What's so sexy about math? | Cédric Villani

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TED


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Traductor: Lidia Cámara de la Fuente Revisor: Sebastian Betti
00:12
What is it that French people do better than all the others?
0
12804
4412
¿Qué es lo que los franceses hacen mejor que todos los demás?
00:18
If you would take polls,
1
18454
1926
Si hacemos una encuesta,
00:20
the top three answers might be:
2
20404
1807
las tres respuestas podrían ser:
00:22
love, wine and whining.
3
22235
4039
El amor, el vino y el lloriqueo.
00:26
(Laughter)
4
26298
1301
(Risas)
00:27
Maybe.
5
27623
1159
Tal vez.
00:29
But let me suggest a fourth one:
6
29530
2338
Pero permítanme sugerir una cuarta:
00:31
mathematics.
7
31892
1190
Las matemáticas.
00:33
Did you know that Paris has more mathematicians
8
33760
2853
¿Sabían que París tiene más matemáticos
00:36
than any other city in the world?
9
36637
1801
que cualquiera otra ciudad del mundo?
00:38
And more streets with mathematicians' names, too.
10
38801
2494
Además de más calles con nombres de matemáticos.
00:42
And if you look at the statistics of the Fields Medal,
11
42215
3449
Y si uno mira las estadísticas de la Medalla Fields,
00:45
often called the Nobel Prize for mathematics,
12
45688
2493
a menudo llamada Premio Nobel de matemáticas,
00:48
and always awarded to mathematicians below the age of 40,
13
48205
3932
y siempre concedida a matemáticos con menos de 40 años,
00:52
you will find that France has more Fields medalists per inhabitant
14
52161
3887
verá que Francia tiene más Medallas Fields por habitante
00:56
than any other country.
15
56072
1168
que cualquier otro país.
00:58
What is it that we find so sexy in math?
16
58286
2954
¿Qué nos parece tan atractivo de las matemáticas?
01:02
After all, it seems to be dull and abstract,
17
62153
3204
Al fin y al cabo, parece que son tediosas y abstractas,
01:05
just numbers and computations and rules to apply.
18
65381
3483
con solo números y cálculos y reglas para aplicar.
01:10
Mathematics may be abstract,
19
70518
2112
Las matemáticas pueden ser abstractas,
01:12
but it's not dull
20
72654
1151
pero no son tediosas
01:13
and it's not about computing.
21
73829
1729
y no son todo cálculos.
01:16
It is about reasoning
22
76178
1747
Tienen que ver con el raciocinio
01:17
and proving our core activity.
23
77949
2260
y con demostrar nuestra principal actividad.
01:20
It is about imagination,
24
80513
1522
Se trata de imaginación,
01:22
the talent which we most praise.
25
82059
2019
el talento que más apreciamos.
01:24
It is about finding the truth.
26
84102
2101
Se trata de encontrar la verdad.
01:27
There's nothing like the feeling which invades you
27
87613
2737
No hay nada como la sensación que invade a uno
01:30
when after months of hard thinking,
28
90374
2171
cuando tras meses de reflexión,
01:32
you finally understand the right reasoning to solve your problem.
29
92569
3298
entiende por fin el raciocinio correcto para resolver su problema.
01:37
The great mathematician André Weil likened this --
30
97042
3576
El gran matemático André Weil lo comparó,
01:40
no kidding --
31
100642
1151
y no es broma,
01:41
to sexual pleasure.
32
101817
1589
al placer sexual.
01:44
But noted that this feeling can last for hours, or even days.
33
104197
5341
Pero señaló que ese sentimiento puede durar horas o incluso días.
01:50
The reward may be big.
34
110804
1853
La recompensa puede ser grande.
01:53
Hidden mathematical truths permeate our whole physical world.
35
113325
3864
Verdades matemáticas ocultas están por todas partes en nuestro mundo físico.
01:57
They are inaccessible to our senses
36
117680
2670
Son inaccesibles a nuestros sentidos,
02:00
but can be seen through mathematical lenses.
37
120374
2724
pero pueden ser vistas a través de lentes matemáticos.
02:04
Close your eyes for moment
38
124092
1592
Cierren los ojos por un momento
02:05
and think of what is occurring right now around you.
39
125708
3475
y piensen en lo que ocurre ahora a su alrededor.
02:10
Invisible particles from the air around are bumping on you
40
130337
3493
Partículas invisibles del aire chocan con Uds.,
02:13
by the billions and billions at each second,
41
133854
2733
miles de millones cada segundo,
02:16
all in complete chaos.
42
136611
2063
todo es un completo caos.
02:19
And still,
43
139049
1151
Y aún así,
02:20
their statistics can be accurately predicted by mathematical physics.
44
140224
4688
sus estadísticas pueden ser precisamente previstas por la física matemática.
02:25
And open your eyes now
45
145715
2792
Abran ahora los ojos
02:28
to the statistics of the velocities of these particles.
46
148531
3310
para las estadísticas de las velocidades de estas partículas.
02:32
The famous bell-shaped Gauss Curve,
47
152510
3240
La famosa curva gaussiana en forma de campana
02:35
or the Law of Errors --
48
155774
2181
o distribución normal...
02:37
of deviations with respect to the mean behavior.
49
157979
2722
de las desviaciones del comportamiento promedio.
02:41
This curve tells about the statistics of velocities of particles
50
161550
4302
Esta curva habla de la estadística de velocidades de las partículas
02:45
in the same way as a demographic curve
51
165876
2539
de la misma manera como una curva demográfica
02:48
would tell about the statistics of ages of individuals.
52
168439
3841
hablaría de la estadística de edades de los individuos.
02:52
It's one of the most important curves ever.
53
172884
2650
Es una de las curvas más importantes.
02:56
It keeps on occurring again and again,
54
176137
3186
Sigue apareciendo una y otra vez,
02:59
from many theories and many experiments,
55
179347
2403
en muchas teorías y muchos experimentos,
03:01
as a great example of the universality
56
181774
3281
como gran ejemplo de universalidad,
03:05
which is so dear to us mathematicians.
57
185079
3552
lo que es tan querido por nosotros los matemáticos.
03:09
Of this curve,
58
189694
1227
Sobre esta curva,
03:10
the famous scientist Francis Galton said,
59
190945
3049
el famoso científico Francis Galton dijo
03:14
"It would have been deified by the Greeks if they had known it.
60
194018
4524
"Los griegos la habrían deificado de haberla conocido.
03:19
It is the supreme law of unreason."
61
199064
3351
Es la ley suprema de la sinrazón".
03:23
And there's no better way to materialize that supreme goddess than Galton's Board.
62
203818
6602
La mejor forma de materializar esa diosa suprema es con el tablero de Galton.
03:31
Inside this board are narrow tunnels
63
211774
3197
Dentro de esta placa hay estrechos túneles
03:34
through which tiny balls will fall down randomly,
64
214995
4628
a través de la cual diminutas bolas caerán al azar,
03:40
going right or left, or left, etc.
65
220295
5387
yendo de derecha a izquierda, o hacia la izquierda, etc.
03:46
All in complete randomness and chaos.
66
226139
3251
Todo en aleatoriedad y caos completo.
03:50
Let's see what happens when we look at all these random trajectories together.
67
230085
6080
Veamos lo que sucede al mirar esas trayectorias aleatorias juntas.
03:56
(Board shaking)
68
236189
5435
(Agitando la tabla)
04:01
This is a bit of a sport,
69
241648
2844
Esto es como un deporte,
04:04
because we need to resolve some traffic jams in there.
70
244516
4870
porque tenemos que resolver algunos atascos de tráfico en ese país.
04:11
Aha.
71
251715
1150
Ajá.
04:13
We think that randomness is going to play me a trick on stage.
72
253313
3587
Pensamos que la aleatoriedad me jugaría un truco en el escenario.
04:19
There it is.
73
259609
1463
Aquí está.
04:22
Our supreme goddess of unreason.
74
262382
2583
Nuestra diosa suprema de la sinrazón.
04:24
the Gauss Curve,
75
264989
1519
La curva de Gauss
04:26
trapped here inside this transparent box as Dream in "The Sandman" comics.
76
266532
6452
atrapada aquí en esta caja transparente como el sueño en los cómics "The Sandman".
04:34
For you I have shown it,
77
274623
2698
Se lo he mostrado así a Uds.,
04:37
but to my students I explain why it could not be any other curve.
78
277345
5285
pero a mis estudiantes les explico por qué no podría haber otra curva.
04:43
And this is touching the mystery of that goddess,
79
283128
2870
Y esto está en contacto con el misterio de esa diosa,
04:46
replacing a beautiful coincidence by a beautiful explanation.
80
286022
4701
sustituyendo una hermosa coincidencia por una hermosa explicación.
04:51
All of science is like this.
81
291027
2333
Toda la ciencia es así.
04:54
And beautiful mathematical explanations are not only for our pleasure.
82
294213
5348
Y hermosas explicaciones matemáticas no son solo para nuestro deleite.
04:59
They also change our vision of the world.
83
299585
2660
También cambian nuestra visión del mundo.
05:03
For instance,
84
303040
1237
Por ejemplo,
05:04
Einstein,
85
304301
1150
Einstein,
05:05
Perrin,
86
305476
1150
Perrin,
05:06
Smoluchowski,
87
306651
1150
Smoluchowski,
05:07
they used the mathematical analysis of random trajectories
88
307826
3559
usaron el análisis matemático de las trayectorias aleatorias
05:11
and the Gauss Curve
89
311409
2037
y la curva de Gauss
05:13
to explain and prove that our world is made of atoms.
90
313470
4928
para explicar y demostrar que nuestro mundo está hecho de átomos.
05:19
It was not the first time
91
319524
1802
No era la primera vez
05:21
that mathematics was revolutionizing our view of the world.
92
321350
3390
que la matemática estaba revolucionando nuestra visión del mundo.
05:25
More than 2,000 years ago,
93
325555
2212
Hace más de 2000 años,
05:27
at the time of the ancient Greeks,
94
327791
2610
en la época de los antiguos griegos,
05:31
it already occurred.
95
331502
1479
ya se produjo.
05:33
In those days,
96
333827
1286
En aquellos días,
05:35
only a small fraction of the world had been explored,
97
335137
3283
solo una pequeña fracción del mundo había sido explorada,
05:38
and the Earth might have seemed infinite.
98
338444
3042
y la Tierra parecería infinita.
05:42
But clever Eratosthenes,
99
342034
1767
Pero el inteligente Eratóstenes
05:43
using mathematics,
100
343825
1417
usando las matemáticas,
05:45
was able to measure the Earth with an amazing accuracy of two percent.
101
345266
5111
pudo medir la Tierra con una increíble precisión de 2 %.
05:51
Here's another example.
102
351969
1416
He aquí otro ejemplo.
05:54
In 1673, Jean Richer noticed
103
354238
3805
En 1673 Jean Richer notó
05:58
that a pendulum swings slightly slower in Cayenne than in Paris.
104
358067
6912
que un péndulo se balancea ligeramente más lento en Cayenne que en París.
06:06
From this observation alone, and clever mathematics,
105
366350
4400
A partir de esta sola observación y matemáticas inteligentes,
06:10
Newton rightly deduced
106
370774
2306
Newton dedujo acertadamente
06:13
that the Earth is a wee bit flattened at the poles,
107
373104
5541
que la Tierra es un poquito achatada en los polos,
06:18
like 0.3 percent --
108
378669
1601
un 0,3 %.
06:20
so tiny that you wouldn't even notice it on the real view of the Earth.
109
380843
4413
tan pequeña que ni siquiera se nota en la visión real de la Tierra.
06:26
These stories show that mathematics
110
386276
3928
Estas historias muestran que las matemáticas
06:30
is able to make us go out of our intuition
111
390228
4762
pueden hacernos salir de nuestra intuición,
06:35
measure the Earth which seems infinite,
112
395512
3485
medir la Tierra que parece infinita,
06:39
see atoms which are invisible
113
399021
2294
ver átomos que son invisibles
06:41
or detect an imperceptible variation of shape.
114
401339
3381
o detectar una variación imperceptible de forma.
06:44
And if there is just one thing that you should take home from this talk,
115
404744
3847
Y si solo hay una cosa que Uds. pueden aprovechar de esta charla,
06:48
it is this:
116
408615
1194
es la siguiente:
06:49
mathematics allows us to go beyond the intuition
117
409833
4378
Las matemáticas nos permiten ir más allá de la intuición
06:54
and explore territories which do not fit within our grasp.
118
414235
4249
y explorar territorios que no están a nuestro alcance.
06:59
Here's a modern example you will all relate to:
119
419609
2999
Esto es un ejemplo moderno todos Uds. se refieren a:
07:03
searching the Internet.
120
423362
1667
buscar en Internet.
07:06
The World Wide Web,
121
426037
1342
La World Wide Web,
07:07
more than one billion web pages --
122
427403
1804
más de mil millones de páginas web,
07:09
do you want to go through them all?
123
429231
1674
¿quieren repasar todas ellas?
07:11
Computing power helps,
124
431660
1802
La potencia informática ayuda,
07:13
but it would be useless without the mathematical modeling
125
433486
3186
pero sin el modelado matemático esta sería inútil
07:16
to find the information hidden in the data.
126
436696
2563
para encontrar la información oculta en los datos.
07:20
Let's work out a baby problem.
127
440491
2379
Vamos a resolver un problema hiperfácil.
07:23
Imagine that you're a detective working on a crime case,
128
443872
3807
Imagine que Ud. es un detective que trabaja en un caso penal,
07:27
and there are many people who have their version of the facts.
129
447703
3788
y hay muchas personas que tienen su versión de los hechos.
07:32
Who do you want to interview first?
130
452032
1745
¿A quién entrevistaría Ud. primero?
07:34
Sensible answer:
131
454681
1915
Respuesta sensata:
07:36
prime witnesses.
132
456620
1437
a los testigos principales.
07:38
You see,
133
458878
1234
Vean,
07:40
suppose that there is person number seven,
134
460136
4220
supongamos que la persona número siete,
07:44
tells you a story,
135
464380
1151
cuenta una historia,
07:45
but when you ask where he got if from,
136
465555
2014
pero cuando se le pregunta de dónde sacó la historia,
07:47
he points to person number three as a source.
137
467593
3036
apunta a la persona número tres como fuente.
07:50
And maybe person number three, in turn,
138
470653
2068
Y la persona número tres, a su vez,
07:52
points at person number one as the primary source.
139
472745
3696
apunta a la persona número uno como fuente primaria.
07:56
Now number one is a prime witness,
140
476465
1661
Ahora el número uno es el principal testigo,
07:58
so I definitely want to interview him -- priority.
141
478150
3238
así que definitivamente quiero entrevistarlo con prioridad.
08:02
And from the graph
142
482148
1151
Y a partir de la gráfica
08:03
we also see that person number four is a prime witness.
143
483323
3228
también vemos que la persona número cuatro es un testigo principal.
08:06
And maybe I even want to interview him first,
144
486575
2443
Y puede que incluso quiera entrevistarlo en primer lugar,
08:09
because there are more people who refer to him.
145
489042
2359
porque hay varias personas que se refieren a él.
08:12
OK, that was easy,
146
492354
2664
Bien, eso fue fácil.
08:15
but now what about if you have a big bunch of people who will testify?
147
495042
5246
Pero ahora ¿qué pasa si un gran grupo de personas va a declarar?
08:20
And this graph,
148
500864
1352
Y este grafo, puedo pensarlo
08:22
I may think of it as all people who testify in a complicated crime case,
149
502240
5619
como todas las personas que atestiguan en un caso de delito complicado.
08:27
but it may just as well be web pages pointing to each other,
150
507883
4022
Pero pueden muy bien ser páginas web apuntando uno al otro,
08:31
referring to each other for contents.
151
511929
2071
refiriéndose a la otra para los contenidos.
08:34
Which ones are the most authoritative?
152
514878
2336
¿Cuáles son las más autorizadas?
08:37
Not so clear.
153
517587
1334
No es tan claro.
08:40
Enter PageRank,
154
520091
1900
Introduzcan PageRank,
08:42
one of the early cornerstones of Google.
155
522015
2536
uno de los primeros pilares de Google.
08:45
This algorithm uses the laws of mathematical randomness
156
525337
4242
Este algoritmo usa leyes de la aleatoriedad matemática
08:49
to determine automatically the most relevant web pages,
157
529603
3857
para determinar automáticamente las páginas web más relevantes.
08:53
in the same way as we used randomness in the Galton Board experiment.
158
533484
5062
De la misma forma que usamos aleatoriedad en el experimento del tablero de Galton.
08:59
So let's send into this graph
159
539341
2341
Así que vamos a enviar en este grafo
09:01
a bunch of tiny, digital marbles
160
541706
2850
un montón de pequeñas canicas, digitales
09:04
and let them go randomly through the graph.
161
544580
3749
y que vayan al azar a través del grafo.
09:08
Each time they arrive at some site,
162
548353
1667
Cada vez que llegan a algún sitio,
09:10
they will go out through some link chosen at random to the next one.
163
550044
4166
irán a algún tipo de relación elegido al azar hasta la siguiente.
09:14
And again, and again, and again.
164
554234
1753
Y otra vez, y otra vez, y otra vez.
09:16
And with small, growing piles,
165
556358
1628
Y con pilas pequeñas crecientes
09:18
we'll keep the record of how many times each site has been visited
166
558010
3753
haremos un registro continuado de cuántas veces ha sido visitado el sitio
09:21
by these digital marbles.
167
561787
1945
por estas canicas digitales.
09:24
Here we go.
168
564243
1151
Allá vamos.
09:25
Randomness, randomness.
169
565418
1848
El azar, la aleatoriedad.
09:27
And from time to time,
170
567811
1448
Y de vez en cuando,
09:29
also let's make jumps completely randomly to increase the fun.
171
569283
3952
también haremos saltos por completo al azar para aumentar la diversión.
09:34
And look at this:
172
574471
1216
Y miren esto:
09:36
from the chaos will emerge the solution.
173
576358
2785
del caos surgirá la solución.
09:39
The highest piles correspond to those sites
174
579483
2485
Las pilas más altas corresponden a esos sitios
09:41
which somehow are better connected than the others,
175
581992
3511
que de alguna manera están mejor conectados que los otros,
09:45
more pointed at than the others.
176
585527
2273
más referenciados que los otros.
09:47
And here we see clearly
177
587824
1722
Y aquí vemos claramente
09:49
which are the web pages we want to first try.
178
589570
3032
qué páginas web queremos en el primer intento.
09:53
Once again,
179
593507
1151
Una vez más,
09:54
the solution emerges from the randomness.
180
594682
2460
la solución surge de la aleatoriedad.
09:57
Of course, since that time,
181
597775
2251
Por supuesto, desde aquel momento,
10:00
Google has come up with much more sophisticated algorithms,
182
600050
3707
Google ha desarrollado algoritmos mucho más sofisticados.
10:03
but already this was beautiful.
183
603781
2280
Pero ya era hermosa.
10:06
And still,
184
606981
1476
Y aún así,
10:08
just one problem in a million.
185
608481
1611
es solo un problema entre un millón.
10:10
With the advent of digital area,
186
610734
2270
Con el advenimiento de la era digital,
10:13
more and more problems lend themselves to mathematical analysis,
187
613028
5016
más y más problemas se prestan a un análisis matemático,
10:18
making the job of mathematician a more and more useful one,
188
618068
4365
haciendo que el trabajo del matemático sea cada vez más útil,
10:23
to the extent that a few years ago,
189
623166
2722
en comparación a hace unos años,
10:25
it was ranked number one among hundreds of jobs
190
625912
3779
que estaba clasificado como número uno entre los cien puestos de trabajo
10:29
in a study about the best and worst jobs
191
629715
3968
de un estudio sobre los mejores y peores trabajos
10:33
published by the Wall Street Journal in 2009.
192
633707
2975
publicado en el Wall Street Journal en 2009.
10:37
Mathematician --
193
637445
1852
Matemático:
10:39
best job in the world.
194
639321
1433
el mejor trabajo del mundo.
10:41
That's because of the applications:
195
641646
3068
Esto es debido a sus aplicaciones:
10:44
communication theory,
196
644738
2139
teoría de la comunicación,
10:46
information theory,
197
646901
1820
teoría de la información,
10:48
game theory,
198
648745
1260
teoría de juegos,
10:50
compressed sensing,
199
650029
1446
muestreo comprimido,
10:51
machine learning,
200
651499
1562
aprendizaje automático,
10:53
graph analysis,
201
653085
1567
análisis de grafos,
10:54
harmonic analysis.
202
654676
1742
análisis armónico.
10:56
And why not stochastic processes,
203
656442
2640
¿Y por qué no los procesos estocásticos,
10:59
linear programming,
204
659106
1630
la programación lineal,
11:00
or fluid simulation?
205
660760
2028
o la simulación de fluidos?
11:03
Each of these fields have monster industrial applications.
206
663292
3895
Cada uno de estos campos tiene inmensas aplicaciones industriales.
11:07
And through them,
207
667211
1151
Y a través de ellas,
11:08
there is big money in mathematics.
208
668386
1999
hay mucho dinero en matemáticas.
11:11
And let me concede
209
671400
2040
Y permítanme confirmar
11:13
that when it comes to making money from the math,
210
673464
2477
que cuando se trata de hacer dinero con matemáticas,
11:15
the Americans are by a long shot the world champions,
211
675965
3824
los estadounidenses son con diferencia los campeones del mundo,
11:19
with clever, emblematic billionaires and amazing, giant companies,
212
679813
4619
multimillonarios emblemáticos inteligentes y sorprendentes empresas gigantes,
11:24
all resting, ultimately, on good algorithm.
213
684456
3280
todo descansa, en última instancia, en buenos algoritmos.
11:29
Now with all this beauty, usefulness and wealth,
214
689091
3972
Con toda esta belleza, utilidad y riqueza,
11:33
mathematics does look more sexy.
215
693087
2284
las matemáticas tiene un aspecto más atractivo.
11:36
But don't you think
216
696399
1617
Pero no crean
11:38
that the life a mathematical researcher is an easy one.
217
698040
4120
que la vida de un investigador matemático es una tarea fácil.
11:42
It is filled with perplexity,
218
702959
2741
Está llena de perplejidad,
11:46
frustration,
219
706347
1150
frustración,
11:48
a desperate fight for understanding.
220
708172
2445
una lucha desesperada por la comprensión.
11:51
Let me evoke for you
221
711955
2140
Permítanme recordarles
11:54
one of the most striking days in my mathematician's life.
222
714119
4380
uno de los días más llamativos de mi vida como matemático.
11:58
Or should I say,
223
718523
1151
O debería decir,
11:59
one of the most striking nights.
224
719698
1737
una de las noches más llamativas.
12:02
At that time,
225
722713
1151
En ese momento,
12:03
I was staying at the Institute for Advanced Studies in Princeton --
226
723888
3151
estaba en el Instituto de Estudios Avanzados en Princeton;
12:07
for many years, the home of Albert Einstein
227
727063
2139
muchos años, la casa de Albert Einstein
12:09
and arguably the most holy place for mathematical research in the world.
228
729226
4428
y posiblemente lugar santo de la mayoría de la investigación matemática del mundo.
12:14
And that night I was working and working on an elusive proof,
229
734878
3844
Y esa noche yo estaba trabajando en una prueba difícil de demostrar,
12:18
which was incomplete.
230
738746
1378
y que estaba incompleta.
12:21
It was all about understanding
231
741304
2208
Se trataba de comprender
12:23
the paradoxical stability property of plasmas,
232
743536
3823
la estabilidad paradójica característica de plasmas,
12:27
which are a crowd of electrons.
233
747383
1958
que son una multitud de electrones.
12:30
In the perfect world of plasma,
234
750423
2736
En el mundo perfecto del plasma,
12:33
there are no collisions
235
753183
1778
no hay colisiones
12:34
and no friction to provide the stability like we are used to.
236
754985
3658
y tampoco fricción para dar estabilidad como estamos acostumbrados.
12:39
But still,
237
759392
1151
Pero aún así,
12:40
if you slightly perturb a plasma equilibrium,
238
760567
3033
si perturban ligeramente un equilibrio de plasma,
12:43
you will find that the resulting electric field
239
763624
2688
encontrarán que el blindaje eléctrico resultante
12:46
spontaneously vanishes,
240
766336
2339
desaparece espontáneamente,
12:48
or damps out,
241
768699
1975
o lo amortigua,
12:50
as if by some mysterious friction force.
242
770698
3294
como por una fuerza de fricción misteriosa.
12:54
This paradoxical effect,
243
774728
1835
Este efecto paradójico,
12:56
called the Landau damping,
244
776587
1477
llamado amortiguación de Landau,
12:58
is one of the most important in plasma physics,
245
778088
2989
es uno de los más importantes en la física del plasma,
13:01
and it was discovered through mathematical ideas.
246
781101
3002
y se descubrió a través de ideas matemáticas.
13:04
But still,
247
784970
1151
Pero aun así,
13:06
a full mathematical understanding of this phenomenon was missing.
248
786145
4230
no existía una comprensión matemática completa de este fenómeno.
13:10
And together with my former student and main collaborator Clément Mouhot,
249
790399
4786
Y junto con mi exestudiante y colaborador principal Clément Mouhot,
13:15
in Paris at the time,
250
795209
1492
en París en ese momento,
13:16
we had been working for months and months on such a proof.
251
796725
4086
habíamos trabajado durante meses y meses en una prueba de este tipo.
13:21
Actually,
252
801832
1335
En realidad,
13:23
I had already announced by mistake that we could solve it.
253
803191
4746
yo ya había anunciado por error que podríamos resolverlo.
13:27
But the truth is,
254
807961
1725
Pero la verdad es que
13:29
the proof was just not working.
255
809710
2147
la prueba simplemente no funcionaba.
13:32
In spite of more than 100 pages of complicated, mathematical arguments,
256
812196
4349
A pesar de más de 100 páginas de complicados argumentos, matemáticos,
13:36
and a bunch discoveries,
257
816569
1690
y un montón de descubrimientos
13:38
and huge calculation,
258
818283
1267
y mucho cálculo,
13:39
it was not working.
259
819574
1169
no funcionaba.
13:41
And that night in Princeton,
260
821290
1681
Y esa noche en Princeton,
13:42
a certain gap in the chain of arguments was driving me crazy.
261
822995
4301
un cierto vacío en la cadena de argumentos me estaba volviendo loco.
13:47
I was putting in there all my energy and experience and tricks,
262
827658
4593
Yo estaba poniendo allí toda mi energía y experiencia y trucos,
13:52
and still nothing was working.
263
832275
1742
y seguía sin funcionar.
13:54
1 a.m., 2 a.m., 3 a.m.,
264
834553
3882
1 a.m., 2 a.m., 3 a.m.,
13:58
not working.
265
838459
1308
no funcionaba.
14:00
Around 4 a.m., I go to bed in low spirits.
266
840545
4321
Alrededor de las 4 a.m. me fui a la cama con la moral baja.
14:05
Then a few hours later,
267
845915
2460
Entonces, un par de horas más tarde,
14:08
waking up and go,
268
848399
1151
me desperté
14:09
"Ah, it's time to get the kids to school --"
269
849574
3357
y "Ah, es hora de que los niños vayan a la escuela".
14:12
What is this?
270
852955
1151
¿Qué es esto?
14:14
There was this voice in my head, I swear.
271
854130
2142
Había una voz en mi cabeza, lo juro.
14:16
"Take the second term to the other side,
272
856894
1913
"Lleva el segundo término al otro lado,
14:18
Fourier transform and invert in L2."
273
858831
1919
transformada de Fourier e invertir en L2".
14:21
(Laughter)
274
861257
1151
(Risas)
14:22
Damn it,
275
862432
1702
Maldita sea,
14:24
that was the start of the solution!
276
864158
2113
¡era el comienzo de la solución!
14:27
You see,
277
867519
1151
Ven,
14:28
I thought I had taken some rest,
278
868694
2283
pensé que había descansado,
14:31
but really my brain had continued to work on it.
279
871001
3388
pero realmente mi cerebro había seguido trabajando en esto.
14:35
In those moments,
280
875008
1597
En esos momentos,
14:36
you don't think of your career or your colleagues,
281
876629
2601
uno no piensa en su carrera o sus colegas,
14:39
it's just a complete battle between the problem and you.
282
879254
3690
es solo una batalla campal entre el problema y uno mismo.
14:44
That being said,
283
884098
1328
Una vez dicho esto,
14:45
it does not harm when you do get a promotion in reward for your hard work.
284
885450
3949
no perjudica cuando uno logra un ascenso en recompensa por su arduo trabajo.
14:49
And after we completed our huge analysis of the Landau damping,
285
889808
5160
Y tras completar nuestro enorme análisis de la amortiguación de Landau,
14:54
I was lucky enough
286
894992
1615
tuve la suerte
14:56
to get the most coveted Fields Medal
287
896631
3030
de obtener la codiciada medalla Fields
14:59
from the hands of the President of India,
288
899685
2867
de manos del Presidente de la India,
15:02
in Hyderabad on 19 August, 2010 --
289
902576
3920
en Hyderabad el 19 de agosto de 2010.
15:07
an honor that mathematicians never dare to dream,
290
907453
3251
Un honor que los matemáticos nunca se atreven a soñar,
15:10
a day that I will remember until I live.
291
910728
2399
un día que recordaré toda mi vida.
15:14
What do you think,
292
914366
1447
¿Qué piensa uno
15:15
on such an occasion?
293
915837
2141
en una ocasión así?
15:18
Pride, yes?
294
918002
1150
Orgullo, ¿sí?
15:19
And gratitude to the many collaborators who made this possible.
295
919791
3640
Y agradecimiento a los colaboradores que hicieron esto posible.
15:24
And because it was a collective adventure,
296
924304
2212
Ya que fue una aventura colectiva,
15:26
you need to share it, not just with your collaborators.
297
926540
4142
uno necesita compartirlo, no solo con sus colaboradores.
15:31
I believe that everybody can appreciate the thrill of mathematical research,
298
931548
5692
Creo que todo el mundo puede apreciar la emoción de la investigación matemática,
15:37
and share the passionate stories of humans and ideas behind it.
299
937264
4318
y compartir historias apasionadas de humanos e ideas detrás de esta.
15:42
And I've been working with my staff at Institut Henri Poincaré,
300
942494
4774
Y he estado trabajando con mi equipo en el Instituto Henri Poincaré,
15:47
together with partners and artists of mathematical communication worldwide,
301
947292
5181
junto con los socios y artistas de comunicación matemática de todo el mundo,
15:52
so that we can found our own, very special museum of mathematics there.
302
952497
4587
para encontrar allí nuestro propio museo de matemáticas muy especial.
15:58
So in a few years,
303
958537
1777
Así que en unos pocos años,
16:00
when you come to Paris,
304
960885
1577
cuando vengan a París,
16:02
after tasting the great, crispy baguette and macaroon,
305
962486
5658
tras probar la gran baguette crujiente y los macarrones,
16:08
please come and visit us at Institut Henri Poincaré,
306
968168
3663
visítennos en el Instituto Henri Poincaré
16:11
and share the mathematical dream with us.
307
971856
2515
y compartan el sueño matemático con nosotros.
16:14
Thank you.
308
974395
1151
Gracias.
16:15
(Applause)
309
975570
7000
(Aplausos)
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