque aporta la visión de uno de los fundadores de un tema, sus opiniones, y sus objetivos.

    27.9.10

    1588.- WTF???

    Estoy suscripto a unos cuantos servicios de alertas bibliográficas (arXiv, un par de lugares raros, journals). Cada día reviso unos cuantos mails, y busco los papers que me llaman la atención. Si están en journals a los que no puedo acceder desde casa, rastreo en google si están disponibles en algún otro lugar, me fijo si los autores tienen página, y de última los bajo desde la facultad si no queda otra. Muy rara vez le pido a alguien que me lo mande por mail, en general ahí ya no es curiosidad sino que realmente los necesito.

    Pero el viernes vi algo que nunca había visto: encuentro un paper titulado AA WW of an CC subjected to DD, y como me interesan los AA WW of an CC, intento bajar el artículo.

  • Directo de la revista A de la editorial E, no: en casa no tengo acceso a esa revista (creo que en la facultad sí)


  • Busco en google, tampoco: el paper sólo está en la página de la revista A' de la editorial S y en casa no tengo acceso a esa revista (creo que en la facultad sí)


  • Me fijo si los autores tienen pág...


  • Momento! ¿A de E, A' de S? No, tiene que ser otro paper... a ver...? Ajá, idéntico título, idénticos autores, idéntico el abstract:

    The AA BB of an CC subjected to DD is XX and solved. The EE of FF is applied to GG the HH of the AA II near the JJ. The KK of the proposed LL AA UU near the JJ is XX and the KK MM is investigated. The NN of OO on the PP HHs of the QQ II is XX and discussed using RR HH SS. The TT UUs and VV HH of the AA II of the CC for OO are also XX.


    Hasta la fecha de envío es la misma en los dos papers! ¿Serán el mismo paper?

    * * *


    A ver... no quiero pensar mal. No puedo verlos por ahora, así que no puedo compararlos, pero los abstract son bastante largos (con AA, BB,... reemplacé, a veces, grupos de palabras que se repiten). Yo tengo media docena de papers que bien podrían tener el mismo título (The YY BB of AA ZZ, AA y BB los mismos del paper en cuestión) pero no se me ocurren dos que pudieran tener el mismo abstract (a menos que sea algo muy cortito y demasiado genérico, no como en este caso).

    Otro punto es que las editoriales tienen software para detectar duplicados, y está lleno de herramientas gratuitas que permite hacerlo sin mucha dificultad. ¿Serán distintos, pero le pusieron el mismo título y el mismo abstract? Ese es un punto a favor de los autores.

    También está el tema de haberlos enviado el mismo día. ¿No se dieron cuenta? ¿Se habrán equivocado y mandaron uno solo dos veces, pero tenían dos 'parecidos'? (hace poco me tocó referear un 'mellizo' de otro paper, donde los autores apenas cambiaban un par de cosas, que para mí no justificaba un nuevo paper, pero tal vez sí una nota o apéndice al anterior).

    No se, voy a ver si los encuentro, porque la situación es rarísima...




    1588.1 No consigo el de S, pero la primera hoja de ambos es idéntica. Hay, eso sí, una diferencia: el de S tiene 26 referencias, y el otro sólo 23 (no me extrañaría que el referee haya pedido que agreguen 3...)

    24.9.10

    1587.- Turing, probabilidades, y estadistica (CdM-VI)

    La vida de Alan Turing es una de las más variadas entre las de los distintos matemáticos del siglo XX. Hay mucha información dando vueltas referida a su influencia en la lógica y la computación, y su nombre sobrevivirá unido al test y las máquinas de Turing.

    En general, se suele hablar de su trabajo en Bletchley Park en relación a quebrar los códigos alemanes, y ahí es donde suele haber una confusión: no llegó a ese lugar por la lógica o la computación (que estaba en pañales, aclaremos), sino por su trabajo previo en una oscura rama de la matemática que pocos entendían en esa época. Aunque sí usó la lógica en cierto momento...



    Una anécdota donde usó la lógica.

    Cuenta Lipton en The P=np Question and Godel's Lost Letter la siguiente historia: después de Dunkerque los ingleses esperaban la invasión alemana. Entre otras medidas, crean la Home Guard para entrenar civiles, y como Turing no sabía manejar un arma, se acercó (voluntariamente) a recibir instrucción militar. Allí, llenó un formulario que terminaba:

    Usted comprende que al firmar este formulario puede ser convocado al ejército en cualquier momento.


    Turing firmó, pero aclaró: "No".

    Tiempo después fue convocado, y si bien por su trabajo (ultrasecreto) no necesitaba ni presentarse, fue sonriente a la entrevista con el oficial, se negó a entrar al ejército, y cuando éste le indicó que había firmado aquel formulario, Turing le dijo que había respondido "No". Seguramente el caso se resolvió más arriba, pero según Lipton, parece que lo sacaron a patadas de esa reunión.



    Sus matemáticas.

    Pero volvamos al objeto del post, que para anécdotas divertidas, ya contamos aquella de cuando conoció a James Bond (bue, a Ian Fleming, el papá)... hace ocho años!!

    En este caso quiero retroceder a 1934, cuando termina sus estudios y decide postularse como Fellow en Cambridge. Como se les pedía a los postulantes evidencia de investigación individual, escribe un paper sobre un tema que hoy se enseña en casi todas las universidades del mundo (y no solo en ciencias, también en carreras de Ingeniería y Económicas): la gaussiana (vayan a verlo... es el original!).

    Los resultados de Turing en este trabajo no son menores: demuestra el Teorema Central del Límite para 'varianzas dominadas' (para abreviar, es casi la condición de Lindeberg, de 1922), demuestra una versión más débil del Teorema de Cramer (si la suma de X e Y es normal, y son independientes, ambas son normales, Cramer 1936), y analiza la casi-suficiencia de su condición para que valga el TCL (se anticipa a la condición de Feller-Levy, 1936).

    Pensemos, para situar sus resultados, que Cramer, Levy y Feller ya estaban doctorados, y trabajaban en estos problemas desde hacía tiempo.




    La época.

    Europa, década del '20. La teoría de probabilidades recién empezaba a formalizarse, ni hablemos de la estadística. Apenas un puñado de matemáticos en distintos lugares tenía alguna idea de probabilidades, y no coincidían ni en los métodos, ni en las implicaciones prácticas de sus teoremas. Las versiones de Borel, von Mises y Kolmogorov se disputaban el lugar de la verdadera teoría de probabilidades.

    Había acuerdo sobre el caso finito, basado en la combinatoria, y desde Laplace que se lo comprendía. Ya Bernouilli con sus ensayos, de Moivre, Euler, Poisson... habían hecho contribuciones al caso discreto, pero el continuo era un mundo aparte.

    Por ejemplo, Hardy había doctorado a Harald Cramer en 1917, en teoría de números. El propio Hardy le señaló a Cramer, diez años después, que en Inglaterra ni siquiera había libros sobre probabilidades, y le sugirió traducir sus notas al inglés. Ahí se origina su The Elements of Probability Theory and Some of Its Applications, y más adelante, un clásico que hasta hoy se consigue.

    En la década del '30 aparecerían por fin los matemáticos que moldearían la probabilidad y la estadística: Paul Lévy, Bernstein, Khinchin, Fisher, Neyman, Pearson y Feller.

    Turing bien pudo formar parte de ese grupo, pero no consiguió nadie en Inglaterra (en 1935) capaz de evaluar su trabajo. Sí consiguió el ingreso a Cambridge, y se inclinó por la lógica.

    Y el resto es historia (más o menos) conocida.


    (post para el VI Carnaval de Matemáticas, esta vez recopilado por Sangakoo)

    22.9.10

    1586.- Septiembre

    Tenía una lista de cosas para comentar, que se amontonaron en estos 20 días, pero la noticia que da Rod me las hizo olvidar: anoche habría muerto Jerrold Marsden, el mismo del Marsden-Tromba, un capo. Le tengo un cariño especial a ese libro, pero más aún a un paper suyo en el Acta Numerica, donde construye una geometría diferencial discreta, excelente (fue mi primer final para una materia de doctorado). Cada tanto me dan ganas de volver a revisar ese tema, había muchas cosas divertidas ahí.

    * * *


    Pasando a cosas secundarias, todavía no hice el referato del que hablaba dos posts atrás. Ya habrá tiempo, o no.

    Tampoco pude tipear algunas cosas que quería tipear, ni leer algunas que quería leer, ni postear... pero qué le vamos a hacer. Sí leí otras cosas, y tengo amontonada una colección de cosas para postear.

    Ni siquiera contesté varios mails que recibí [hay un par que se puede enterar por acá. Alex de Large: fijemos fecha para la 1er semana de octubre, inamovible; Married: lindo problema, tenía otro para mandarte que no sé donde lo metí; AndriuWailsdeBanfield: no creo que esa demostración esté bien, por lo general pi no es un entero].

    Bue, a ver si me pongo las pilas.

    30.8.10

    1585.- Se permiten comentarios

    Si bien la lista de "los diez mejores y peores vestidos del Depto" ha dejado de funcionar, tenemos una nueva fuente de diversión (?). Simplemente hay que ir a SciRated.com, y disfrutar de los comentarios. Todavía no hay mucha gente comentando, pero empezó este año. Ya degenerará...

    23.8.10

    1584.- Not-A-Journal y referatos

    Cuando creo haberlo visto todo en materia de journals y publicaciones, descubro que hay aún más cosas en ese submundo que las que mi filosofía creía abarcar. Y, de paso, verifico que todavía soy capaz de creerme algo imposible antes del desayuno.

    Me explico: antes del tercer mate (de mate, yerba con agua caliente, no de matemáticas) decido aceptar un referato que me habían encargado. Generosamente propongo como fecha el 30/10/10... y me rebota diciendo que debe ser "before 09/21/10".

    Como mes 21 no conozco, deduzco que me piden que lo haga en menos de un mes... Bueno, todo sea por la sensia...

    * * *






    Por otra parte, me encuentro con un journal que no es un journal: NAJ Economics (link)!

    Bue, esto no fue antes del desayuno, lo ví hace un tiempo, pero tiene tantas características novedosas que no me decidía a postearlo:


    1. Un prestigioso Editorial Board (comparen con los de otros journals del área, la intersección no es vacía).


    2. Los editores hacen los referatos y los publican.


    3. El NAJ no publica los papers (sólo los referatos).


    4. No hay submissions: los editores encuentran un paper en la red, lo leen, y si lo consideran suitable, publican su referato con un link al preprint.



    Suficiente por hoy, voy a salir a la calle a ver si me despierto o estoy soñando.

    19.8.10

    1583.- Las Field

    Bueno, los Field, pese a que una tenía serias chances. Los ganadores fueron: Elon Lindenstrauss, Ngo Bao Chau, Stanislav Smirnov, y Cédric Villani.

    ¿Cómo anduvieron las predicciones? Chau era cantado, y a Lindenstrauss ya lo veía como posible hace cuatro años.

    ¿Los otros? Villani es una sorpresa agradable, por fin miraron para el palo de las pde, que las tienen siempre olvidadas. Smirnov hace sistemas dinámicos / física estadística / proba.

    Por último, los premios Nevanlinna y Gauss fueron para Spielman (mate aplicada), Yes Meyer (un gran analista).

    El Chern, para Nirenberg, el más grande (mi gran favorito para el Abel)

    15.8.10

    1582.- Edades

    Un comentario del post anterior me sugiere actualizarlo debido a que algunos expertos opinan que la demo tiene errores. Para nada: estoy convencido (y lo estaba antes de postear) de que la demostración tendría sus fallas, reparables o no, y no creo que sea un partido de tenis la evaluación de la misma.

    Por un lado, si hay errores, no parecen ser evidentes. Por otra, el enfoque le parece interesante a más de cuatro expertos, y eso solo ya valió la pena aunque después no se encuentre nada.

    Pero el punto al que iba con el post anterior es otro, mejor explicado con el siguiente gráfico:



    Si vemos las curvas, hay un progresivo corrimiento de la "edad media" a la cual los inventores y premios nóbeles hicieron su mejor contribución, y todo indica que se seguirán corriendo a la derecha.

    La edad promedio anda ya en 38.6, y para una demostración matemática del calibre de las que estamos hablando, un año de referato no es ni la mitad del tiempo de que se necesita (mis papers, que NO son ninguna genialidad, tardan poco menos de eso!)

    Estaría bueno ver un trabajo serio sobre los resultados en matemáticas. Hay varios casos de conjeturas resueltas en los últimos años que caen en el grupo de edad "entre los 35 y la muerte": Hales (Kepler), Wiles (Fermat), Perelman (Poincare), Mihailescu (Catalan), Santos (Hirsch)...

    8.8.10

    1581.- P y NP

    Sospecho que Vinay Deolalikar está a punto de cumplir 40. De ser así, (y de ser cierto lo que se comenta), en unos días el ICM cometería un fail comparable al de Wiles '98.

    1580.- Gran Blog

    Les recomiendo The Leisure of the Theory Class si se quieren divertir un rato y leer sobre teoría de juegos. Es ácido el chabón cuando quiere, y tiene unas cuantas perlas en mitad de los posts como:

    About Canadians. Dan, like many famous Americans is, in fact, Canadian. Lones Smith, Jeroen Swinkels and Phil Reny are other examples. Insufficiently famous? John K. Galbraith, Michael J. Fox, Wayne Gretzky and Captain James Tiberius Kirk. Indeed, it is impossible for Canadians to be famous as Canadians unless they are named Pierre and have wives who sleep with Mick Jagger.

    Oddly enough, something of the same is true of English writers. Most famous English writers, dramatists and poets are not English. Wilde and Shaw were Irish. Burns and Doyle were Scotch. Conrad a Pole, Stoppard a Czech, Mikes a Hungarian, Naipaul a West Indian Indian.


    (Ok, todavía lo podía agregar a Kipling, pero es lo de menos. Borges también clasificaba si se hubiera muerto allá y no en Ginebra).

    Hay alguna frase que estoy por robarle, dejémoslo para otro post. Pero el post que quería recomendarles es: http://theoryclass.wordpress.com/2010/01/14/back-to-anonymity/.

    * * *


    Créanlo o no, dejé de leer y me fui a hacer un referato, y eso que no me habían apurado todavía, me había llegado a fines de abril.

    Y no sólo me fui a hacerlo: lo hice! Ya está enviado y todo, el primero positivo en lo que va del año.

    Ahora no se si seguir leyendo el blog, a ver si se pone a dar consejos de cómo dar clases de Teoría de Juegos y me paso la noche trabajando...

    (btw... 101??? ni las teóricas de Análisis 1 tienen tanta gente!)

    2.8.10

    1579.- (i)racionalidad

    A fin de cuentas, no se puede decir que los insectos piensen y, por tanto, la racionalidad no puede ser tan crucial cuando la teoría de juegos se las apaña para predecir su comportamiento en condiciones adecuadas.

    Al mismo tiempo, con la llegada de la economía experimental caímos en la cuenta de que los seres humanos tampoco son gran cosa pensando. Cuando hallan el equilibrio de un juego, lo suelen hacer utilizando métodos de prueba y error.


    Ken Binmore.

    * * *


    Binmore escribió el mejor libro de teoría de juegos (Playing for Real), con el peor índice de la historia de la matemática. Quienes crean que los cuatro tomos del Winning Ways de Berkelamp, Conway & Guy le ganan están equivocados.

    El índice de PfR es apenas una lista de 21 "títulos", tan descriptivos como: Backing Up (el 2do); Keeping your Balance (8vo); Getting Together (seguido, dos capítulos después por Teaming UP); Just Playing?; o el último: Going, Going, Gone!

    En general, la relación entre los capítulos y sus títulos es un chiste privado hasta que uno no los leyó. Después tienen sentido, pero seis meses después de leído el libro, no sirven de nada (lo digo por experiencia). Los que me conocen saben que memoria no me falta, pero me resulta imposible manejarme en las 630 páginas con esos 21 títulos.

    Por ejemplo, los títulos de las secciones o subsecciones no están (gran diferencia con el BC&G). Incluso el índice al final por palabras claves es bastante parco.

    * * *


    Por otra parte, sigue siendo el mejor libro que encontré sobre el tema, y eso que hay otros muy buenos (el de Myerson, por ejemplo; o cualquier cosa que escriba Shubik). El Fudenberg & Tirole, más técnico y difícil, está en otra categoría, y no resulta comparable a los demás. Es muy sólido y completo respecto a las diferentes ramas de la teoría de juegos económica, y como Binmore dice, es el libro que hay que leer para publicar en Econométrica [no me queda claro, todavía, si eso es un elogio o una crítica].

    Una cosa rara en Teoría de Juegos es cómo se discuten los axiomas considerados, y cómo los autores de cada libro 'pelean' justificando o defendiendo interpretaciones alternativas, que incluso contradicen lo que acaban de afirmar.

    El caso extremo, creo, son los comentarios que intercalan en su libro Osborne y Rubinstein, porque muchas veces uno no coincide con lo que el otro afirma, y discuten en medio del texto!

    * * *


    Los textos de Binmore agregan una discusión extra, filosófica, muchas veces muy profunda (sólo Shubik llega más lejos, cuando habla de ciencias sociales). Creo que es mucho lo que se puede decir sobre el comportamiento humano vía la teoría de juegos, y es una rama fascinante que no necesita muchos conocimientos previos.

    Prometo (y ya me pongo a tipear, que si no no llego, que esta semana agrego un ejemplo concreto).

    31.7.10

    1578.- Vacaciones

    Semana extraña esta que pasó. Anoche di una charla en Gualeguay, y me asombra que con el pésimo tiempo que hizo, haya ido gente. La verdad, le quiero agradecer a los que me aguantaron en la Biblioteca!

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    Por otro lado, gracias a Alex de Large, les dejo una nota en Cornetín.

    14.7.10

    1577.- Crisis bloguda

    La mayor comunidad de blogs científicos está inmersa en una crisis. Me refiero a ScienceBlogs, aquel derivado de Seed Magazine que reunió a distintos bloggers científicos de todo tipo.

    Y no, no es por Amazing.es, la red española que apareció en estos días, sino por un blog al que le vendieron un espacio en su selecta lista...

    La cosa se ve bastante negra, y pegajosa: SB incorporó un blog donde escribirían los científicos de R&D de Pepsi... pero a muchos bloggers de SB les cayó mal la noticia (¿fanáticos de Coca?), y se las tomaron(1)!

    Unos diez (en total, no llegan a cien los blogs de SB) levantaron campamento, y avisaron que no estaban dispuestos a seguir. Algunos se mudaron, otros lo estaban haciendo, y en el medio SB avisó que daba marcha atrás.

    Veremos en qué queda. Algunos insisten en que se van igual (y ya se fueron), otros se fueron y ya volvieron, pero el clima quedó enrarecido. Good Math, Bad Math está entre los que se fueron (no se perdieron mucho, me parece), y también en estos días se fue el excelente Applied Stats, aunque no menciona si fue por eso. Casi el 100 por ciento de los blogs matemáticos que tenían.



    (1) A la pepsi no, se fueron!

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    Bonus track. De uno de los tantos blogs de SB que recorrí, diez truquitos científicos para impresionar en las fiestas:

    12.7.10

    1576.- Una en mil años

    Me causó gracia esta semana ver a varios blogs de los autodenominados científicos comentando el tema del pulpo, pidiendo racionalidad, ofendidos por el espacio que le dedicaron los medios, las relaciones con la pseudociencia...

    Pero a ninguno de ellos se les ocurrió tratar el fenómeno científicamente. Al contrario, se limitaron a afirmar dogmáticamente que el pulpo no puede adivinar, y que acertó por casualidad.

    * * *


    Lo cual seguro que es así, aclaremos, lo comparto. El problema, por si alguno se anima, es cómo demostrarlo 'científicamente'.

    * * *


    El saldo, hoy, es que acertó 8 partidos consecutivos. Si suponemos que tenía un 50-50 de acertar o no cada uno, la probabilidad de que esta seguidilla ocurriera es de 1 en 256. Si contamos que los mundiales se juegan cada cuatro años, no esperemos que se repita en los próximos mil años.

    Esos son los hechos, y los números, matemáticamente hablando. Pero los números en sí no nos dicen mucho más.

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    Una herramienta para interpretar los números es la estadística. Ocho casos son pocos, nos dirá un profesional del tema, pero si quieren que intentemos algo...

    En este post de Quants Argentina lo hicieron: una cazuela de pulpo con test de hipótesis.

    Ya revisé las cuentas, que pueden ver en su post, y actualizándolas tras la final, si la hipótesis nula (la que se asume verdadera, y que necesitaríamos mucha evidencia para rechazarla) es que el pulpo acierta con probabilidad 1/2, la conclusión es que deberíamos rechazarla, incluso si trabajáramos a nivel 0,5%
    (lo usual es 5% ó 1%).

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    Los test de hipótesis son parte de la teoría de la decisión. Se merecen un post aparte, pues aunque el test rechace la hipótesis nula, es posible que nos estemos equivocando y la hipótesis sea verdadera.

    Claro que en este caso la probabilidad es baja, 1 en 256... pero aún así resulta mucho más creíble que el test se esté equivocando y no que el pulpo prediga los partidos.