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Archive for the ‘Mathematics’ Category

As Raízes da Metafísica…

segunda-feira, 22 ago 2011; \34\UTC\UTC\k 34 1 comentário

Acabei de ler o post The Roots of Metaphysics que trata do Paradoxo de Russell — que tem a mesma natureza do Argumento Diagonal (o fato de que os Reais são incontáveis).

Entretanto, no sentido exposto no texto — “(…) no set of existential statements can entail a universal statement” —, a primeira coisa que veio a minha mente foi o Teorema do Limite Central (e suas “variações sobre o tema”). Ou seja, apesar dos pesares, minha crítica ao texto, ao modo como o problema foi exposto no texto, é que eu não achei que a noção de recursividade ficou exposta de modo claro o suficiente (de modo que se note que ela é o ‘pilar’ por detrás do problema sendo tratado). A analogia feita no texto é a de que enquanto a afirmação “todos os morcegos estão na pia” é universal, a afirmação “há um morcego na pia” é existencial. O problema dessa analogia é que nós já sabemos, a priori, que o número de morcegos é finito (assumindo, claro, que só existem morcegos no nosso planeta), o que faz uma diferença enorme em toda essa brincadeira. Num certo sentido, o problema dessa analogia está no Paradoxo de Banach–Tarski: se fosse possível, através dum corte ao meio, se obter dois morcegos idênticos entre si, a partir dum morcego original, aí sim, essa seria uma analogia bona fide, uma vez que a recursividade estaria então implementada no problema. Aliás, é por essas, e outras, que existem diferentes formulações da Teoria de Conjuntos, como, e.g., Teoria de Conjuntos de Zermelo–Fraenkel (e suas respectivas objeções), assim como Teoria de Topos e Teoria de Conjuntos de Tarski–Grothendieck.

Acho interessante ver que o Paradoxo de Russell é de ~1925… e que, por exemplo, os Teoremas de Incompletude de Gödel são de 1931: quando postos em contexto, acho que as implicações são bem interessantes. :wicked:

No final das contas, esse assunto tem um nome: Meta-Matemática — leia mais sobre isso em Meta Math! The Quest for Omega e Omega and why maths has no TOEs. Ou seja, como devemos usar a matemática pra avaliar a própria matemática?

Num certo sentido, isso me leva a pensar diretamente sobre o conceito de Grupo de Renormalização, Teorias Efetivas e Espaço de Teorias (em física teórica) (ver também Grupo de Renormalização Funcional). Ou seja, em Física existem teorias que são fundamentalmente desconexas (como, por exemplo, a Relatividade Geral e a Mecânica Quântica); entretanto, existe todo um outro conjunto de teorias que estão conectadas via o Grupo de Renormalização: ou seja, existe uma teoria pra explicar cada conjunto de graus-de-liberdade (ie, as variáveis que descrevem uma determinada teoria); entretanto, é possível se rearranjar um conjunto de graus-de-liberdade de modo a se obter as variáveis relevantes para se explicar outra teoria — esse fenômeno leva o nome de Transição de Fase.

Nesse sentido, existem várias escalas relevantes para a Física, que efetivamente formam “ilhas de teorias”, ou “ilhas de verdade” (à la Gödel). Dessa forma, acabamos com um sistema multi-fractal: a auto-similaridade consiste no fato de que toda a estrutura Física se repete nas diversas escalas: Lagrangianos, [quantização via] Integral de Trajetória de Feynman, Renormalização, etc, etc, etc — exceto, claro, por pontos-fixos não-triviais no Fluxo de Renormalização. 😉

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O Lamento dum Matemático…

domingo, 21 ago 2011; \33\UTC\UTC\k 33 1 comentário

Acabei de encontrar esse artigo (PDF), escrito por Keith Devlin, onde a seguinte citação aparece:

“… The first thing to understand is that mathematics is an art. The difference between math and the other arts, such as music and painting, is that our culture does not recognize it as such. Everyone understands that poets, painters, and musicians create works of art, and are expressing themselves in word, image, and sound. In fact, our society is rather generous when it comes to creative expression; architects, chefs, and even television directors are considered to be working artists. So why not mathematicians?”

(Tradução livre: “… A primeira coisa a entender é que a matemática é uma arte. A diferença entre a matemática e as outras artes, como música e pintura, é que nossa cultura não a reconhece [como arte]. Todo mundo entende que poetas, pintores, e músicos criam trabalhos de arte, e se expressam em palavras, imagens e sons. De fato, nossa sociedade é meio generosa quando o assunto é expressão criativa; arquitetos, chefs [de cozinha], e até mesmo diretores de TV são considerados artistas. Então, por que não os matemáticos?”)

Taí uma desses “perguntinhas capiciosas” que têm a capacidade de mudar muita coisa… “Por que não os matemáticos?”

Robust Discretization Schemes…

quarta-feira, 26 jan 2011; \04\UTC\UTC\k 04 3 comentários

ResearchBlogging.org

Today, the following article came up on the arXivs:

This is all fine and dandy… but my question is: “How does this paper (above) compare to the following”:

That is, GR is naturally written in terms of [pseudo-]differential forms (aka tensor densities), so the methods described above should be very appropriate to attack the problem of discretizing the path integral in such a way as to retain its symmetries.

» Robert Oeckl (2005). DISCRETE GAUGE THEORY: From Lattices to TQFT World Scientific eBooks, 1-216 DOI: 10.1142/9781860947377

Miami 2010…

domingo, 12 dez 2010; \49\UTC\UTC\k 49 1 comentário

This week I will be at the Miami 2010, so I will try and “live tweet” the conference, with some comments and pictures — the hashtag will be #miami2010.

If anyone is interested, here’s the talk I am giving on tuesday (2010-Dec-14, right after lunch 😉 ),

😈

Updated (2010-Dec-15): Here are the notes to my talk, mostly of stuff that was said and is not in the PDF above,

Neurociência e o Projeto Ersätz-Brain…

quarta-feira, 8 dez 2010; \49\UTC\UTC\k 49 Deixe um comentário

ResearchBlogging.org

Bom pessoal, como anunciado anteriormente, vamos falar um pouco sobre um certo aspecto da Neurociência: o da modelagem de redes neurais via sistemas dinâmicos, modelo de Potts e, por que não, teorias de gauge (cf. What is a gauge?, Gauge theories (scholarpedia), Preparation for Gauge Theory e Gauge Theory (José Figueroa-O’Farrill)).

O nome-do-jogo, aqui, é Projeto Ersätz-Brain, e a idéia é a de se construir uma “arquitetura” análoga a de um cérebro para aplicações cognitivas. A base dessa arquitetura são as estruturas de audição e de visão do cérebro: ao contrário do que ingenuamente se imagina, ambas essas estruturas são altamente hierarquizadas e distribuídas. Ou seja, grupos diferentes (e espacialmente distribuídos) de neurônios lidam com ‘pedaços’ diferentes da informação sendo recebida, enquanto que um outro grupo de neurônios “integra” essas informações, numa camada hierárquica superior as anteriores.

Então, a motivação é a de se construir uma arquitetura distribuída e hierárquica — ou, no jargão que nós usamos, uma “rede [neural] de redes [neurais]”: ou seja, estamos dando um passo na direção da “recursividade” da arquitetura usual de redes neurais. Alguns chamariam tal passo de meta redes neurais” e outros de rede neurall Gödeliana, ambos os nomes aludindo à natureza auto-referencial da arquitetura: “redes de redes”.

Pra dar um exemplo concreto dum problema que estamos atacando atualmente, vamos pensar em termos do Código Morse: imagine que o nosso EB é como uma criança que ainda não aprendeu a falar e se pergunte: “Como é que uma criança aprende um idioma?” Agora vamos fazer de conta que o idioma não é uma das línguas faladas ao redor do globo, mas sim Código Morse… e, ao invés de termos uma criança, temos uma arquitetura de redes neurais, um EB. 😉

O que a gente pretende fazer é colocar um sinal de código Morse como dado de entrada para o EB e, do outro lado dessa “caixa preta”, tirar a mensagem descodificada. O EB tem que aprender código Morse e identificá-lo com os símbolos usuais do alfabeto, pra assim poder dar como saída a mensagem apropriada.

Quem está acostumado com o paradigma usual de redes neurais e Teoria de Hebb já deve ter percebido que esse tipo de approach não vai funcionar no caso do EB. A pergunta, então, se põe sozinha: “E agora, José?” 😉

O insight é não pensar em termos de “memória”, mas sim em termos de “dinâmica de informação”. Ou seja, ao invés de tentarmos ficar memorizando padrões em cima de padrões, pra depois associar a outros padrões, e assim por diante… a idéia é se notar que, assim como em Teorias de Gauge, há muita informação repetida e muito ruído nesse problema. Então, se Teorias de Gauge funcionam tão bem na Física… por que não tentar implementar um pouco delas em Redes Neurais?! 😈

É exatamente isso que estamos fazendo atualmente, criando um modelo para o EB em termos de Teorias de Gauge. Ou seja, há dois tipos de “dinâmicas” em jogo, uma “interna” e outra “externa” (por falta de nomes melhores). A “interna” é como a simetria de gauge em Física, e fornece a dinâmica dos graus-de-liberdade das partículas de gauge, enquanto que a “externa” é a dinâmica dos campos propriamente ditos. Dessa forma a gente estabelece dum modo bem claro uma relação de ‘recursividade’: a dinâmica “interna” determina o estado “externo” e vice-versa (num sistema de feedback).

Então, a gente pode pensar num Modelo de Potts com 3 estados: ponto, espaço, e ‘espaço branco’ (entre palavras). Esses 3 estados estão sujeitos a uma certa “dinâmica interna” — à la BSB, cf. Learning and Forgetting in Generalized Brain-State-in-a-Box (BSB) Neural Associative Memories — que é descrita por um sistema dinâmico (BSB), e o resultado dessa dinâmica “interna” seleciona um determinado estado para a dinâmica “externa”, que é guiada, por exemplo, por uma dinâmica do tipo BSB também (mas pode ser algum outro tipo, isso não é muito relevante no momento).

Pra apimentar ainda mais esse paradigma, nós estamos implementando ‘operadores de nós’ (knot operators), que são estados topológicos e robustos perante uma gama de “perturbações” do EB. Como esses estados são robustos, é fácil transportá-los hierarquicamente, de um nível hierárquico para outro. O que leva a algumas especulações bastante não-triviais sobre o “aprendizado” do EB — ao contrário do que é normalmente feito em “Teoria Habbiana”.

Bom, por enquanto é só… quem quiser ler um pouco mais sobre o trabalho, pode dar uma olhada num artigo (um pouco antigo, é verdade — o novo vai sair quando eu acabar de escrever 😉 ) disponível no livro abaixo:

Żak, S., Lillo, W., & Hui, S. (1996). Learning and Forgetting in Generalized Brain-state-in-a-box (BSB) Neural Associative Memories Neural Networks, 9 (5), 845-854 DOI: 10.1016/0893-6080(95)00101-8

SciBloWriMo…

segunda-feira, 8 nov 2010; \45\UTC\UTC\k 45 1 comentário

O mês de Novembro é conhecido no meio literário como NaNoWriMo, National Novel Writing Month.

Um pessoal da Matemática decidiu pegar carona nessa idéia de criar o MaBlogWriMo: Math Blog Writing Month. A idéia, como descrita no link, é a de se escrever todo dia um post com até 1.000 palavras sobre matemática. 😎

Então, parafraseando ambos esses eventos, vou começar o SciBloWriMo: Science Blog Writing Month! 😈

Eu vou aproveitar que vou dar uma palestra na conferência Miami 2010 e pegar uma carona pra falar dum tema que eu já venho trabalhando há algum tempo: o espaço de soluções (aka moduli space) de teorias quânticas de campo e suas simetrias. Esse será um dos temas do SciBloWriMo aqui no AP.

O outro tema é o de um trabalho que eu venho realizando atualmente, em colaboração com um pessoal da Neurociência, sobre o funcionamento hierárquico e maçissamente paralelo do cérebro, chamado Ersätz-Brain.

Assim que os posts forem ficando prontos, eu os linko aqui,

  • Álgebra, Teoria da Representação e Picard-Lefschetz;
  • Neurociência e o Projeto Ersätz-Brain: Teoria de Gauge, Variáveis de Nós e o Funcionamento Hierárquico do Cérebro.

É isso aí: espero que ninguém esteja com medo do frio! 😉

Simetria e Dualidade em Matemática e Física…

quarta-feira, 23 jun 2010; \25\UTC\UTC\k 25 Deixe um comentário

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