Benoit Mandelbrot: Fractals and the art of roughness

Benoît Mandelbrot: Fractales y el arte de la fracturación

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Benoît Mandelbrot: Fractales y el arte de la fracturación

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Traductor: Laura Monzon-Storey Revisor: Veronica Vera
00:15
Thank you very much.
0
15260
2000
Muchas gracias.
00:17
Please excuse me for sitting; I'm very old.
1
17260
3000
Disculpen que me siente, soy un hombre viejo.
00:20
(Laughter)
2
20260
2000
(Risas)
00:22
Well, the topic I'm going to discuss
3
22260
2000
Bien, el tema que voy a tratar
00:24
is one which is, in a certain sense, very peculiar
4
24260
3000
es de algún modo muy peculiar
00:27
because it's very old.
5
27260
2000
porque es muy antiguo.
00:29
Roughness is part of human life
6
29260
3000
La fracturación es parte de la vida humana
00:32
forever and forever,
7
32260
2000
eternamente.
00:34
and ancient authors have written about it.
8
34260
3000
Escritores de la antigüedad han escrito acerca de ello.
00:37
It was very much uncontrollable,
9
37260
2000
Era prácticamente incontrolable.
00:39
and in a certain sense,
10
39260
2000
Y de alguna manera,
00:41
it seemed to be the extreme of complexity,
11
41260
3000
parecía ser la complejidad extrema,
00:44
just a mess, a mess and a mess.
12
44260
2000
un desorden, un caos.
00:46
There are many different kinds of mess.
13
46260
2000
Hay varios tipos de desórdenes.
00:48
Now, in fact,
14
48260
2000
Bien,
00:50
by a complete fluke,
15
50260
2000
por una total casualidad,
00:52
I got involved many years ago
16
52260
3000
incursioné muchos años atrás
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in a study of this form of complexity,
17
55260
3000
en el estudio de esta forma de complejidad.
00:58
and to my utter amazement,
18
58260
2000
Y para mi total asombro,
01:00
I found traces --
19
60260
2000
Encontré vestigios,
01:02
very strong traces, I must say --
20
62260
2000
vestigios muy concretos, debo decir
01:04
of order in that roughness.
21
64260
3000
de orden en esa fracturación.
01:07
And so today, I would like to present to you
22
67260
2000
Por eso hoy quiero presentarles
01:09
a few examples
23
69260
2000
algunos ejemplos
01:11
of what this represents.
24
71260
2000
de lo que esto representa.
01:13
I prefer the word roughness
25
73260
2000
Prefiero la palabra "fracturación"
01:15
to the word irregularity
26
75260
2000
a "irregularidad"
01:17
because irregularity --
27
77260
2000
porque "irregularidad"
01:19
to someone who had Latin
28
79260
2000
para alguien que estudió latín
01:21
in my long-past youth --
29
81260
2000
como yo en mi lejana juventud
01:23
means the contrary of regularity.
30
83260
2000
significa lo contrario de "regularidad".
01:25
But it is not so.
31
85260
2000
Pero no es así.
01:27
Regularity is the contrary of roughness
32
87260
3000
Regularidad es lo contrario de fracturación
01:30
because the basic aspect of the world
33
90260
2000
porque en el mundo, básicamente,
01:32
is very rough.
34
92260
2000
hay fracturación.
01:34
So let me show you a few objects.
35
94260
3000
Les mostraré varios objetos.
01:37
Some of them are artificial.
36
97260
2000
Algunos son artificiales.
01:39
Others of them are very real, in a certain sense.
37
99260
3000
Otros, en cierto sentido, son muy reales.
01:42
Now this is the real. It's a cauliflower.
38
102260
3000
Este es real: es una coliflor.
01:45
Now why do I show a cauliflower,
39
105260
3000
Ahora, ¿por qué les muestro una coliflor,
01:48
a very ordinary and ancient vegetable?
40
108260
3000
un vegetal antiguo y común?
01:51
Because old and ancient as it may be,
41
111260
3000
Porque si bien es antiguo y común,
01:54
it's very complicated and it's very simple,
42
114260
3000
es también muy complicado
01:57
both at the same time.
43
117260
2000
y muy simple al mismo tiempo.
01:59
If you try to weigh it -- of course it's very easy to weigh it,
44
119260
3000
Es muy fácil de pesar.
02:02
and when you eat it, the weight matters --
45
122260
3000
Y al comerlo, el peso importa.
02:05
but suppose you try to
46
125260
3000
Pero si intentamos
02:08
measure its surface.
47
128260
2000
medir su superficie.
02:10
Well, it's very interesting.
48
130260
2000
Bueno, es muy interesante.
02:12
If you cut, with a sharp knife,
49
132260
3000
Si cortamos con un cuchillo
02:15
one of the florets of a cauliflower
50
135260
2000
un cogollito de una coliflor
02:17
and look at it separately,
51
137260
2000
y lo observamos por separado,
02:19
you think of a whole cauliflower, but smaller.
52
139260
3000
tenemos una coliflor entera, pero más pequeña,
02:22
And then you cut again,
53
142260
2000
Y si la cortamos nuevamente,
02:24
again, again, again, again, again, again, again, again,
54
144260
3000
y otra vez, y otra, y otra, y otra,
02:27
and you still get small cauliflowers.
55
147260
2000
siguen apareciendo coliflores pequeñitas.
02:29
So the experience of humanity
56
149260
2000
Es que la experiencia de la humanidad
02:31
has always been that there are some shapes
57
151260
3000
siempre ha presentado formas
02:34
which have this peculiar property,
58
154260
2000
con esta peculiar característica,
02:36
that each part is like the whole,
59
156260
3000
en donde cada parte es similar al todo,
02:39
but smaller.
60
159260
2000
pero más pequeño.
02:41
Now, what did humanity do with that?
61
161260
3000
¿Y qué hizo la humanidad con eso?
02:44
Very, very little.
62
164260
3000
Muy, muy poco.
02:47
(Laughter)
63
167260
3000
(Risas)
02:50
So what I did actually is to
64
170260
3000
Entonces yo
02:53
study this problem,
65
173260
3000
analicé este problema,
02:56
and I found something quite surprising.
66
176260
3000
y encontré algo asombroso.
02:59
That one can measure roughness
67
179260
3000
Que es que se puede medir la fracturación
03:02
by a number, a number,
68
182260
3000
mediante un número,
03:05
2.3, 1.2 and sometimes much more.
69
185260
3000
2,3; 1,2 y a veces mucho mayor.
03:08
One day, a friend of mine,
70
188260
2000
Un día, un amigo mío,
03:10
to bug me,
71
190260
2000
para bromear,
03:12
brought a picture and said,
72
192260
2000
me mostró un dibujo y dijo:
03:14
"What is the roughness of this curve?"
73
194260
2000
-¿Cuál es la fracturación de esta curva?
03:16
I said, "Well, just short of 1.5."
74
196260
3000
Yo le respondí: -Bueno, apenas casi 1,5.
03:19
It was 1.48.
75
199260
2000
La respuesta era 1,48.
03:21
Now, it didn't take me any time.
76
201260
2000
Me llevó un instante.
03:23
I've been looking at these things for so long.
77
203260
2000
Había estado observando estas cosas por años.
03:25
So these numbers are the numbers
78
205260
2000
Así que estos números
03:27
which denote the roughness of these surfaces.
79
207260
3000
determinan la fracturación de estas superficies.
03:30
I hasten to say that these surfaces
80
210260
2000
Me apuro a decir que estas superficies
03:32
are completely artificial.
81
212260
2000
son completamente artificiales.
03:34
They were done on a computer,
82
214260
2000
Generadas por computadora
03:36
and the only input is a number,
83
216260
2000
con sólo ingresar un número.
03:38
and that number is roughness.
84
218260
3000
Y que ese número representa la fracturación.
03:41
So on the left,
85
221260
2000
Aquí a la izquierda,
03:43
I took the roughness copied from many landscapes.
86
223260
3000
utilicé un valor copiado de varios paisajes.
03:46
To the right, I took a higher roughness.
87
226260
3000
A la derecha, utilicé una mayor fracturación.
03:49
So the eye, after a while,
88
229260
2000
Para que luego el ojo
03:51
can distinguish these two very well.
89
231260
3000
pueda distinguir estas dos correctamente.
03:54
Humanity had to learn about measuring roughness.
90
234260
2000
La humanidad debió aprender sobre medición de la fracturación.
03:56
This is very rough, and this is sort of smooth, and this perfectly smooth.
91
236260
3000
Muy fracturado, bastante liso, o perfectamente liso.
03:59
Very few things are very smooth.
92
239260
3000
Muy pocas cosas son perfectamente lisas.
04:03
So then if you try to ask questions:
93
243260
3000
Así que si intentamos preguntarnos
04:06
"What's the surface of a cauliflower?"
94
246260
2000
-¿Cuál es la superficie de una coliflor?
04:08
Well, you measure and measure and measure.
95
248260
3000
Bueno, hay que medir, medir y medir.
04:11
Each time you're closer, it gets bigger,
96
251260
3000
Resulta más grande cuanto más nos acercamos,
04:14
down to very, very small distances.
97
254260
2000
hasta distancias muy, muy pequeñas.
04:16
What's the length of the coastline
98
256260
2000
¿Qué longitud tienen
04:18
of these lakes?
99
258260
2000
las costas de estos lagos?
04:20
The closer you measure, the longer it is.
100
260260
3000
Cuanto más de cerca medimos, más longitud tienen.
04:23
The concept of length of coastline,
101
263260
2000
El concepto de longitud costera,
04:25
which seems to be so natural
102
265260
2000
que parece algo tan natural
04:27
because it's given in many cases,
103
267260
2000
porque aparece con frecuencia como dato,
04:29
is, in fact, complete fallacy; there's no such thing.
104
269260
3000
es, en realidad, una mentira; no existe.
04:32
You must do it differently.
105
272260
3000
Debemos calcularla de otra manera.
04:35
What good is that, to know these things?
106
275260
2000
¿En qué nos beneficia saber estas cosas?
04:37
Well, surprisingly enough,
107
277260
2000
Bueno, por sorprendente que parezca,
04:39
it's good in many ways.
108
279260
2000
en muchos aspectos.
04:41
To begin with, artificial landscapes,
109
281260
2000
Para empezar, los paisajes artificiales,
04:43
which I invented sort of,
110
283260
2000
que yo, de alguna manera, inventé,
04:45
are used in cinema all the time.
111
285260
3000
se usan en películas constantemente.
04:48
We see mountains in the distance.
112
288260
2000
Vemos montañas distantes.
04:50
They may be mountains, but they may be just formulae, just cranked on.
113
290260
3000
Podrían ser montañas reales, o podrían ser también fórmulas.
04:53
Now it's very easy to do.
114
293260
2000
Ahora es muy sencillo de lograr.
04:55
It used to be very time-consuming, but now it's nothing.
115
295260
3000
Solía llevar tiempo y esfuerzo, pero hoy no es nada.
04:58
Now look at that. That's a real lung.
116
298260
3000
Observen esto: es un pulmón real.
05:01
Now a lung is something very strange.
117
301260
2000
El pulmón es un órgano muy extraño.
05:03
If you take this thing,
118
303260
2000
Si tomamos un pulmón,
05:05
you know very well it weighs very little.
119
305260
3000
notaremos que pesa muy poco.
05:08
The volume of a lung is very small,
120
308260
2000
Tiene un volumen muy pequeño.
05:10
but what about the area of the lung?
121
310260
3000
Pero ¿y su área?
05:13
Anatomists were arguing very much about that.
122
313260
3000
Los anatomistas han discutido mucho sobre el tema.
05:16
Some say that a normal male's lung
123
316260
3000
Algunos dicen que un pulmón de un varón normal
05:19
has an area of the inside
124
319260
2000
tiene un área interna
05:21
of a basketball [court].
125
321260
2000
similar al de una pelota de básquet.
05:23
And the others say, no, five basketball [courts].
126
323260
3000
Y otros dicen: no, de cinco pelotas.
05:27
Enormous disagreements.
127
327260
2000
Desacuerdo total.
05:29
Why so? Because, in fact, the area of the lung
128
329260
3000
¿Y por qué? Porque, por cierto, el área de un pulmón
05:32
is something very ill-defined.
129
332260
2000
no ha sido definida con certeza.
05:35
The bronchi branch, branch, branch
130
335260
3000
Los bronquios se ramifican
05:38
and they stop branching,
131
338260
3000
hasta alcanzar un límite
05:41
not because of any matter of principle,
132
341260
3000
no por una cuestión de principios,
05:44
but because of physical considerations:
133
344260
3000
sino por razones físicas:
05:47
the mucus, which is in the lung.
134
347260
3000
como la mucosa en los pulmones.
05:50
So what happens is that in a way
135
350260
2000
Entonces sucede que, de esa manera,
05:52
you have a much bigger lung,
136
352260
2000
tenemos un pulmón más grande,
05:54
but it branches and branches
137
354260
2000
pero si se ramifica,
05:56
down to distances about the same for a whale, for a man
138
356260
3000
hasta distancias similares en una ballena, en un hombre
05:59
and for a little rodent.
139
359260
2000
y en un pequeño roedor,
06:02
Now, what good is it to have that?
140
362260
3000
bien, ¿qué se gana con eso?
06:05
Well, surprisingly enough, amazingly enough,
141
365260
2000
Porque nos sorprenderá saber,
06:07
the anatomists had a very poor idea
142
367260
3000
que los anatomistas, hasta hace muy poco,
06:10
of the structure of the lung until very recently.
143
370260
3000
conocían la estructura del pulmón muy vagamente.
06:13
And I think that my mathematics,
144
373260
2000
Y yo pienso que mi matemática,
06:15
surprisingly enough,
145
375260
2000
por asombroso que parezca,
06:17
has been of great help
146
377260
2000
ha servido de gran ayuda
06:19
to the surgeons
147
379260
2000
a los cirujanos
06:21
studying lung illnesses
148
381260
2000
que estudian enfermedades pulmonares
06:23
and also kidney illnesses,
149
383260
2000
y renales.
06:25
all these branching systems,
150
385260
2000
Para estas ramificaciones
06:27
for which there was no geometry.
151
387260
3000
no existía una geometría.
06:30
So I found myself, in other words,
152
390260
2000
Así que yo, en otras palabras,
06:32
constructing a geometry,
153
392260
2000
me encotré construyendo una geometría,
06:34
a geometry of things which had no geometry.
154
394260
3000
para aquellas cosas que carecían de una.
06:37
And a surprising aspect of it
155
397260
2000
Y lo asombroso de esto
06:39
is that very often, the rules of this geometry
156
399260
3000
es que, con frecuencia, las leyes de esta geometría
06:42
are extremely short.
157
402260
2000
son extremadamente exiguas.
06:44
You have formulas that long.
158
404260
2000
Tenemos largas fórmulas
06:46
And you crank it several times.
159
406260
2000
que aplicamos varias veces
06:48
Sometimes repeatedly: again, again, again,
160
408260
2000
algunas las repetimos una y otra vez.
06:50
the same repetition.
161
410260
2000
La misma repetición.
06:52
And at the end, you get things like that.
162
412260
2000
Y al final obtenemos cosas como ésta.
06:54
This cloud is completely,
163
414260
2000
Esta nube es completamente,
06:56
100 percent artificial.
164
416260
3000
100 por ciento, artificial.
06:59
Well, 99.9.
165
419260
2000
Bueno... 99,9 por ciento.
07:01
And the only part which is natural
166
421260
2000
La única parte que es natural
07:03
is a number, the roughness of the cloud,
167
423260
2000
es un número, la fracturación de la nube,
07:05
which is taken from nature.
168
425260
2000
tomada de la naturaleza.
07:07
Something so complicated like a cloud,
169
427260
2000
Algo tan complicado como una nube,
07:09
so unstable, so varying,
170
429260
2000
tan inestable, tan variable,
07:11
should have a simple rule behind it.
171
431260
3000
debería seguir una ley simple.
07:14
Now this simple rule
172
434260
3000
Bien, esta ley simple
07:17
is not an explanation of clouds.
173
437260
3000
no es una explicación de las nubes.
07:20
The seer of clouds had to
174
440260
2000
El observador de nubes tuvo que
07:22
take account of it.
175
442260
2000
tener esto en cuenta.
07:24
I don't know how much advanced
176
444260
3000
No sé cuán avanzadas son estas imágenes
07:27
these pictures are. They're old.
177
447260
2000
son antiguas.
07:29
I was very much involved in it,
178
449260
2000
Yo estaba muy involucrado en esto,
07:31
but then turned my attention to other phenomena.
179
451260
3000
pero luego me dediqué a otros fenómenos.
07:34
Now, here is another thing
180
454260
2000
Aquí hay otra cosa
07:36
which is rather interesting.
181
456260
3000
bastante interesante.
07:39
One of the shattering events
182
459260
2000
Uno de los eventos demoledores
07:41
in the history of mathematics,
183
461260
2000
en la historia de la matemática
07:43
which is not appreciated by many people,
184
463260
3000
y que muchos subestiman,
07:46
occurred about 130 years ago,
185
466260
2000
ocurrió hace unos 130 años,
07:48
145 years ago.
186
468260
2000
145 años atrás.
07:50
Mathematicians began to create
187
470260
2000
Los matemáticos comenzaron a crear
07:52
shapes that didn't exist.
188
472260
2000
formas que no existían.
07:54
Mathematicians got into self-praise
189
474260
3000
Y empezaron a auto-halagarse
07:57
to an extent which was absolutely amazing,
190
477260
2000
hasta niveles asombrosos
07:59
that man can invent things
191
479260
2000
dada la capacidad del hombre
08:01
that nature did not know.
192
481260
2000
para inventar cosas desconocidas por la naturaleza.
08:03
In particular, it could invent
193
483260
2000
Más concretamente
08:05
things like a curve which fills the plane.
194
485260
3000
cosas como una curva que cubre un plano.
08:08
A curve's a curve, a plane's a plane,
195
488260
2000
Una curva es una curva, un plano es un plano,
08:10
and the two won't mix.
196
490260
2000
no se mezclan.
08:12
Well, they do mix.
197
492260
2000
Bueno, sí se mezclan.
08:14
A man named Peano
198
494260
2000
Un hombre de nombre Peano,
08:16
did define such curves,
199
496260
2000
definió esas curvas,
08:18
and it became an object of extraordinary interest.
200
498260
3000
que enseguida generaron gran interés.
08:21
It was very important, but mostly interesting
201
501260
3000
Fue muy importante, pero por sobre todo, interesante
08:24
because a kind of break,
202
504260
2000
porque fue una especie de quiebre,
08:26
a separation between
203
506260
2000
una ruptura entre
08:28
the mathematics coming from reality, on the one hand,
204
508260
3000
la matemática derivada de la realidad
08:31
and new mathematics coming from pure man's mind.
205
511260
3000
y la nueva, proveniente puramente de la mente.
08:34
Well, I was very sorry to point out
206
514260
3000
No me fue agradable clarificar
08:37
that the pure man's mind
207
517260
2000
que la mente humana pura
08:39
has, in fact,
208
519260
2000
en realidad ha visto,
08:41
seen at long last
209
521260
2000
de una vez por todas,
08:43
what had been seen for a long time.
210
523260
2000
lo que ya había sido visto por años.
08:45
And so here I introduce something,
211
525260
2000
Así que aquí les presento esto:
08:47
the set of rivers of a plane-filling curve.
212
527260
3000
el conjunto de ríos de una curva que cubre a un plano.
08:50
And well,
213
530260
2000
Y bien
08:52
it's a story unto itself.
214
532260
2000
es una historia en sí misma.
08:54
So it was in 1875 to 1925,
215
534260
3000
Así que de 1875 a 1925
08:57
an extraordinary period
216
537260
2000
tenemos un período extraordinario
08:59
in which mathematics prepared itself to break out from the world.
217
539260
3000
en el que la matemática se prepararó para asaltar al mundo.
09:02
And the objects which were used
218
542260
2000
Y los objetos que se utilizaron
09:04
as examples, when I was
219
544260
2000
como ejemplos
09:06
a child and a student, as examples
220
546260
2000
cuando yo era un niño y un estudiante
09:08
of the break between mathematics
221
548260
3000
como ejemplos de la ruputura entre la matemática
09:11
and visible reality --
222
551260
2000
y la realidad visible,
09:13
those objects,
223
553260
2000
a esos objetos
09:15
I turned them completely around.
224
555260
2000
yo les dí un giro completamente nuevo:
09:17
I used them for describing
225
557260
2000
los utilicé para describir
09:19
some of the aspects of the complexity of nature.
226
559260
3000
ciertos aspectos de la complejidad de la naturaleza.
09:22
Well, a man named Hausdorff in 1919
227
562260
3000
Bien, en 1919 un hombre llamado Hausdorff
09:25
introduced a number which was just a mathematical joke,
228
565260
3000
presentó un número que era un mero chiste matemático.
09:28
and I found that this number
229
568260
2000
Y yo descubrí que ese número
09:30
was a good measurement of roughness.
230
570260
2000
representaba la medida de la fracturación.
09:32
When I first told it to my friends in mathematics
231
572260
2000
Cuando les comenté esto a mis amigos matemáticos
09:34
they said, "Don't be silly. It's just something [silly]."
232
574260
3000
me dijeron: -No seas tonto, eso es una tontería.
09:37
Well actually, I was not silly.
233
577260
3000
Bien, yo en realidad no era tonto.
09:40
The great painter Hokusai knew it very well.
234
580260
3000
El gran pintor Hokusai lo sabía muy bien.
09:43
The things on the ground are algae.
235
583260
2000
Lo que aparece en el suelo son algas.
09:45
He did not know the mathematics; it didn't yet exist.
236
585260
3000
El no conocía su matemática, no existía aún.
09:48
And he was Japanese who had no contact with the West.
237
588260
3000
Y siendo japonés, no tenía contacto con Occidente.
09:51
But painting for a long time had a fractal side.
238
591260
3000
Pero la pintura, por mucho tiempo, tuvo su lado fractal.
09:54
I could speak of that for a long time.
239
594260
2000
Puedo hablar de eso por largo tiempo.
09:56
The Eiffel Tower has a fractal aspect.
240
596260
3000
La torre Eiffel tiene un costado fractal.
09:59
I read the book that Mr. Eiffel wrote about his tower,
241
599260
3000
Yo leí el libro de Eiffel acerca de su torre.
10:02
and indeed it was astonishing how much he understood.
242
602260
3000
Y es verdaderamente impresionante todo lo que él entendía.
10:05
This is a mess, mess, mess, Brownian loop.
243
605260
3000
Esto es un desorden, el lazo browniano.
10:08
One day I decided --
244
608260
2000
Un día decidí que,
10:10
halfway through my career,
245
610260
2000
(durante mi carrera
10:12
I was held by so many things in my work --
246
612260
3000
muchas cosas me distrajeron de mi trabajo)
10:15
I decided to test myself.
247
615260
3000
decidí auto-evaluarme.
10:18
Could I just look at something
248
618260
2000
¿Podría yo, al observar algo
10:20
which everybody had been looking at for a long time
249
620260
3000
que todos habían observado durante mucho tiempo
10:23
and find something dramatically new?
250
623260
3000
podría encontrar algo decididamente nuevo?
10:26
Well, so I looked at these
251
626260
3000
Bien, entonces observé esto que se llama
10:29
things called Brownian motion -- just goes around.
252
629260
3000
movimiento browniano, que se desplaza.
10:32
I played with it for a while,
253
632260
2000
Jugué con él por un rato,
10:34
and I made it return to the origin.
254
634260
3000
y lo hice regresar a su posición original.
10:37
Then I was telling my assistant,
255
637260
2000
Y le dije a mi asistente:
10:39
"I don't see anything. Can you paint it?"
256
639260
2000
-No encuentro nada, ¿puedes pintarlo?
10:41
So he painted it, which means
257
641260
2000
Y el lo pintó
10:43
he put inside everything. He said:
258
643260
2000
lo rellenó todo por dentro. Y dijo:
10:45
"Well, this thing came out ..." And I said, "Stop! Stop! Stop!
259
645260
3000
-Mira lo que resultó- y yo dije: -¡deténte, deténte!
10:48
I see; it's an island."
260
648260
3000
Puedo verlo, es una isla.
10:51
And amazing.
261
651260
2000
Sorprendente.
10:53
So Brownian motion, which happens to have
262
653260
2000
Así que el movimiento browniano
10:55
a roughness number of two, goes around.
263
655260
3000
con un índice de fracturación igual a dos, se desplaza.
10:58
I measured it, 1.33.
264
658260
2000
1,33; yo lo medí.
11:00
Again, again, again.
265
660260
2000
Una y otra y otra vez.
11:02
Long measurements, big Brownian motions,
266
662260
2000
Grandes medidas, movimientos brownianos grandes.
11:04
1.33.
267
664260
2000
1,33.
11:06
Mathematical problem: how to prove it?
268
666260
3000
Un problema matemático, ¿cómo verificarlo?
11:09
It took my friends 20 years.
269
669260
3000
A mis compañeros les llevó 20 años.
11:12
Three of them were having incomplete proofs.
270
672260
3000
Tres de ellos obtuvieron pruebas incompletas.
11:15
They got together, and together they had the proof.
271
675260
3000
Se presentaron juntos y lo verificaron.
11:19
So they got the big [Fields] medal in mathematics,
272
679260
3000
Y así obtuvieron la gran medalla en matemática,
11:22
one of the three medals that people have received
273
682260
2000
una de las tres medallas que se pueden obtener
11:24
for proving things which I've seen
274
684260
3000
por verificar cosas que yo he visto
11:27
without being able to prove them.
275
687260
3000
sin ser capaz de verificar.
11:30
Now everybody asks me at one point or another,
276
690260
3000
Todo el mundo me ha preguntado:
11:33
"How did it all start?
277
693260
2000
-¿Cómo comenzó todo?
11:35
What got you in that strange business?"
278
695260
3000
-¿Por qué se dedicó usted a algo tan extraño?
11:38
What got you to be,
279
698260
2000
Y qué hizo que yo deviniera
11:40
at the same time, a mechanical engineer,
280
700260
2000
al mismo tiempo ingeniero mecánico,
11:42
a geographer
281
702260
2000
geógrafo,
11:44
and a mathematician and so on, a physicist?
282
704260
2000
matemático, etc, físico.
11:46
Well actually I started, oddly enough,
283
706260
3000
Bueno, por extraño que parezca
11:49
studying stock market prices.
284
709260
2000
comencé estudiando el mercado de valores.
11:51
And so here
285
711260
2000
Así que
11:53
I had this theory,
286
713260
3000
desarrollé una teoría
11:56
and I wrote books about it --
287
716260
2000
y escribí libros contándola:
11:58
financial prices increments.
288
718260
2000
el incremento de precios.
12:00
To the left you see data over a long period.
289
720260
2000
A la izquierda se ven valores a lo largo de un período.
12:02
To the right, on top,
290
722260
2000
Arriba a la derecha,
12:04
you see a theory which is very, very fashionable.
291
724260
3000
una teoría muy elegante.
12:07
It was very easy, and you can write many books very fast about it.
292
727260
3000
Fue fácil, se pueden escribir rápidamente muchos libros sobre ella.
12:10
(Laughter)
293
730260
2000
(Risas)
12:12
There are thousands of books on that.
294
732260
3000
Hay miles de libros sobre el tema.
12:15
Now compare that with real price increments.
295
735260
3000
Ahora, comparemos eso con el incremento de precios real.
12:18
Where are real price increments?
296
738260
2000
¿Dónde está el incremento de precios real?
12:20
Well, these other lines
297
740260
2000
Bien, estas otras líneas
12:22
include some real price increments
298
742260
2000
representan el incremento real
12:24
and some forgery which I did.
299
744260
2000
y también ficticio, hecho por mí.
12:26
So the idea there was
300
746260
2000
Entonces la idea consistía
12:28
that one must be able to -- how do you say? --
301
748260
2000
en que uno puede ¿cómo decirlo?
12:30
model price variation.
302
750260
3000
modelar la variación en el precio.
12:33
And it went really well 50 years ago.
303
753260
3000
Y hace 50 años funcionó muy bien.
12:36
For 50 years, people were sort of pooh-poohing me
304
756260
3000
Durante 50 años la gente desdeñó mi teoría
12:39
because they could do it much, much easier.
305
759260
2000
porque podían hacerlo mucho más fácil.
12:41
But I tell you, at this point, people listened to me.
306
761260
3000
Pero al menos me escuchaban.
12:44
(Laughter)
307
764260
2000
(Risas)
12:46
These two curves are averages:
308
766260
2000
Estas dos curvas representan promedios.
12:48
Standard & Poor, the blue one;
309
768260
2000
Standard & Poor, la azul.
12:50
and the red one is Standard & Poor's
310
770260
2000
Y la roja es Standard & Poor's,
12:52
from which the five biggest discontinuities
311
772260
3000
de donde se obtienen
12:55
are taken out.
312
775260
2000
las cinco mayores discontinuidades.
12:57
Now discontinuities are a nuisance,
313
777260
2000
Por cierto las discontinuidades son un incordio.
12:59
so in many studies of prices,
314
779260
3000
Por eso en muchos análisis de precios
13:02
one puts them aside.
315
782260
2000
son dejadas de lado.
13:04
"Well, acts of God.
316
784260
2000
Se las considera "caso fortuito".
13:06
And you have the little nonsense which is left.
317
786260
3000
Y lo que queda no tiene sentido.
13:09
Acts of God." In this picture,
318
789260
3000
Los casos fortuitos en esta imagen...
13:12
five acts of God are as important as everything else.
319
792260
3000
importan tanto cinco casos fortuitos como cualquier otra cosa.
13:15
In other words,
320
795260
2000
En otras palabras,
13:17
it is not acts of God that we should put aside.
321
797260
2000
no son los casos fortuitos lo que debemos dejar de lado.
13:19
That is the meat, the problem.
322
799260
3000
Ellos son la esencia, el problema.
13:22
If you master these, you master price,
323
802260
3000
Si podemos dominarlos, dominamos el precio.
13:25
and if you don't master these, you can master
324
805260
2000
Y si no, podemos intentar
13:27
the little noise as well as you can,
325
807260
2000
con las fluctuaciones, lo mejor posible,
13:29
but it's not important.
326
809260
2000
pero no tienen tanta importancia.
13:31
Well, here are the curves for it.
327
811260
2000
Bien, estas curvas lo muestran.
13:33
Now, I get to the final thing, which is the set
328
813260
2000
Una última cosa:
13:35
of which my name is attached.
329
815260
2000
el conjunto que lleva mi nombre
13:37
In a way, it's the story of my life.
330
817260
2000
en cierta manera es la historia de mi vida.
13:39
My adolescence was spent
331
819260
2000
Durante mi adolescencia
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during the German occupation of France.
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2000
Francia estaba bajo la ocupación alemana.
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Since I thought that I might
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3000
Y yo, creyendo que desaparecería
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vanish within a day or a week,
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3000
de un día para el otro,
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I had very big dreams.
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829260
3000
tenía grandes sueños.
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And after the war,
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2000
Y después de la guerra
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I saw an uncle again.
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834260
2000
me reencontré con un tío mío
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My uncle was a very prominent mathematician, and he told me,
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836260
2000
que era un prominente matemático, y él me dijo:
13:58
"Look, there's a problem
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838260
2000
-Mira, hay un problema
14:00
which I could not solve 25 years ago,
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2000
que yo no pude resolver hace 25 años
14:02
and which nobody can solve.
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2000
y que nadie puede resolver.
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This is a construction of a man named [Gaston] Julia
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844260
2000
Es una construcción de un hombre llamado Gaston Julia
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and [Pierre] Fatou.
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846260
2000
y un hombre llamado Pierre Fatou.
14:08
If you could
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848260
2000
Si tú puedes encontrar algo nuevo,
14:10
find something new, anything,
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850260
2000
cualquier cosa,
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you will get your career made."
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852260
2000
tu carrera estará hecha.
14:14
Very simple.
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854260
2000
Así de simple.
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So I looked,
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856260
2000
Entonces observé
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and like the thousands of people that had tried before,
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858260
2000
y al igual que mis predecesores,
14:20
I found nothing.
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860260
3000
no encontré nada.
14:23
But then the computer came,
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863260
2000
Pero luego vinieron las computadoras.
14:25
and I decided to apply the computer,
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865260
2000
Así que decidí usarlas
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not to new problems in mathematics --
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867260
3000
no para resolver nuevos problemas matemáticos
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like this wiggle wiggle, that's a new problem --
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870260
2000
como este serpenteo, eso es nuevo.
14:32
but to old problems.
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872260
2000
Sino antiguos problemas.
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And I went from what's called
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874260
2000
Partiendo de lo que denominamos
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real numbers, which are points on a line,
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876260
2000
números reales, que son puntos en una línea,
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to imaginary, complex numbers,
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2000
hasta números imaginarios, complejos,
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which are points on a plane,
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880260
2000
que son puntos en un plano,
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which is what one should do there,
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882260
2000
que es lo que debemos hacer aquí.
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and this shape came out.
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884260
2000
Y resultó esta forma
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This shape is of an extraordinary complication.
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886260
3000
que tiene una complejidad extraordinaria.
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The equation is hidden there,
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2000
La ecuación está oculta ahí:
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z goes into z squared, plus c.
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3000
z se transforma en z al cuadrado, más c.
14:54
It's so simple, so dry.
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894260
2000
Tan simple, tan cortante.
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It's so uninteresting.
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896260
2000
Tan aburrido.
14:58
Now you turn the crank once, twice:
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898260
3000
Pero si damos una vuelta de tuerca,
15:01
twice,
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901260
3000
o dos vueltas,
15:04
marvels come out.
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904260
2000
aparecen maravillas.
15:06
I mean this comes out.
370
906260
2000
Quiero decir, aparece esto.
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I don't want to explain these things.
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908260
2000
No voy a explicar estas cosas.
15:10
This comes out. This comes out.
372
910260
2000
Aparece esto.
15:12
Shapes which are of such complication,
373
912260
2000
Formas tan complicadas,
15:14
such harmony and such beauty.
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914260
3000
tan armoniosas, tan hermosas.
15:17
This comes out
375
917260
2000
Aparece esto
15:19
repeatedly, again, again, again.
376
919260
2000
una y otra vez
15:21
And that was one of my major discoveries,
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921260
2000
Y ése fue uno de mis más grandes descubrimientos,
15:23
to find that these islands were the same
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923260
2000
descubrir que estas islas son prácticamente idénticas
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as the whole big thing, more or less.
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925260
2000
al todo que las engloba.
15:27
And then you get these
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927260
2000
Y el resultado son
15:29
extraordinary baroque decorations all over the place.
381
929260
3000
estos firuletes barrocos, extraordinarios, por doquier.
15:32
All that from this little formula,
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932260
3000
Todo eso a partir de esta formulita,
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which has whatever, five symbols in it.
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935260
3000
que tiene apenas cinco símbolos.
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And then this one.
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938260
2000
Y luego ésta.
15:40
The color was added for two reasons.
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940260
2000
Aparecen en colores por dos razones:
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First of all, because these shapes
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942260
2000
primero, porque estas formas
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are so complicated
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944260
3000
son tan complicadas
15:47
that one couldn't make any sense of the numbers.
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947260
3000
que es imposible entender los números.
15:50
And if you plot them, you must choose some system.
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950260
3000
Y si vamos a utilizarlas, necesitamos un método.
15:53
And so my principle has been
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953260
2000
Así que mi premisa fue
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to always present the shapes
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955260
3000
presentar las formas
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with different colorings
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958260
2000
de diferentes colores
16:00
because some colorings emphasize that,
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960260
2000
porque cada color
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and others it is that or that.
394
962260
2000
destaca algo diferente.
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It's so complicated.
395
964260
2000
Es tan complicado.
16:06
(Laughter)
396
966260
2000
(Risas)
16:08
In 1990, I was in Cambridge, U.K.
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968260
2000
En 1990 yo estaba en el Reino Unido
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to receive a prize from the university,
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970260
3000
para recibir un premio de la Universidad de Cambridge.
16:13
and three days later,
399
973260
2000
Y tres días más tarde
16:15
a pilot was flying over the landscape and found this thing.
400
975260
3000
un piloto sobrevoló un campo y encontró esto.
16:18
So where did this come from?
401
978260
2000
¿Y de dónde salió esto?
16:20
Obviously, from extraterrestrials.
402
980260
2000
Extraterrestres, obviamente.
16:22
(Laughter)
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982260
3000
(Risas)
16:25
Well, so the newspaper in Cambridge
404
985260
2000
Bien, entonces el diario de Cambridge
16:27
published an article about that "discovery"
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987260
2000
publicó un artículo sobre ese "descubrimiento"
16:29
and received the next day
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989260
2000
y al día siguiente
16:31
5,000 letters from people saying,
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991260
2000
recibió 5.000 cartas que decían:
16:33
"But that's simply a Mandelbrot set very big."
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993260
3000
-Se trata simplemente del conjunto de Mandelbrot.
16:37
Well, let me finish.
409
997260
2000
Bien, permítanme terminar.
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This shape here just came
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999260
2000
Esta figura que ven aquí proviene
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out of an exercise in pure mathematics.
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1001260
2000
de un ejercicio de matemática pura.
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Bottomless wonders spring from simple rules,
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1003260
3000
De las leyes más simples nacen infinitas maravillas
16:46
which are repeated without end.
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1006260
3000
que se repiten indefinidamente.
16:49
Thank you very much.
414
1009260
2000
Muchas gracias.
16:51
(Applause)
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1011260
11000
(Aplauso)
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