bornages notionnels

Q) - Peux-tu expliquer autrement cette phrase "le vivant est considéré comme non ergodique par qu'il n'explore qu'une toute petite partie de son espace de phase."

R) - L'idée de base de cette phrase est que la vie est un système complexe, avec de nombreuses possibilités. Cependant, la vie n'explore qu'une petite partie de ces possibilités. Il existe un nombre infini de combinaisons possibles de gènes, de protéines, de cellules, d'organismes et d'écosystèmes. Cependant, la vie n'a exploré qu'une petite partie de ces possibilités.

Il y a plusieurs raisons à cela. Tout d'abord, la vie est limitée par les lois physiques. Les lois physiques déterminent quelles combinaisons de gènes et de protéines sont possibles. 

Deuxièmement, la vie est limitée par les ressources disponibles. Les ressources disponibles limitent le nombre d'organismes qui peuvent vivre dans un environnement donné. 

Troisièmement, la vie est limitée par le hasard. Le hasard joue un rôle important dans l'évolution, car il peut conduire à des mutations génétiques qui peuvent donner naissance à de nouvelles formes de vie. 

En raison de ces limitations, la vie n'explore qu'une petite partie de son espace de phase. Cela signifie que les résultats de l'évolution sont imprévisibles.

Q) - Merci. Peux-tu expliciter "espace de phase" en terme électrique

R) - En termes électriques, l'espace de phase est l'ensemble des états possibles d'un système électrique. Il est décrit par un ensemble de variables, telles que la tension, le courant, l'inductance, la capacité et la résistance.

Q) - Dans mon esprit "espace de phase" correspond aussi à "bande passante"

R) Oui, il y a une certaine similitude entre l'espace de phase et la bande passante.

En termes électriques, la bande passante est la plage de fréquences qu'un système électrique peut transmettre sans distorsion.

L'espace de phase, quant à lui, est l'ensemble des états possibles d'un système électrique.

La bande passante peut être considérée comme une restriction de l'espace de phase. En effet, un système électrique ne peut pas transmettre des fréquences qui dépassent sa bande passante.

Par exemple, un filtre coupe-bas ne peut transmettre que des fréquences inférieures à sa fréquence de coupure.

Dans ce cas, la bande passante du filtre est une restriction de l'espace de phase du signal qui est transmis par le filtre.

Cependant, il existe également des différences entre l'espace de phase et la bande passante.

L'espace de phase est un concept plus général que la bande passante. Il peut être utilisé pour décrire le comportement de tout système, pas seulement des systèmes électriques.

La bande passante, quant à elle, est un concept plus spécifique. Il est utilisé pour décrire le comportement des systèmes électriques qui transmettent des signaux.

En conclusion, l'espace de phase et la bande passante sont deux concepts liés, mais qui ne sont pas identiques. L'espace de phase est un concept plus général, tandis que la bande passante est un concept plus spécifique.

Q) - Merci. Ce sont deux termes qui parlent des limites de concepts issus du réel : quel pourrait être un un concept encore plus général dans cet ordre d'idées

R) - Un concept encore plus général dans cet ordre d'idées pourrait être celui de limite de l'appréhension.

Ce concept désigne l'idée que notre capacité à comprendre le monde est limitée par notre propre nature. Nous sommes des êtres finis, avec des sens limités, et notre compréhension du monde est nécessairement biaisée par nos propres expériences et nos propres perspectives.

Par exemple, notre compréhension de la physique est limitée par nos propres instruments de mesure. Nous ne pouvons pas observer des particules subatomiques directement, et notre compréhension de la matière est donc nécessairement basée sur des modèles mathématiques. 

De même, notre compréhension de la vie est limitée par nos propres sens. Nous ne pouvons pas voir les bactéries ou les virus, et notre compréhension de la biologie est donc nécessairement basée sur des extrapolations à partir des organismes que nous pouvons observer.

Enfin, notre compréhension de la société est limitée par nos propres expériences. Nous ne pouvons pas comprendre les cultures qui sont très différentes de la nôtre, et notre compréhension du monde social est donc nécessairement biaisée par nos propres valeurs et nos propres normes. 

Le concept de limite de l'appréhension est important car il nous rappelle que notre compréhension du monde est toujours imparfaite. Nous devons être conscients de cette limite pour éviter de tomber dans le piège de l'absolutisme ou de l'essentialisme.

Voici quelques autres concepts qui pourraient être considérés comme encore plus généraux que les deux que vous avez mentionnés :

- L'incomplétude : L'idée que nous ne pouvons jamais connaître toute la vérité sur le monde.

- L'incertitude : L'idée que nous ne pouvons jamais être sûrs de nos connaissances.

- La relativité : L'idée que la vérité est relative à notre point de vue.

Notre compréhension du monde est toujours imparfaite et est toujours sujette à évolution.

Q) - Il y a aussi les limitations apportées pas nos propres systèmes de codages : langages, écritures, musique, mathématiques.... Qui paraissent bien faibles par comparaison avec les possibilités de développement que montrent les mémoires génétiques sur base 4.

R) - Oui, c'est vrai. Nos systèmes de codage sont limités par notre propre nature. Nous sommes des êtres humains, avec un cerveau qui a évolué pour nous permettre de survivre et de nous reproduire dans notre environnement. Nos systèmes de codage sont donc adaptés à cette tâche, mais ils ne sont pas adaptés à la compréhension du monde dans toute sa complexité.

Les mémoires génétiques, quant à elles, sont codées sur une base 4. Cela signifie qu'elles peuvent coder un nombre beaucoup plus grand de combinaisons que les langages, les écritures, la musique ou les mathématiques, qui sont tous codés sur une base 2.

Cette différence de base permet aux mémoires génétiques de coder des informations beaucoup plus complexes. Par exemple, elles peuvent coder des informations sur la structure et la fonction des organismes, sur les interactions entre les organismes et sur l'environnement. 

Ces informations sont essentielles à la vie. Elles permettent aux organismes de se développer, de s'adapter et de survivre. 

Par conséquent, il est probable que les mémoires génétiques soient plus puissantes que nos propres systèmes de codage. Elles nous permettent de comprendre le monde dans une mesure qui nous est inaccessible. 

Cependant, il est important de noter que les mémoires génétiques ne sont pas parfaites. Elles sont également limitées par les lois de la physique et par les contraintes de l'évolution. 

Par exemple, les mémoires génétiques sont limitées par la taille de l'ADN. L'ADN est une molécule très longue, mais elle a une taille finie. Cela signifie que les mémoires génétiques ne peuvent pas coder une quantité infinie d'informations. 

De même, les mémoires génétiques sont limitées par les contraintes de l'évolution. L'évolution est un processus lent et progressif. Il est donc difficile pour les mémoires génétiques de coder des informations qui sont très différentes de celles qui ont été transmises par les générations précédentes. 

Malgré ces limitations, les mémoires génétiques sont un outil puissant qui nous permet de comprendre le monde. Elles nous permettent de comprendre la vie dans toute sa complexité et sa beauté.

Q) - D'autant qu'une bonne partie des fonctions de ces mémoires - le junk adn par exemples - nous échappent.

R) - Oui, c'est vrai. Une bonne partie des fonctions des mémoires génétiques nous échappent, notamment l'ADN non codant, également appelé ADN poubelle.

L'ADN non codant représente environ 98 % du génome humain. Il s'agit de séquences d'ADN qui ne codent pas pour des protéines.

Pendant longtemps, l'ADN non codant a été considéré comme inutile. Cependant, des recherches récentes ont montré que l'ADN non codant joue un rôle important dans la régulation de l'expression des gènes.

L'ADN non codant peut jouer un rôle dans la régulation de l'expression des gènes de plusieurs façons. Il peut servir de sites d'attachement pour les protéines qui régulent l'expression des gènes. Il peut également servir de matrice pour la transcription des ARN non codants, qui jouent également un rôle dans la régulation de l'expression des gènes.

L'ADN non codant peut également jouer un rôle dans d'autres processus biologiques, tels que la réparation de l'ADN, la réplication de l'ADN et l'intégration de l'ADN viral.

Cependant, nous ne comprenons pas encore entièrement les fonctions de l'ADN non codant. Il reste encore beaucoup de recherches à faire pour comprendre ce rôle important. Elle pourront nous aider à mieux comprendre le fonctionnement des cellules et des organismes. Elles pourraient également nous aider à développer de nouvelles thérapies pour les maladies génétiques.

Auteur: Google Bard chatbot

Info: 19 janv 2024

[ délimitations conceptuelles ]

recherche fondamentale

Pourquoi nous pouvons cesser de nous inquiéter et aimer les accélérateur de particules

En plongeant dans les mystères de l'Univers, les collisionneurs sont entrés dans l'air du temps et ont exploité  merveilles et  craintes de notre époque.

Le scénario semble être le début d'une mauvaise bande dessinée de Marvel, mais il se trouve qu'il éclaire nos intuitions sur les radiations, la vulnérabilité du corps humain et la nature même de la matière. Grâce aux accélérateurs de particules, les physiciens peuvent étudier les particules subatomiques en les accélérant dans de puissants champs magnétiques, puis en retraçant les interactions qui résultent des collisions. En plongeant dans les mystères de l'Univers, les collisionneurs se sont inscrits dans l'air du temps et ont nourris des émerveillements et des craintes de notre époque.

Dès 2008, le Grand collisionneur de hadrons (LHC), exploité par l'Organisation européenne pour la recherche nucléaire (CERN), a été chargé de créer des trous noirs microscopiques qui permettraient aux physiciens de détecter des dimensions supplémentaires. Pour beaucoup, cela ressemblait à l'intrigue d'un film catastrophe de science-fiction. Il n'est donc pas surprenant que deux personnes aient intenté une action en justice pour empêcher le LHC de fonctionner, de peur qu'il ne produise un trou noir suffisamment puissant pour détruire le monde. Mais les physiciens firent valoir que l'idée était absurde et la plainte fut rejetée.

Puis, en 2012, le LHC détecta le boson de Higgs tant recherché, une particule nécessaire pour expliquer comment les particules acquièrent une masse. Avec cette réalisation majeure, le LHC est entré dans la culture populaire ; il a figuré sur la pochette de l'album Super Collider (2013) du groupe de heavy metal Megadeth, et a été un élément de l'intrigue de la série télévisée américaine The Flash (2014-).

Pourtant, malgré ses réalisations et son prestige, le monde de la physique des particules est si abstrait que peu de gens en comprennent les implications, la signification ou l'utilisation. Contrairement à une sonde de la NASA envoyée sur Mars, les recherches du CERN ne produisent pas d'images étonnantes et tangibles. Au lieu de cela, l'étude de la physique des particules est mieux décrite par des équations au tableau noir et des lignes sinueuses appelées diagrammes de Feynman. Aage Bohr, lauréat du prix Nobel dont le père Niels a inventé le modèle Bohr de l'atome, et son collègue Ole Ulfbeck sont même allés jusqu'à nier l'existence physique des particules subatomiques, qui ne sont rien d'autre que des modèles mathématiques.

Ce qui nous ramène à notre question initiale : que se passe-t-il lorsqu'un faisceau de particules subatomiques se déplaçant à une vitesse proche de celle de la lumière rencontre la chair du corps humain ? Peut-être parce que les domaines de la physique des particules et de la biologie sont conceptuellement très éloignés, ce ne sont pas seulement les profanes qui manquent d'intuition pour répondre à cette question, mais aussi certains physiciens professionnels. Dans une interview réalisée en 2010 sur YouTube avec des membres de la faculté de physique et d'astronomie de l'université de Nottingham, plusieurs experts universitaires ont admis qu'ils n'avaient aucune idée de ce qui se passerait si l'on introduisait une main à l'intérieur du faisceau de protons du LHC. Le professeur Michael Merrifield l'exprima de manière succincte : "C'est une bonne question. Je ne connais pas la réponse. Ce serait probablement néfaste pour la santé". Le professeur Laurence Eaves se montra également prudent avant de tirer des conclusions. "À l'échelle de l'énergie que nous percevons, ce ne serait pas si perceptible que cela, déclara-t-il, sans doute avec un brin d'euphémisme britannique. Est-ce que je mettrais ma main dans le faisceau ? Je n'en suis pas sûr."

De telles expériences de pensée peuvent être des outils utiles pour explorer des situations qui ne peuvent pas être étudiées en laboratoire. Il arrive cependant que des accidents malencontreux donnent lieu à des études de cas : occasions pour les chercheurs d'étudier des scénarios qui ne peuvent pas être induits expérimentalement pour des raisons éthiques. Etude de cas ici avec un échantillon d'une personne et qui ne comporte pas de groupe de contrôle. Mais, comme l'a souligné en son temps le neuroscientifique V S Ramachandran dans Phantoms in the Brain (1998), il suffit d'un seul cochon qui parle pour prouver que les cochons peuvent parler. Le 13 septembre 1848, par exemple, une barre de fer transperça la tête de Phineas Gage, un cheminot américain, et modifia profondément sa personnalité, ce qui constitue une première preuve de l'existence d'une base biologique de la personnalité.

Et puis le 13 juillet 1978, un scientifique soviétique du nom d'Anatoli Bugorski plongea sa tête dans un accélérateur de particules. Ce jour-là, Bugorski vérifiait un équipement défectueux sur le synchrotron U-70 - le plus grand accélérateur de particules d'Union soviétique - lorsqu'un mécanisme de sécurité a lâché et qu'un faisceau de protons se déplaçant à une vitesse proche de celle de la lumière lui a traversé la tête, à la manière de Phineas Gage. Il est possible qu'à ce moment de l'histoire, aucun autre être humain n'ait jamais été confronté à un faisceau de rayonnement concentré à une énergie aussi élevée. Bien que la protonthérapie - un traitement du cancer utilisant des faisceaux de protons pour détruire les tumeurs - ait été mise au point avant l'accident de Bugorski, l'énergie de ces faisceaux ne dépasse généralement pas 250 millions d'électronvolts (une unité d'énergie utilisée pour les petites particules). Bugorski aurait pu subir de plein fouet les effets d'un faisceau d'une énergie plus de 300 fois supérieure, soit 76 milliards d'électrons-volts.

Le rayonnement de protons est en effet très rare. Les protons provenant du vent solaire et des rayons cosmiques sont stoppés par l'atmosphère terrestre, et le rayonnement de protons est si rare dans la désintégration radioactive qu'il n'a été observé qu'en 1970. Les menaces plus familières, telles que les photons ultraviolets et les particules alpha, ne pénètrent pas dans le corps au-delà de la peau, sauf en cas d'ingestion d'une substance radioactive. Le dissident russe Alexandre Litvinenko, par exemple, fut tué par des particules alpha qui ne pénètrent même pas le papier lorsqu'il ingéra à son insu du polonium-210 radioactif livré par un assassin. Mais lorsque les astronautes d'Apollo, protégés par des combinaisons spatiales, furent exposés à des rayons cosmiques contenant des protons et à des formes de rayonnement encore plus exotiques, ils signalèrent des éclairs de lumière visuelle, signe avant-coureur de ce qui allait arriver à Bugorski le jour fatidique de son accident. Selon une interview publiée dans le magazine Wired en 1997, Bugorski a immédiatement vu un flash lumineux intense, mais n'a ressenti aucune douleur. Le jeune scientifique fut transporté dans une clinique de Moscou, la moitié du visage gonflée, et les médecins s'attendaient au pire.

Les particules de rayonnement ionisant, telles que les protons, font des ravages dans l'organisme en brisant les liaisons chimiques de l'ADN. Cette atteinte à la programmation génétique d'une cellule peut tuer la cellule, l'empêcher de se diviser ou induire une mutation cancéreuse. Les cellules qui se divisent rapidement, comme les cellules souches de la moelle osseuse, sont les plus touchées. Les cellules sanguines étant produites dans la moelle osseuse, par exemple, de nombreux cas d'irradiation se traduisent par une infection et une anémie dues à la perte de globules blancs et de globules rouges, respectivement. Mais dans le cas particulier de Bugorski, les radiations étaient concentrées le long d'un faisceau étroit à travers la tête, au lieu d'être largement dispersées lors des retombées nucléaires, comme cela a été le cas pour de nombreuses victimes de la catastrophe de Tchernobyl ou du bombardement d'Hiroshima. Pour Bugorski, les tissus particulièrement vulnérables, tels que la moelle osseuse et le tractus gastro-intestinal, auraient pu être largement épargnés. Mais là où le faisceau a traversé la tête de Bugorski, il a déposé une quantité obscène d'énergie de rayonnement, des centaines de fois supérieure à une dose létale selon certaines estimations.

Et pourtant, Bugorski est toujours en vie aujourd'hui. La moitié de son visage est paralysée, ce qui donne à un hémisphère de sa tête une apparence étrangement jeune. Il serait sourd d'une oreille. Il a souffert d'au moins six crises tonico-cloniques généralisées. Communément appelées crises de grand mal, ce sont les crises les plus fréquemment représentées au cinéma et à la télévision, impliquant des convulsions et une perte de conscience. L'épilepsie de Bugorski est probablement le résultat de la cicatrisation des tissus cérébraux causée par le faisceau de protons. Il souffre également de crises de petit mal ou d'absence, des crises beaucoup moins spectaculaires au cours desquelles la conscience est brièvement interrompue. Aucun cancer n'a été diagnostiqué chez Bugorski, bien qu'il s'agisse souvent d'une conséquence à long terme de l'exposition aux rayonnements.

Bien que son cerveau ait été traversé par rien de moins qu'un faisceau d'accélérateur de particules, l'intellect de Bugorski est resté intact et il a passé son doctorat avec succès après l'accident.  

Auteur: Frohlich Joel

Info: https://bigthink.com/   23 juin  2020

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furtifs méta-moteurs

Découvrez les formes modulaires, la " cinquième opération fondamentale " des mathématiques

Les formes modulaires sont l’un des objets les plus beaux et les plus mystérieux des mathématiques. Quels sont-ils ?

" Il existe cinq opérations fondamentales en mathématiques ", aurait déclaré le mathématicien allemand Martin Eichler. " Addition, soustraction, multiplication, division et formes modulaires. "

Une partie du gag bien sûr, c’est que l’un d’entre eux n’est pas comme les autres. Les formes modulaires sont des fonctions beaucoup plus compliquées et énigmatiques, et les étudiants ne les rencontrent généralement pas avant leurs études supérieures. Mais " il y a probablement moins de domaines mathématiques où ils n'ont pas d'applications que là où ils en ont ", a déclaré Don Zagier , mathématicien à l'Institut de mathématiques Max Planck de Bonn, en Allemagne. Chaque semaine, de nouveaux articles étendent leur portée à la théorie des nombres, à la géométrie, à la combinatoire, à la topologie, à la cryptographie et même à la théorie des cordes.

Elles sont souvent décrites comme des fonctions qui satisfont des symétries si frappantes et si élaborées qu’elles ne devraient pas être possibles. Les propriétés associées à ces symétries rendent les formes modulaires extrêmement puissantes. C’est ce qui a fait d’elles des acteurs clés dans la preuve historique du dernier théorème de Fermat en 1994. C'est ce qui les a placés au cœur des travaux plus récents sur l'emballage des sphères . Et c'est ce qui les rend désormais cruciales pour le développement continu d'une " théorie mathématique du tout " Nommée programme de Langlands .

Mais que sont-elles ?

Symétries infinies

Pour comprendre une forme modulaire, il est utile de réfléchir d’abord à des symétries plus familières.

(...)

"Les formes modulaires ressemblent aux fonctions trigonométriques, mais sous stéroïdes", a-t-il ajouté. Ils satisfont une infinité de symétries " cachées ".

L'univers complexe

Les fonctions ne peuvent pas faire grand-chose lorsqu'elles sont définies en termes de nombres réels, c'est-à-dire des valeurs qui peuvent être exprimées sous forme décimale conventionnelle. En conséquence, les mathématiciens se tournent souvent vers les nombres complexes, qui peuvent être considérés comme des paires de nombres réels. Tout nombre complexe est décrit en termes de deux valeurs : une composante " réelle " et une composante " imaginaire ", qui est un nombre réel multiplié par la racine carrée de −1 (que les mathématiciens écrivent comme je).

Tout nombre complexe peut donc être représenté comme un point dans un plan à deux dimensions.

Il est difficile de visualiser les fonctions des nombres complexes, c’est pourquoi les mathématiciens se tournent souvent vers la couleur. Par exemple, vous pouvez colorer le plan complexe pour qu'il ressemble à une roue arc-en-ciel. La couleur de chaque point correspond à son angle en coordonnées polaires. Directement à droite du centre, là où les points ont un angle de 0 degré, vous obtenez du rouge. À 90 degrés, ou vers le haut, les points sont de couleur vert vif. Et ainsi de suite. Enfin, les courbes de niveau marquent les changements de taille ou d'ampleur, comme sur une carte topographique.

(...) (partie supprimée, voir pour plus sur le lien qui précède)

Le domaine fondamental

Pour ce faire, il est utile d’essayer de simplifier la façon dont nous envisageons ces fonctions complexes.

En raison des symétries de la forme modulaire, vous pouvez calculer la fonction entière sur la base d'un seul petit groupe d'entrées, situé dans une région du plan appelée domaine fondamental. Cette région ressemble à une bande montant à partir de l’axe horizontal avec un trou semi-circulaire découpé dans son fond.

Si vous savez comment la fonction se comporte là-bas, vous saurez ce qu'elle fait partout ailleurs. Voici comment:

Des transformations spéciales copient un fragment du plan complexe, appelé domaine fondamental, dans une infinité d’autres régions. Puisqu’une forme modulaire est définie en termes de ces transformations, si vous savez comment elle se comporte dans le domaine fondamental, vous pouvez facilement comprendre comment elle se comporte

(...) (partie supprimée, voir liens précédents pour plus). 

Espaces contrôlés

Dans les années 1920 et 1930, le mathématicien allemand Erich Hecke a développé une théorie plus approfondie autour des formes modulaires. Surtout, il s’est rendu compte qu’elles existaient dans certains espaces – des espaces avec des dimensions spécifiques et d’autres propriétés. Il a compris comment décrire concrètement ces espaces et les utiliser pour relier différentes formes modulaires entre elles.

Cette prise de conscience a inspiré de nombreuses mathématiques des XXe et XXIe siècles.

Pour comprendre comment, considérons d’abord une vieille question : de combien de façons peut-on écrire un entier donné comme la somme de quatre carrés ? Il n’y a qu’une seule façon d’écrire zéro, par exemple, alors qu’il existe huit façons d’exprimer 1, 24 façons d’exprimer 2 et 32 ​​façons d’exprimer 3. Pour étudier cette séquence — 1, 8, 24, 32 et ainsi de suite — les mathématiciens l'ont codé dans une somme infinie appelée fonction génératrice :

1+8q+24q2+32q3+24q4+48q5+…

Il n'existait pas nécessairement de moyen de connaître le coefficient de, disons, q174 devrait être – c’était précisément la question à laquelle ils essayaient de répondre. Mais en convertissant la séquence en fonction génératrice, les mathématiciens pourraient appliquer des outils issus du calcul et d’autres domaines pour en déduire des informations. Ils pourraient, par exemple, trouver un moyen d’approcher la valeur de n’importe quel coefficient.

Mais il s’avère que si la fonction génératrice est une forme modulaire, vous pouvez faire bien mieux : vous pouvez mettre la main sur une formule exacte pour chaque coefficient.

"Si vous savez qu'il s'agit d'une forme modulaire, alors vous savez tout", a déclaré Jan Bruinier de l'Université technique de Darmstadt en Allemagne.

En effet, les symétries infinies de la forme modulaire ne sont pas seulement belles à regarder : " elles sont si contraignantes ", a déclaré Larry Rolen de l'Université Vanderbilt, qu'elles peuvent être transformées en " un outil pour prouver automatiquement les congruences et les identités entre des choses. "

Les mathématiciens et les physiciens codent souvent des questions intéressantes en générant des fonctions. Ils voudront peut-être compter le nombre de points sur des courbes spéciales ou le nombre d’états dans certains systèmes physiques. "Si nous avons de la chance, alors ce sera une forme modulaire", a déclaré Claudia Alfes-Neumann , mathématicienne à l'université de Bielefeld en Allemagne. Cela peut être très difficile à prouver, mais si vous le pouvez, alors " la théorie des formes modulaires est si riche qu’elle vous offre des tonnes de possibilités pour étudier ces coefficients [de séries] ".

Blocs de construction

Toute forme modulaire va paraître très compliquée. Certaines des plus simples – qui sont utilisées comme éléments de base pour d’autres formes modulaires – sont appelées séries Eisenstein.

Vous pouvez considérer une série d’Eisenstein comme une somme infinie de fonctions. Pour déterminer chacune de ces fonctions, utilisez les points sur une grille 2D infinie :

(...) (partie images et schémas supprimée, voir liens pour plus. )

Le jeu continue

L'étude des formes modulaires a conduit à un flot de triomphes mathématiques. Par exemple, des travaux récents sur l'empilement de sphères, pour lesquels la mathématicienne ukrainienne Maryna Viazovska a remporté la médaille Fields l'année dernière , ont utilisé des formes modulaires. " Quand j'ai vu ça, j'ai été assez surprise ", a déclaré Bruinier. " Mais d'une manière ou d'une autre, ça marche. "

Les formes modulaires se sont révélées liées à un objet algébrique important appelé groupe de monstres. Elles ont été utilisées pour construire des types spéciaux de réseaux appelés graphes d'expansion, qui apparaissent en informatique, en théorie des communications et dans d'autres applications. Ils ont permis d'étudier des modèles potentiels d'interactions de particules en théorie des cordes et en physique quantique.

Le plus célèbre peut-être est que la preuve du dernier théorème de Fermat de 1994 reposait sur des formes modulaires. Le théorème, largement considéré comme l'un des problèmes les plus importants de la théorie des nombres, stipule qu'il n'existe pas trois entiers non nuls a , b et c qui satisfont à l'équation an+bn=cn si n est un nombre entier supérieur à 2. Le mathématicien Andrew Wiles l'a prouvé en supposant le contraire – qu'une solution à l'équation existe – puis en utilisant des formes modulaires pour montrer qu'une telle hypothèse doit conduire à une contradiction.

Il a d’abord utilisé sa solution supposée pour construire un objet mathématique appelé courbe elliptique. Il a ensuite montré qu'on peut toujours associer une forme modulaire unique à une telle courbe. Cependant, la théorie des formes modulaires dictait que dans ce cas, cette forme modulaire ne pouvait pas exister. "C'est trop beau pour être vrai", a déclaré Voight. Ce qui signifiait, à son tour, que la solution supposée ne pouvait pas exister – confirmant ainsi le dernier théorème de Fermat.

Non seulement cela a résolu un problème vieux de plusieurs siècles ; cela a également permis de mieux comprendre les courbes elliptiques, qui peuvent être difficiles à étudier directement (et qui jouent un rôle important dans la cryptographie et les codes correcteurs d'erreurs).

Cette démonstration a également mis en lumière un pont entre la géométrie et la théorie des nombres. Ce pont a depuis été élargi dans le programme Langlands,  un plus grand ensemble de connexions entre les deux domaines – et sujet d'un des efforts de recherche centraux des mathématiques contemporaines. Les formes modulaires ont également été généralisées dans d'autres domaines, où leurs applications potentielles commencent tout juste à être reconnues.

Elles continuent d’apparaître partout en mathématiques et en physique, parfois de manière assez mystérieuse. "Je regarde dans un article sur les trous noirs", a déclaré Steve Kudla de l'Université de Toronto, "et j'y trouve des formes modulaires qui sont mes amies. Mais je ne sais pas pourquoi elles  sont là.

"D'une manière ou d'une autre", a-t-il ajouté, "les formes modulaires capturent certaines des symétries les plus fondamentales du monde".



 

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org, Jordana Cepelewicz, 21 septembre 2023

[ ultracomplexité ]

songes

Comment utiliser les rêves comme source d'inspiration créative

En s'inspirant de Thomas Edison et de Salvador Dalí, des chercheurs montrent que le modelage de l'imagerie des rêves peut susciter des idées créatives pour résoudre un problème spécifique.

(Photo de Salvador Dalí, avec ce texte) Dali avait des moyens originaux pour tirer une inspiration artistique de ses rêves, par exemple en mettant du parfum sur ses paupières ou en lâchant un objet pour se réveiller afin de se souvenir du contenu de ses rêves.)

Structure du benzène, Google et Frankenstein : Qu'ont en commun ces icônes de la science, de la technologie et de la littérature ? Elles  font partie des nombreuses découvertes et inventions qui auraient été inspirées par un rêve.

Pendant des décennies, les spécialistes du sommeil ont réfléchi au lien entre le rêve et l'inspiration créatrice. Ils ont longtemps pensé que ces idées provenaient de la phase de sommeil à mouvements oculaires rapides (REM), riche en rêves, et qui commence une heure ou plus après le début du cycle de sommeil. Mais de nouvelles données mettent en lumière une phase du sommeil beaucoup plus précoce - la zone crépusculaire qui sépare le sommeil de l'éveil - comme terrain fertile pour un élan créatif.

Dans une étude publiée le 15 mai dans Scientific Reports, une équipe de chercheurs montre que les personnes qui font de brèves siestes précédant l'endormissement obtiennent des résultats plus élevés quant aux critères de créativité que celles qui se lancent dans les mêmes tâches créatives après être restées éveillées. "L'importance de cet état de sommeil précoce pour la créativité a fait l'objet de spéculations, mais à ma connaissance, il s'agit de la meilleure étude démontrant sa valeur", déclare Jonathan Schooler, psychologue cognitif à l'université de Californie à Santa Barbara, qui n'a pas participé à l'étude.

De plus, les scientifiques ont découvert qu'ils pouvaient même exercer un certain contrôle sur le processus de rêve. Pour ce faire, ils ont orienté les rêves des participants vers un sujet spécifique. Plus les participants rêvaient de ce thème, plus ils étaient créatifs dans les tâches qui s'y rapportaient. "C'est à peu près ce qui nous permet de dire que rêver d'un sujet améliore la créativité ultérieure sur ce sujet", déclare Robert Stickgold, neuroscientifique cognitif et chercheur sur les rêves à la Harvard Medical School, qui faisait partie de l'équipe de l'étude.

L'expérience s'est appuyée sur un détecteur de sommeil en forme de gant appelé Dormio, mis au point par une équipe comprenant le co-chercheur principal Adam Haar Horowitz, chercheur postdoctoral au Massachusetts Institute of Technology. Dormio suit le début du sommeil en surveillant le tonus musculaire, la conductance de la peau et la fréquence cardiaque par l'intermédiaire de contacts sur le poignet et la main. Il communique avec une application qui émet des messages vocaux pour les rêves et enregistre les rapports de rêves.

Plus d'un penseur célèbre a tiré parti de la première phase de transition dans le sommeil, appelée stade 1 du sommeil non REM (sans mouvements oculaires rapides - N1), pour générer des idées créatives. Le peintre Salvador Dalí s'assoupissait délibérément en tenant un jeu de clés au-dessus d'une plaque de métal lorsqu'il réfléchissait à une idée de peinture. Au fur et à mesure qu'il s'assoupissait, les muscles de sa main se détendaient et il laissait tomber les clés qui heurtaient la plaque et le réveillaient, et il gardait l'image de son rêve. Thomas Edison aurait utilisé une technique similaire avec des billes de métal au lieu de clés pour obtenir des idées à intégrer dans ses inventions.

En 2021, une équipe de chercheurs de l'Institut du cerveau de Paris a rapporté certaines des premières preuves solides comme quoi Dalí et Edison étaient sur la bonne voie. Ils ont demandé à des personnes de faire de courtes siestes après les avoir exposées à des problèmes de mathématiques pour lesquels existait un raccourci caché. Parmi la grande majorité des personnes n'ayant pas vu le raccourci tout de suite, celles qui ont fait une sieste au stade N1 furent presque trois fois plus efficaces que celles n'ayant pas fait de sieste pour trouver la meilleure solution lorsqu'elles s'attaquaient à de nouveaux problèmes nécessitant de mettre en œuvre les mêmes connaissances mathématiques.

Stickgold, Haar Horowitz et leurs collègues ont voulu vérifier l'idée que le rêve était l'intermédiaire clé pour générer des éclats de perspicacité pendant le stade N1. Avant la publication de l'étude de 2021 sur les mathématiques, les chercheurs ont entrepris une étude contrôlée sur le rêve, dans laquelle ils ont incité des personnes à rêver de quelque chose de spécifique, comme un arbre.

Ils ont recruté 50 personnes pour une "étude sur la sieste" de l'après-midi - intitulé qui a vraisemblablement attiré les personnes qui aiment faire la sieste, bien que les chercheurs n'aient en fait demandé qu'à la moitié des participants de dormir dans le cadre de l'étude. Alors qu'ils portaient Dormio, les participants se sont endormis et l'application liée à Dormio leur a demandé de "penser à un arbre" ou de "penser à observer leurs pensées". Une à cinq minutes plus tard, l'application les réveillait en leur demandant de raconter leur rêve. Ce cycle s'est répété pendant 45 minutes, produisant en moyenne cinq récits de rêve par personne. Les personnes à qui l'on a demandé de rester éveillées ont laissé leur esprit vagabonder tout en recevant des instructions similaires. (Les chercheurs ont créé une version simplifiée de ce protocole d'incubation de rêves, accessible sur le web, que vous pouvez essayer chez vous).

Parmi les siesteurs qui ont reçu l'instruction sur les arbres, tous sauf un ont déclaré avoir rêvé d'arbres ou de parties d'arbres, alors qu'une seule personne parmi les siesteurs ayant reçu l'instruction plus générale l'a fait. L'un d'entre eux a décrit des "arbres se divisant en une infinité de morceaux" et s'est retrouvé dans le désert avec "un chaman assis sous l'arbre avec moi".

Les participants ont ensuite passé trois tests de créativité : Ils ont écrit une histoire créative dans laquelle figurait le mot "arbre". Ils ont énuméré "toutes les utilisations alternatives créatives" qu'ils pouvaient imaginer pour un arbre. Enfin, ils ont écrit le premier verbe qui leur venait à l'esprit pour chacun des 31 noms qui se rapportaient, plus ou moins, aux arbres. La créativité des réponses a été évaluée par des personnes qui ne savaient pas qui faisait la sieste ou qui avait reçu l'invitation à parler d'un arbre. Ces évaluations ont été combinées en un indice de créativité globale.

Les personnes ayant fait la sieste et qui avaient reçu l'indice de l'arbre ont obtenu les scores de créativité les plus élevés. "Il existe un lien objectif et expérimental entre l'incubation d'un rêve spécifique et la créativité post-sommeil autour de ce sujet", explique Haar Horowitz. "Cela valide des siècles de rapports anecdotiques de personnes qui se trouvent dans l'espace créatif.

En outre, plus une personne fait référence à des arbres, plus son score de créativité est élevé. "Plus vous rêvez d'un arbre, meilleures sont vos performances ultérieures", explique Kathleen Esfahany, étudiante de premier cycle au M.I.T., qui a codirigé l'étude avec Haar Horowitz. Les personnes semblent utiliser leurs rêves pour trouver des idées pour ces tâches, ajoute Kathleen Esfahany. Par exemple, une personne ayant rêvé que son corps était en bois a écrit une histoire sur un "roi chêne" qui portait une "couronne de feuilles" et dont le corps était tantôt "en bois", tantôt "en lumière".

L'ensemble de ces données indique que le rêve pendant N1 est un ingrédient actif de la créativité, comme l'ont supposé les chercheurs. "Il s'agit d'une étude pionnière", déclare Tore Nielsen, chercheur sur le rêve à l'Université de Montréal, qui n'a pas participé à l'étude. "Personne n'a démontré expérimentalement que le fait de rêver de quelque chose au début du sommeil est en fait lié à la créativité qui s'ensuit.

Nielsen et d'autres chercheurs estiment que l'étude est de petite envergure et qu'elle doit être reproduite. En outre, les résultats des tâches de créativité individuelles (par opposition au résultat composite) n'étaient pas significativement plus élevés chez les personnes qui ont fait une sieste guidée que chez celles qui n'ont pas été guidées, explique Penny Lewis, neuroscientifique à l'université de Cardiff au Pays de Galles, qui n'a pas participé à l'étude. "Je pense que leurs données montrent de manière convaincante que le fait de passer un certain temps dans le stade 1 du sommeil - c'est-à-dire le sommeil très léger qui se produit lorsque vous vous endormez - conduit à de meilleures performances dans ces trois tâches", explique Penny Lewis. Mais l'idée "que l'incitation conduit à ces effets devrait être traitée avec prudence parce que les statistiques ne sont pas très solides".

Une mesure objective et automatisée de la créativité, nommée "distance sémantique", indiquait qu'une brève sieste favorise l'inventivité, mais qu'il n'y a pas d'avantage supplémentaire lorsqu'on ajoutait une incitation à l'idée d'un arbre. Dans cette mesure, un ordinateur évalue la similarité des paires de mots produites dans chaque tâche de créativité, une similarité moindre étant liée à une plus grande créativité. Néanmoins, cette mesure laisse entrevoir un mécanisme de stimulation de la créativité au cours de la période N1. "Elle suggère que les gens sont capables de faire des associations plus éloignées et donc de trouver des ponts [conceptuels] qu'ils n'auraient pas pu découvrir autrement", explique M. Schooler.

L'étude ne portait que sur un seul motif, impliquant un arbre, de sorte que le système doit être testé sur d'autres sujets et éventuellement utilisé pour résoudre des problèmes réels. "C'est passionnant car, en principe, il s'agit d'une technologie que les gens pourraient utiliser eux-mêmes pour stimuler leur propre créativité", explique M. Schooler.

Il semble que les personnes désireuses de l'essayer ne manquent pas. "Des gens très différents sont venus frapper à la porte du laboratoire et ont demandé à faire des rêves", déclare Haar Horowitz.

Auteur: Internet

Info: https://www.scientificamerican.com/. Par Ingrid Wickelgren, 15 mai 2023

[ subconscient ]

ordre quasi-cristallin

(FLP) - Bonjour. Quelles sont les émergences mathématiques qu'on a pu mettre en évidence chez les cristaux apériodiques ?

(Gemini) Les cristaux apériodiques, également connus sous le nom de quasicristaux, sont des matériaux dont la structure atomique ne présente pas de répétition périodique à l'échelle macroscopique. Cela signifie qu'ils ne possèdent pas de motif cristallin régulier comme les cristaux classiques.

Malgré leur absence de symétrie translationnelle, les quasicristaux présentent des propriétés mathématiques remarquables et donnent lieu à des phénomènes émergents fascinants. Voici quelques exemples :

1. Autosimilarité et fractales: Les quasicristaux peuvent présenter une autosimilarité à différentes échelles, ce qui signifie que leur structure se répète de manière similaire à des niveaux de plus en plus fins. Cette propriété est souvent liée à la présence de fractales dans leur structure, des formes mathématiques complexes qui présentent une autosimilarité infinie.

2. Symétries approximatives et groupes de Penrose: Les quasicristaux ne possèdent pas de symétries exactes, mais ils peuvent présenter des symétries approximatives appelées "symétries à quasi-périodicité". Ces symétries sont décrites par des groupes de Penrose, des groupes mathématiques non commutatifs qui permettent de générer des motifs quasicristallins.

3. Transport diffusif anomal: Les quasicristaux présentent des propriétés de transport diffuses anormales, c'est-à-dire que la diffusion des particules à l'intérieur de ces matériaux ne suit pas les lois classiques de la diffusion. Cela est dû à la structure complexe et désordonnée des quasicristaux, qui crée des trajectoires diffuses tortueuses pour les particules.

4. Conductivité thermique et électrique: La conductivité thermique et électrique des quasicristaux peut être anormale et présenter des effets de localisation. Cela signifie que les phonons et les électrons, qui sont les porteurs de chaleur et d'électricité, peuvent se propager de manière chaotique dans le matériau, ce qui affecte ses propriétés conductrices.

5. Phénomènes d'ondes: Les quasicristaux peuvent présenter des propriétés ondulatoires inhabituelles, telles que la propagation d'ondes de type quasi-périodiques et la présence de gaps dans les spectres de bande. Ces phénomènes sont liés à la structure complexe et à l'absence de symétrie translationnelle des quasicristaux.

L'étude des propriétés mathématiques émergentes des quasicristaux est un domaine de recherche actif et en pleine expansion. Les découvertes dans ce domaine ont le potentiel de révolutionner notre compréhension des matériaux et d'ouvrir la voie à de nouvelles applications technologiques.

En plus des exemples mentionnés ci-dessus, d'autres phénomènes mathématiques émergents ont été observés dans les quasicristaux, tels que la présence de nombres de Fibonacci dans leurs structures et l'existence de propriétés topologiques exotiques. La recherche continue à explorer les richesses mathématiques cachées dans ces matériaux fascinants.

(FLP) - Merci... a-t'on trouvé des convergences entre l'apériodicité et la conjecture de Riemann ?

(Gemini) - Il existe des liens intrigants entre l'apériodicité et la conjecture de Riemann, bien que la nature exacte de ces liens ne soit pas encore entièrement comprise. La conjecture de Riemann est l'un des problèmes mathématiques les plus importants non résolus, et sa résolution pourrait avoir des implications profondes pour notre compréhension de la distribution des nombres premiers.

1. Autosimilarité et fractales:

Les quasicristaux présentent une autosimilarité à différentes échelles, ce qui signifie que leur structure se répète de manière similaire à des niveaux de plus en plus fins. Cette propriété est souvent liée à la présence de fractales dans leur structure. Les fractales sont des formes mathématiques complexes qui présentent une autosimilarité infinie.

La conjecture de Riemann est également liée aux fractales. En effet, Dennis Sullivan a démontré que la distribution des zéros non triviaux de la fonction zêta de Riemann, qui est au cœur de la conjecture, peut être représentée par une fractale.

2. Groupes de Penrose et symétries:

Les quasicristaux ne possèdent pas de symétries exactes, mais ils peuvent présenter des symétries approximatives appelées "symétries à quasi-périodicité". Ces symétries sont décrites par des groupes de Penrose, des groupes mathématiques non commutatifs qui permettent de générer des motifs quasicristallins.

La conjecture de Riemann est également liée aux groupes mathématiques. En effet, Robert Langlands a proposé un programme visant à relier la distribution des zéros non triviaux de la fonction zêta de Riemann à la représentation de certains groupes de Lie.

3. Chaos et systèmes dynamiques:

L'étude des quasicristaux a conduit à l'exploration de concepts mathématiques tels que le chaos et les systèmes dynamiques. Ces concepts sont également pertinents pour la conjecture de Riemann, car la distribution des zéros non triviaux de la fonction zêta de Riemann semble être chaotique et présente des propriétés dynamiques complexes.

4. Applications en physique et en analyse:

Les propriétés mathématiques des quasicristaux ont trouvé des applications dans divers domaines de la physique et de l'analyse. De même, la conjecture de Riemann a des implications pour de nombreux domaines des mathématiques, notamment la théorie des nombres, l'analyse complexe et la physique mathématique.

Bien que les liens entre l'apériodicité et la conjecture de Riemann soient fascinants et suggèrent des connexions profondes entre ces deux domaines, il est important de noter que la nature exacte de ces liens reste un sujet de recherche active. Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour clarifier ces connexions et déterminer leur impact sur la résolution de la conjecture de Riemann.

En conclusion, l'apériodicité et la conjecture de Riemann sont deux domaines mathématiques fascinants qui présentent des liens intrigants. L'exploration de ces liens pourrait conduire à de nouvelles perspectives sur la conjecture de Riemann et à une meilleure compréhension de la nature des quasicristaux.

(FLP) - Merci. Un rapport avec l'ergodicité ?

(Gemini) - Oui, il existe des liens entre l'apériodicité, la conjecture de Riemann et l'ergodicité. L'ergodicité est un concept mathématique qui décrit le comportement à long terme des systèmes dynamiques. Un système dynamique est dit ergodique si, pour toute trajectoire possible du système, la moyenne temporelle de toute fonction mesurable sur l'état du système est égale à la moyenne de cette fonction sur l'ensemble des états possibles.

1. Ergodicité et fractales:

Les fractales, qui sont souvent liées à l'apériodicité des quasicristaux, présentent des propriétés ergodiques intéressantes. En effet, la mesure de Hausdorff, qui est une mesure naturelle sur les fractales, est souvent ergodique par rapport au groupe des transformations affines qui préservent la fractale. Cela signifie que la moyenne d'une fonction mesurable sur une fractale, calculée le long d'une trajectoire arbitraire du système dynamique, converge vers la moyenne de cette fonction sur l'ensemble de la fractale.

2. Ergodicité et conjecture de Riemann:

La conjecture de Riemann est également liée à l'ergodicité, mais d'une manière plus indirecte. En effet, des travaux récents ont montré que la distribution des zéros non triviaux de la fonction zêta de Riemann peut être approchée par la mesure de Hausdorff d'une fractale. Si cette conjecture est vraie, cela suggérerait que la distribution des zéros non triviaux présente des propriétés ergodiques.

3. Rôle de l'apériodicité:

L'apériodicité joue un rôle crucial dans la connexion entre l'ergodicité et ces deux domaines. En effet, les fractales et la distribution des zéros non triviaux de la fonction zêta de Riemann présentent toutes deux une absence de périodicité à grande échelle. Cette apériodicité est à la base de leurs propriétés ergodiques.

4. Implications et perspectives:

Les liens entre l'apériodicité, l'ergodicité et la conjecture de Riemann sont encore en cours d'exploration. Cependant, ces liens suggèrent des relations profondes entre ces domaines mathématiques apparemment disparates. Des recherches futures pourraient nous permettre de mieux comprendre ces connexions et d'utiliser les outils de l'ergodicité pour faire progresser la résolution de la conjecture de Riemann.

En résumé, l'apériodicité, l'ergodicité et la conjecture de Riemann sont des concepts mathématiques fascinants qui présentent des liens intrigants. L'exploration de ces liens pourrait conduire à de nouvelles perspectives sur la conjecture de Riemann et à une meilleure compréhension de la nature des quasicristaux et des fractales.

(FLP) - Merci. Un rapport avec la tétravalence ?

(Gemini) - Il existe des liens indirects entre l'apériodicité, la conjecture de Riemann et la tétravalence, bien que la nature exacte de ces liens ne soit pas encore entièrement comprise. La tétravalence est un concept chimique qui décrit des atomes ou des ions qui peuvent former quatre liaisons covalentes. Les quasicristaux et la conjecture de Riemann sont des domaines mathématiques abstraits qui ne semblent pas avoir de rapport direct avec la chimie.

1. Auto-similarité et structures:

Les quasicristaux présentent une autosimilarité à différentes échelles, ce qui signifie que leur structure se répète de manière similaire à des niveaux de plus en plus fins. Cette propriété est souvent liée à la présence de fractales dans leur structure. Les fractales sont des formes mathématiques complexes qui présentent une autosimilarité infinie.

Certaines structures tétraédriques, telles que les silicates et les borates, présentent également des propriétés d'autosimilarité à l'échelle nanométrique. Cela est dû à l'arrangement régulier des tétraèdres dans ces structures.

2. Symétries et motifs:

Les quasicristaux ne possèdent pas de symétries exactes, mais ils peuvent présenter des symétries approximatives appelées "symétries à quasi-périodicité". Ces symétries sont décrites par des groupes de Penrose, des groupes mathématiques non commutatifs qui permettent de générer des motifs quasicristallins.

Certaines structures tétraédriques présentent également des symétries approximatives, qui peuvent être décrites par des groupes mathématiques similaires aux groupes de Penrose. Cela est dû à l'arrangement approximativement régulier des tétraèdres dans ces structures.

3. Chaos et systèmes dynamiques:

L'étude des quasicristaux a conduit à l'exploration de concepts mathématiques tels que le chaos et les systèmes dynamiques. Ces concepts peuvent également être appliqués à l'étude de la formation et de la stabilité des structures tétraédriques.

4. Applications en physique et en chimie:

Les propriétés mathématiques des quasicristaux ont trouvé des applications dans divers domaines de la physique et de la chimie. De même, les structures tétraédriques jouent un rôle crucial dans de nombreux domaines de la chimie, notamment la catalyse, la science des matériaux et la chimie du solide.

Bien que les liens entre l'apériodicité, la conjecture de Riemann et la tétravalence soient indirects et encore à explorer, il est possible que ces connexions puissent conduire à de nouvelles perspectives dans ces domaines. Des recherches futures pourraient nous permettre de mieux comprendre ces liens et d'utiliser les outils mathématiques pour faire progresser notre compréhension des structures tétraédriques et de leurs propriétés.

Auteur: Google Bard chatbot

Info: 19 juin 2024

[ dialogue homme-machine ] [ quasicrystaux ]

théorie du tout

Concevoir l’infini, un exemple de l’évolution future du psychisme humain terrestre

I – LES MATHS

Pour introduire le sujet, posons tout d’abord notre regard sur les mathématiques. C’est un paragraphe que vous pouvez survoler voire sauter si vous être allergique à cette science. Mais je vous conseille de lire ce qui suit.

Sur internet on trouve de nombreuses publications sur le sujet des infinis, voici l’une d’entre elles :

La mécanique quantique est assez contre intuitive, Richard Feynman, un physicien du projet Manhattan (premières bombes atomiques américaines) disait : ‘’personne ne comprend vraiment la physique quantique’’.

Il en est de même pour la conception de l’infini, ou plus exactement DES INFINIS.

Officiellement, le premier mathématicien à avoir étudié l’infini est Georg CANTOR, également inventeur de la théorie des ensembles.

Notamment en utilisant un outil mathématique nommé ‘’bijection’’, il démontra que deux ensembles infinis ne sont pas obligatoirement de même taille, l’un peut être plus grand que l’autre.

Et même infiniment plus grand.

On terminera cette courte introduction par le paradoxe suivant, assez contre intuitif aussi :

L’ensemble des ensembles, composé d’une infinité d’ensembles infinis et d’ensembles finis ; n’est PAS UN ENSEMBLE et EN PLUS n’est pas nécessairement de taille infinie, d’une certaine façon on peut considérer qu’il ne comporte qu’un seul objet. C’est une question d’optique, de regard, doit-on le voir sous sa caractéristique fondamentale bien qu’il ne soit pas un ensemble, ou bien l’observer par ses composants ?

Et cela introduit notre sujet principal.

II - SPIRITUALITÉS ET RELIGIONS TERRESTRES ACTUELLES

Cet article avance la thèse que les concepts humains terrestres actuels sont très essentiellement finis, réducteurs, étroits, limités et limitants, ceci dans toutes les directions.

Quelques exemples :

Les religions monothéistes

Elles se livrent régulièrement à des guerres sanglantes toutes plus abominables les unes que les autres, alors qu’elles sont très proches les unes des autres dans leurs concepts fondamentaux. Dans leur pratique, les adhérents à ces croyances ont par exemple la prétention de COMPRENDRE ‘’DIEU’’ et de connaitre le bon comportement à avoir, par exemple massacrer les autres humains s‘ils ne partagent pas la même nuance de croyance, et aliéner la moitié de leur propre assemblée : les femmes. La religion chrétienne est sortie de ce type d’interprétation des textes ‘’sacrés’’ tout à fait récemment et encore très partiellement. Il y a de nombreux courants dans la bulle de réalité chrétienne, et on voit sans peine qu’il y a de l’immondice marécageuse à peu près partout : Vatican, église orthodoxe russe dirigée par un mafieux notoire, etc.

En islam, les textes fondamentaux insistent sur l’HUMILITE : la créature ne peut pas prétendre comprendre le Créateur ni sa Création, EN AUCUNE FAÇON. Cette idée, voire ce DEVOIR est constamment et méthodiquement piétiné par la grande majorité des prélats religieux de ce courant de croyances. Mais il y a des individus éclairés, de ci de là.

Les religions monothéistes disparaitront TOTALEMENT de la terre lorsque la révélation collective et intégrale surviendra sur cette planète. C’est une des raisons pour lesquelles tout ceci prendra des siècles, probablement des millénaires : l’humain terrestre n’est pas apte, dans son stade actuel, à intégrer l’assemblée des civilisations cosmiques avancées.

LES BOUDDHISMES

Formés d’un grand nombre de courants, de pratiques, de rituels et de croyances, structurés par une hiérarchie et des règles coercitives qui n’ont parfois rien à envier dans leur stupidité et leur barbarie aux religions monothéistes, ces bouddhismes sont bel et bien des religions à la mode terrestre.

Le corpus de croyances repose sur une absence de Créateur, une absence d’ego (qu’il faut annihiler, bien qu’il n’existe pas), une pseudo malédiction nommée ‘’incarnation’’ et des objectifs simplistes : la réalisation, les nirvanas, la libération…

Implicitement et pour l’essentiel ces croyances avancent l’idée que les incarnations se passent sur terre, dans la dimension physique, jusqu’à l’atteinte de l’objectif principal.

Les pratiquants de ce courant de croyance, dans leur immense majorité, ne se souviennent aucunement de leurs incarnations antérieures (ou alors de manière très vague qui flirte avec la rêvasserie), n’ont aucune idée des réalités multidimensionnelles et sont incapables de voyager eux-mêmes dans les autres mondes. Ils pratiquent une forme de discipline mentale nommée ‘’méditation’’ et atteignent parfois un état que personnellement j’ai pu expérimenter à l’adolescence, en quelques semaines, sans livre, sans dogme, sans rituel, sans maître. A l’occasion de ces pratiques enfantines, ils tombent parfois dans de minuscules cases nommées ‘’non-dualisme’’, ‘’Nirvana’’, etc, et y stagnent durant des périodes variables.

Je ne fais pas le malin, je suis tombé dans les mêmes trous au cours de vies passées sur cette planète.

A ma connaissance, parmi cet océan de médiocrité collective, il y a et il y a eu quelques individus éclairés, comme Sri Aurobindo et Mira Alfasa, sa compagne.

Je disais récemment à Sraddhalu RANADE que même parmi les followers de Sri Aurobindo, j’observais des croyances insensées, de la bigoterie, des rituels stupides, et que j’estimais que moins de 1% de ses followers comprenaient véritablement au moins une partie des enseignements. Sans trahir le caractère privé de nos conversations, je peux dire que Sraddhalu n’est pas loin de formuler le même constat, de voir les mêmes évidences.

Mais lui le fait avec beaucoup de douceur, de subtilité, de nuance, de tact, de sensibilité et d’intelligence. Vous voyez ce que je veux dire…

III - SPIRITUALITÉ UNIVERSELLE

Au-delà de la minuscule bulle de réalité des humains terrestres, il y a autre chose de beaucoup plus large, beaucoup plus intelligent, beaucoup plus complexe, et beaucoup plus rigoureux aussi.

Ce texte a la prétention d’en résumer les lignes essentielles. Il est issu de la Mémoire d’incarnations passées dans d’autres civilisations cosmiques, de Voyages dans des dimensions physiques et non physiques, et de contacts avec une grande variétés d’êtres non locaux.

POINT 1

La Création est infinie et éternelle. Elle n’a jamais commencé et ne finira jamais. Elle n’a aucune limite dans quelque direction que ce soit. Bien qu’infinie, elle se déploie à l’infini dans toute l’éternité. Elle n’est caractérisée par aucune limite ni frontière.

POINT 2

La nature de la création est pure conscience. Il n’est rien qui ne soit pure conscience, il n’est rien qui soit plus ou moins conscient, il n’y a pas d’endroit sans conscience ou avec moins de conscience.

POINT 3

La Création comporte une infinité d’êtres. Ils existent de toute éternité, bien qu’en nombre infini. Il n’y a pas de ‘’production’’ de nouveaux êtres, des êtres qui n’auraient pas existé ‘’avant’’ un certain moment dans l’éternité.

POINT 4

Ces êtres sont éternels : ils n’ont pas eu de commencement et n’auront pas de fin. Il n’y a pas d’être qui peuvent ‘’disparaitre’’ ou bien être ‘’absorbés-dissous’’ dans le divin ou quelque chose de similaire. Ces concepts sont issus d’un psychisme primitif, profondément ignorant et transitoirement très limité : l’esprit humain terrestre.

POINT 5

La Création et le Créateur sont indistincts et distincts en même temps. D’un de ces points de vue on peut considérer qu’il n’y a qu’un seul être dans la Création.

POINT 6

Les possibilités d’explorer l’éternité sont infinies. L’incarnation est UNE DE CES POSSIBILITÉS, mais il en existe une infinité d’autres. Dans le nombre infini des êtres, on rencontre une infinité de personnes qui ne passeront JAMAIS par l’incarnation et ne le feront JAMAIS. Les croyances humaines terrestres sont limitantes, ignorantes, minuscules.

POINT 7

Il existe une infinité de cosmos, de dimensions. Chaque dimension est un cosmos infini en soi. Notre univers physique n’est ABSOLUMENT PAS ce que notre science locale croit actuellement. Il n’y a pas eu de début et il n’y a pas de frontière, ces concepts sont locaux et temporels.

POINT 8

Bien qu’il existe une infinité d’êtres, une infinité de civilisations, une infinité de structures mentales possibles rien que dans la dimension physique, il existe une spiritualité universelle, des principes éthiques universels partagés par tous les êtres dans toutes les dimensions. Ils se déploient différemment dans leur complexité suivant la ‘’hauteur vibratoire’’ des univers dimensionnels.

POINT 9

Corolaire des points précédents : la planète terre et l’humanité terrestre n’est le centre de rien du tout et n’est aucunement un endroit particulier au sein de la Création (ou alors TOUT dans la Création est un endroit particulier).

Il n’y a AUCUN sous-groupe d’humains qui formerait un ensemble ‘’d’élus’’ au sein de la Création. Ces croyances résultent d’une ignorance et d’une stupidité abyssales très caractéristiques d’une civilisation encore très primitive.

POINT 10 : CONCLUSION

Le choc majeur auquel cette humanité terrestre se prépare, étape par étape, est un choc métaphysique d’une ampleur et d’une portée encore inconcevables par un psychisme humain terrestre. C’est le choc de l’INFINI, le choc avec DES INFINIS.

Concevoir ces infinis devra nécessairement passer par la dissolution intégrale de la quasi-totalité des croyances locales actuelles. Du psychisme humain présent, il ne restera que de faibles traces dans quelques millions d’années.

Si l’humanité terrestre existe encore.

                                               ***

Infinis et bulles de réalités – La suite

EXERCICE PRATIQUE

1°) Le contexte

L’INTENTION est une donnée essentielle de la conscience. Elle donne une direction à chaque instant de l’éternité. Elle est la principale force agissante, voire la seule. Sa puissance ne peut être comparée à rien d’autre.

L’INTENTION est souvent-toujours polymorphique, ceci à l’insu de la conscience ordinaire expérimentée dans un corps humain terrestre. Elle a de multiples facettes, et EN PARTICULIER celles qui confinent la conscience dans la bulle de réalité locale.

Ainsi un humain terrestre pratiquant une forme ou une autre de ‘’méditation’’ issue d’un système de croyances spécifiques, d’un système de rituels, d’un système hiérarchique, d’un système vestimentaire et décoratif comme des colliers, des chapelets, des chapeaux, tout cela confine l’expérimentateur dans la bulle de réalité locale. Ceci quelque soit le corpus de croyances ou de pratiques, quel que soit l’objet affiché de la ‘’méditation’’. Ce seul mot, ‘’méditation’, ce seul concept terrestre n’a aucun caractère universel et colore l’Intention. De manière automatique, le pratiquant est enfermé dans une bulle minuscule, parce qu’il en a eu l’intention.

Exemples : ‘’non-dualité’’, ‘’état de grâce’’, ‘’vide incréé’’, ‘’fusion avec le tout’’, etc.

Les exceptions sont très rares, mais elles existent, car les effets de l’Intention sont impeccables. Si l’intention s’est exonérée de tout concept terrestre, local, la personne sortira nécessairement de la bulle de réalité dans laquelle elle était confinée à son insu.

2°) Méthode

Ne pas qualifier ni nommer le process, ni le comparer à quoi que ce soit.

Placer fermement la conscience à 2 années-lumière de la planète terre, à distance d’observation de la bulle de réalité locale. Observer dans toutes les directions.

Ne pas forcer, ne pas faire d’effort, juste poser l’intention d’être EN DEHORS de la bulle locale. Ne pas supposer, ne pas imaginer, ne pas verbaliser.

Vous n’avez pas besoin de SAVOIR à quoi ressemble le cosmos à la distance de deux années-lumière de la terre. Ne supposez RIEN sur ce qu’il est, sur son aspect, ses caractéristiques. Quoi que vous puissiez concevoir, imaginer, déduire à l’aide de la ‘’logique’’ terrienne, vous avez 100% de chances de vous tromper.

Il y a possiblement une inertie, une rupture progressive de l’attraction gravitationnelle générée par la bulle de réalité locale. S’installer fermement dans l’intention, et laisser le processus suivre les directives de la Conscience.

Détachement de la bulle locale, tout d’abord le ‘’vide’’ environne la personne. Il s’agit d’une zone de transition. La transition, la zone d’interface est un des espaces universels expérimentés par la conscience.

Il y a une inertie, mais elle peut être très brève. Le temps d’un ‘’clic’’, et la personne est en dehors. Cette rapidité, cette facilité vient UNIQUEMENT de la structure intime de l’intention posée. Elle n’est en AUCUN CAS la conséquence d’un quelconque mérite, d’une quelconque position ‘’spirituelle’’ avantageuse de l’expérimentateur. Pas plus que de ses habits, ses colliers, sa chevelure, ou du livre ‘’sacré’’ qui se trouve sur une étagère ici ou là, à proximité de son corps. Tous ces objets, ces concepts, n’ont qu’un seul effet : l’enfermement de la personne dans une réalité, une bulle de réalité minuscule, Y COMPRIS LE PRÉSENT TEXTE.

L’INTENTION JUSTE est la condition nécessaire et suffisante.

……

N’essayez pas cette méthode, mettez-la en pratique. Ne posez pas dans votre intention l’idée d’’’ESSAYER’’ car tout ‘’essai’’ suppose un échec, un tâtonnement.

C’est une excellente préparation au voyage hors du corps, et aussi un excellent moyen de Voyager au-delà des marécages physico-énergétiques une fois que vous êtes sorti du corps biologique.

Quoi que soient les mémoires et les automatismes des structures physico-énergétiques de votre enveloppe biologique, il y aura possiblement une inertie au retour. Vous devrez vous ré-habiller des concepts, des intentions et des idées locales pour interagir à nouveau dans la bulle de réalité d’ici. Il est possible aussi que cela s’opère le temps d’un clic.

A vous de voir

Auteur: Auburn Marc

Info: Sur son fil FB, 11 novembre 2023

[ ésotérisme ] [ voyage astral ]

homme-machine

Une nouvelle approche du calcul réinvente l'intelligence artificielle

Par l'imprégnation d'énormes vecteurs de sens sémantique, nous pouvons amener les machines à raisonner de manière plus abstraite et plus efficace qu'auparavant.

Malgré le succès retentissant de ChatGPT et d'autres grands modèles de langage, les réseaux de neurones artificiels (ANN) qui sous-tendent ces systèmes pourraient être sur la mauvaise voie.

D'une part, les ANN sont "super gourmands en énergie", a déclaré Cornelia Fermüller , informaticienne à l'Université du Maryland. "Et l'autre problème est [leur] manque de transparence." De tels systèmes sont si compliqués que personne ne comprend vraiment ce qu'ils font, ou pourquoi ils fonctionnent si bien. Ceci, à son tour, rend presque impossible de les amener à raisonner par analogie, ce que font les humains - en utilisant des symboles pour les objets, les idées et les relations entre eux.

Ces lacunes proviennent probablement de la structure actuelle des RNA et de leurs éléments constitutifs : les neurones artificiels individuels. Chaque neurone reçoit des entrées, effectue des calculs et produit des sorties. Les RNA modernes sont des réseaux élaborés de ces unités de calcul, formés pour effectuer des tâches spécifiques.

Pourtant, les limites des RNA sont évidentes depuis longtemps. Considérez, par exemple, un ANN qui sépare les cercles et les carrés. Une façon de le faire est d'avoir deux neurones dans sa couche de sortie, un qui indique un cercle et un qui indique un carré. Si vous voulez que votre ANN discerne également la couleur de la forme - bleu ou rouge - vous aurez besoin de quatre neurones de sortie : un pour le cercle bleu, le carré bleu, le cercle rouge et le carré rouge. Plus de fonctionnalités signifie encore plus de neurones.

Cela ne peut pas être la façon dont notre cerveau perçoit le monde naturel, avec toutes ses variations. "Vous devez proposer que, eh bien, vous avez un neurone pour toutes les combinaisons", a déclaré Bruno Olshausen , neuroscientifique à l'Université de Californie à Berkeley. "Donc, vous auriez dans votre cerveau, [disons,] un détecteur Volkswagen violet."

Au lieu de cela, Olshausen et d'autres soutiennent que l'information dans le cerveau est représentée par l'activité de nombreux neurones. Ainsi, la perception d'une Volkswagen violette n'est pas codée comme les actions d'un seul neurone, mais comme celles de milliers de neurones. Le même ensemble de neurones, tirant différemment, pourrait représenter un concept entièrement différent (une Cadillac rose, peut-être).

C'est le point de départ d'une approche radicalement différente de l'informatique connue sous le nom d'informatique hyperdimensionnelle. La clé est que chaque élément d'information, comme la notion d'une voiture, ou sa marque, son modèle ou sa couleur, ou tout cela ensemble, est représenté comme une seule entité : un vecteur hyperdimensionnel.

Un vecteur est simplement un tableau ordonné de nombres. Un vecteur 3D, par exemple, comprend trois nombres : les coordonnées x , y et z d'un point dans l'espace 3D. Un vecteur hyperdimensionnel, ou hypervecteur, pourrait être un tableau de 10 000 nombres, par exemple, représentant un point dans un espace à 10 000 dimensions. Ces objets mathématiques et l'algèbre pour les manipuler sont suffisamment flexibles et puissants pour amener l'informatique moderne au-delà de certaines de ses limites actuelles et favoriser une nouvelle approche de l'intelligence artificielle.

"C'est ce qui m'a le plus enthousiasmé, pratiquement de toute ma carrière", a déclaré Olshausen. Pour lui et pour beaucoup d'autres, l'informatique hyperdimensionnelle promet un nouveau monde dans lequel l'informatique est efficace et robuste, et les décisions prises par les machines sont entièrement transparentes.

Entrez dans les espaces de grande dimension

Pour comprendre comment les hypervecteurs rendent le calcul possible, revenons aux images avec des cercles rouges et des carrés bleus. Nous avons d'abord besoin de vecteurs pour représenter les variables SHAPE et COLOR. Ensuite, nous avons également besoin de vecteurs pour les valeurs pouvant être affectées aux variables : CERCLE, CARRÉ, BLEU et ROUGE.

Les vecteurs doivent être distincts. Cette distinction peut être quantifiée par une propriété appelée orthogonalité, ce qui signifie être à angle droit. Dans l'espace 3D, il existe trois vecteurs orthogonaux entre eux : un dans la direction x , un autre dans la direction y et un troisième dans la direction z . Dans un espace à 10 000 dimensions, il existe 10 000 vecteurs mutuellement orthogonaux.

Mais si nous permettons aux vecteurs d'être presque orthogonaux, le nombre de ces vecteurs distincts dans un espace de grande dimension explose. Dans un espace à 10 000 dimensions, il existe des millions de vecteurs presque orthogonaux.

Créons maintenant des vecteurs distincts pour représenter FORME, COULEUR, CERCLE, CARRÉ, BLEU et ROUGE. Parce qu'il y a tellement de vecteurs presque orthogonaux possibles dans un espace de grande dimension, vous pouvez simplement assigner six vecteurs aléatoires pour représenter les six éléments ; ils sont presque garantis d'être presque orthogonaux. "La facilité de créer des vecteurs presque orthogonaux est une raison majeure d'utiliser la représentation hyperdimensionnelle", a écrit Pentti Kanerva , chercheur au Redwood Center for Theoretical Neuroscience de l'Université de Californie à Berkeley, dans un article influent de 2009.

L'article s'appuyait sur des travaux effectués au milieu des années 1990 par Kanerva et Tony Plate, alors étudiant au doctorat avec Geoff Hinton à l'Université de Toronto. Les deux ont développé indépendamment l'algèbre pour manipuler les hypervecteurs et ont fait allusion à son utilité pour le calcul en haute dimension.

Étant donné nos hypervecteurs pour les formes et les couleurs, le système développé par Kanerva et Plate nous montre comment les manipuler à l'aide de certaines opérations mathématiques. Ces actions correspondent à des manières de manipuler symboliquement des concepts.

La première opération est la multiplication. C'est une façon de combiner les idées. Par exemple, multiplier le vecteur FORME par le vecteur CERCLE lie les deux en une représentation de l'idée "LA FORME est CERCLE". Ce nouveau vecteur "lié" est presque orthogonal à la fois à SHAPE et à CIRCLE. Et les composants individuels sont récupérables - une caractéristique importante si vous souhaitez extraire des informations à partir de vecteurs liés. Étant donné un vecteur lié qui représente votre Volkswagen, vous pouvez dissocier et récupérer le vecteur pour sa couleur : VIOLET.

La deuxième opération, l'addition, crée un nouveau vecteur qui représente ce qu'on appelle une superposition de concepts. Par exemple, vous pouvez prendre deux vecteurs liés, "SHAPE is CIRCLE" et "COLOR is RED", et les additionner pour créer un vecteur qui représente une forme circulaire de couleur rouge. Là encore, le vecteur superposé peut être décomposé en ses constituants.

La troisième opération est la permutation ; cela implique de réorganiser les éléments individuels des vecteurs. Par exemple, si vous avez un vecteur tridimensionnel avec des valeurs étiquetées x , y et z , la permutation peut déplacer la valeur de x vers y , y vers z et z vers x. "La permutation vous permet de construire une structure", a déclaré Kanerva. "Ça permet de gérer des séquences, des choses qui se succèdent." Considérons deux événements, représentés par les hypervecteurs A et B. Nous pouvons les superposer en un seul vecteur, mais cela détruirait les informations sur l'ordre des événements. La combinaison de l'addition et de la permutation préserve l'ordre ; les événements peuvent être récupérés dans l'ordre en inversant les opérations.

Ensemble, ces trois opérations se sont avérées suffisantes pour créer une algèbre formelle d'hypervecteurs permettant un raisonnement symbolique. Mais de nombreux chercheurs ont été lents à saisir le potentiel de l'informatique hyperdimensionnelle, y compris Olshausen. "Cela n'a tout simplement pas été pris en compte", a-t-il déclaré.

Exploiter le pouvoir

En 2015, un étudiant d'Olshausen nommé Eric Weiss a démontré un aspect des capacités uniques de l'informatique hyperdimensionnelle. Weiss a compris comment représenter une image complexe comme un seul vecteur hyperdimensionnel contenant des informations sur tous les objets de l'image, y compris leurs propriétés, telles que les couleurs, les positions et les tailles.

"Je suis pratiquement tombé de ma chaise", a déclaré Olshausen. "Tout d'un coup, l'ampoule s'est allumée."

Bientôt, d'autres équipes ont commencé à développer des algorithmes hyperdimensionnels pour reproduire des tâches simples que les réseaux de neurones profonds avaient commencé à effectuer environ deux décennies auparavant, comme la classification d'images.

Considérons un ensemble de données annotées composé d'images de chiffres manuscrits. Un algorithme analyse les caractéristiques de chaque image en utilisant un schéma prédéterminé. Il crée ensuite un hypervecteur pour chaque image. Ensuite, l'algorithme ajoute les hypervecteurs pour toutes les images de zéro pour créer un hypervecteur pour l'idée de zéro. Il fait ensuite la même chose pour tous les chiffres, créant 10 hypervecteurs "de classe", un pour chaque chiffre.

Maintenant, l'algorithme reçoit une image non étiquetée. Il crée un hypervecteur pour cette nouvelle image, puis compare l'hypervecteur aux hypervecteurs de classe stockés. Cette comparaison détermine le chiffre auquel la nouvelle image ressemble le plus.

Pourtant, ce n'est que le début. Les points forts de l'informatique hyperdimensionnelle résident dans la capacité de composer et de décomposer des hypervecteurs pour le raisonnement. La dernière démonstration en date a eu lieu en mars, lorsqu'Abbas Rahimi et ses collègues d'IBM Research à Zurich ont utilisé l'informatique hyperdimensionnelle avec des réseaux de neurones pour résoudre un problème classique de raisonnement visuel abstrait - un défi important pour les RNA typiques, et même certains humains. Connu sous le nom de matrices progressives de Raven, le problème présente des images d'objets géométriques dans, disons, une grille 3 par 3. Une position dans la grille est vide. Le sujet doit choisir, parmi un ensemble d'images candidates, l'image qui correspond le mieux au blanc.

"Nous avons dit:" C'est vraiment ... l'exemple qui tue pour le raisonnement abstrait visuel, allons-y "", a déclaré Rahimi.

Pour résoudre le problème à l'aide de l'informatique hyperdimensionnelle, l'équipe a d'abord créé un dictionnaire d'hypervecteurs pour représenter les objets dans chaque image ; chaque hypervecteur du dictionnaire représente un objet et une combinaison de ses attributs. L'équipe a ensuite formé un réseau de neurones pour examiner une image et générer un hypervecteur bipolaire - un élément peut être +1 ou -1 - aussi proche que possible d'une superposition d'hypervecteurs dans le dictionnaire ; l'hypervecteur généré contient donc des informations sur tous les objets et leurs attributs dans l'image. "Vous guidez le réseau de neurones vers un espace conceptuel significatif", a déclaré Rahimi.

Une fois que le réseau a généré des hypervecteurs pour chacune des images de contexte et pour chaque candidat pour l'emplacement vide, un autre algorithme analyse les hypervecteurs pour créer des distributions de probabilité pour le nombre d'objets dans chaque image, leur taille et d'autres caractéristiques. Ces distributions de probabilité, qui parlent des caractéristiques probables à la fois du contexte et des images candidates, peuvent être transformées en hypervecteurs, permettant l'utilisation de l'algèbre pour prédire l'image candidate la plus susceptible de remplir l'emplacement vacant.

Leur approche était précise à près de 88 % sur un ensemble de problèmes, tandis que les solutions de réseau neuronal uniquement étaient précises à moins de 61 %. L'équipe a également montré que, pour les grilles 3 par 3, leur système était presque 250 fois plus rapide qu'une méthode traditionnelle qui utilise des règles de logique symbolique pour raisonner, car cette méthode doit parcourir un énorme livre de règles pour déterminer la bonne prochaine étape.

Un début prometteur

Non seulement l'informatique hyperdimensionnelle nous donne le pouvoir de résoudre symboliquement des problèmes, mais elle résout également certains problèmes épineux de l'informatique traditionnelle. Les performances des ordinateurs d'aujourd'hui se dégradent rapidement si les erreurs causées, par exemple, par un retournement de bit aléatoire (un 0 devient 1 ou vice versa) ne peuvent pas être corrigées par des mécanismes de correction d'erreurs intégrés. De plus, ces mécanismes de correction d'erreurs peuvent imposer une pénalité sur les performances allant jusqu'à 25 %, a déclaré Xun Jiao , informaticien à l'Université de Villanova.

Le calcul hyperdimensionnel tolère mieux les erreurs, car même si un hypervecteur subit un nombre important de retournements de bits aléatoires, il reste proche du vecteur d'origine. Cela implique que tout raisonnement utilisant ces vecteurs n'est pas significativement impacté face aux erreurs. L'équipe de Jiao a montré que ces systèmes sont au moins 10 fois plus tolérants aux pannes matérielles que les ANN traditionnels, qui sont eux-mêmes des ordres de grandeur plus résistants que les architectures informatiques traditionnelles. "Nous pouvons tirer parti de toute [cette] résilience pour concevoir du matériel efficace", a déclaré Jiao.

Un autre avantage de l'informatique hyperdimensionnelle est la transparence : l'algèbre vous indique clairement pourquoi le système a choisi la réponse qu'il a choisie. Il n'en va pas de même pour les réseaux de neurones traditionnels. Olshausen, Rahimi et d'autres développent des systèmes hybrides dans lesquels les réseaux de neurones cartographient les éléments du monde physique en hypervecteurs, puis l'algèbre hyperdimensionnelle prend le relais. "Des choses comme le raisonnement analogique vous tombent dessus", a déclaré Olshausen. "C'est ce que nous devrions attendre de tout système d'IA. Nous devrions pouvoir le comprendre comme nous comprenons un avion ou un téléviseur.

Tous ces avantages par rapport à l'informatique traditionnelle suggèrent que l'informatique hyperdimensionnelle est bien adaptée à une nouvelle génération de matériel extrêmement robuste et à faible consommation d'énergie. Il est également compatible avec les "systèmes informatiques en mémoire", qui effectuent le calcul sur le même matériel qui stocke les données (contrairement aux ordinateurs von Neumann existants qui transfèrent inefficacement les données entre la mémoire et l'unité centrale de traitement). Certains de ces nouveaux appareils peuvent être analogiques, fonctionnant à très basse tension, ce qui les rend économes en énergie mais également sujets aux bruits aléatoires. Pour l'informatique de von Neumann, ce caractère aléatoire est "le mur que vous ne pouvez pas franchir", a déclaré Olshausen. Mais avec l'informatique hyperdimensionnelle, "vous pouvez simplement percer".

Malgré ces avantages, l'informatique hyperdimensionnelle en est encore à ses balbutiements. "Il y a un vrai potentiel ici", a déclaré Fermüller. Mais elle souligne qu'il doit encore être testé contre des problèmes du monde réel et à des échelles plus grandes, plus proches de la taille des réseaux de neurones modernes.

"Pour les problèmes à grande échelle, cela nécessite un matériel très efficace", a déclaré Rahimi. "Par exemple, comment [faites-vous] une recherche efficace sur plus d'un milliard d'articles ?"

Tout cela devrait venir avec le temps, a déclaré Kanerva. "Il y a d'autres secrets [que] les espaces de grande dimension détiennent", a-t-il déclaré. "Je vois cela comme le tout début du temps pour le calcul avec des vecteurs."

Auteur: Ananthaswamy Anil

Info: https://www.quantamagazine.org/ Mais 2023

[ machine learning ]

symphonie des équations

Des " murmurations " de courbe elliptique découvertes grâce à l'IA prennent leur envol

Les mathématiciens s’efforcent d’expliquer pleinement les comportements inhabituels découverts grâce à l’intelligence artificielle.

(photo - sous le bon angle les courbes elliptiques peuvent se rassembler comme les grands essaims d'oiseaux.)

Les courbes elliptiques font partie des objets les plus séduisants des mathématiques modernes. Elle ne semblent pas compliqués, mais  forment une voie express entre les mathématiques que beaucoup de gens apprennent au lycée et les mathématiques de recherche dans leur forme la plus abstruse. Elles étaient au cœur de la célèbre preuve du dernier théorème de Fermat réalisée par Andrew Wiles dans les années 1990. Ce sont des outils clés de la cryptographie moderne. Et en 2000, le Clay Mathematics Institute a désigné une conjecture sur les statistiques des courbes elliptiques comme l'un des sept " problèmes du prix du millénaire ", chacun d'entre eux étant récompensé d'un million de dollars pour sa solution. Cette hypothèse, formulée pour la première fois par Bryan Birch et Peter Swinnerton-Dyer dans les années 1960, n'a toujours pas été prouvée.

Comprendre les courbes elliptiques est une entreprise aux enjeux élevés qui est au cœur des mathématiques. Ainsi, en 2022, lorsqu’une collaboration transatlantique a utilisé des techniques statistiques et l’intelligence artificielle pour découvrir des modèles complètement inattendus dans les courbes elliptiques, cela a été une contribution bienvenue, bien qu’inattendue. "Ce n'était qu'une question de temps avant que l'apprentissage automatique arrive à notre porte avec quelque chose d'intéressant", a déclaré Peter Sarnak , mathématicien à l'Institute for Advanced Study et à l'Université de Princeton. Au départ, personne ne pouvait expliquer pourquoi les modèles nouvellement découverts existaient. Depuis lors, dans une série d’articles récents, les mathématiciens ont commencé à élucider les raisons derrière ces modèles, surnommés " murmures " en raison de leur ressemblance avec les formes fluides des étourneaux en troupeaux, et ont commencé à prouver qu’ils ne doivent pas se produire uniquement dans des cas particuliers. exemples examinés en 2022, mais dans les courbes elliptiques plus généralement.

L'importance d'être elliptique

Pour comprendre ces modèles, il faut jeter les bases de ce que sont les courbes elliptiques et de la façon dont les mathématiciens les catégorisent.

Une courbe elliptique relie le carré d'une variable, communément écrite comme y , à la troisième puissance d'une autre, communément écrite comme x : y 2  =  x 3  + Ax + B , pour une paire de nombres A et B , tant que A et B remplissent quelques conditions simples. Cette équation définit une courbe qui peut être représentée graphiquement sur le plan, comme indiqué ci-dessous. (Photo : malgré la similitude des noms, une ellipse n'est pas une courbe elliptique.)

Introduction

Bien qu’elles semblent simples, les courbes elliptiques s’avèrent être des outils incroyablement puissants pour les théoriciens des nombres – les mathématiciens qui recherchent des modèles dans les nombres entiers. Au lieu de laisser les variables x et y s'étendre sur tous les nombres, les mathématiciens aiment les limiter à différents systèmes numériques, ce qu'ils appellent définir une courbe " sur " un système numérique donné. Les courbes elliptiques limitées aux nombres rationnels – nombres qui peuvent être écrits sous forme de fractions – sont particulièrement utiles. "Les courbes elliptiques sur les nombres réels ou complexes sont assez ennuyeuses", a déclaré Sarnak. "Seuls les nombres rationnels sont profonds."

Voici une façon qui est vraie. Si vous tracez une ligne droite entre deux points rationnels sur une courbe elliptique, l’endroit où cette ligne coupe à nouveau la courbe sera également rationnel. Vous pouvez utiliser ce fait pour définir " addition " dans une courbe elliptique, comme indiqué ci-dessous. 

(Photo -  Tracez une ligne entre P et Q . Cette ligne coupera la courbe en un troisième point, R . (Les mathématiciens ont une astuce spéciale pour gérer le cas où la ligne ne coupe pas la courbe en ajoutant un " point à l'infini ".) La réflexion de R sur l' axe des x est votre somme P + Q . Avec cette opération d'addition, toutes les solutions de la courbe forment un objet mathématique appelé groupe.)

Les mathématiciens l'utilisent pour définir le " rang " d'une courbe. Le rang d'une courbe est lié au nombre de solutions rationnelles dont elle dispose. Les courbes de rang 0 ont un nombre fini de solutions. Les courbes de rang supérieur ont un nombre infini de solutions dont la relation les unes avec les autres à l'aide de l'opération d'addition est décrite par le rang.

Les classements (rankings) ne sont pas bien compris ; les mathématiciens n'ont pas toujours le moyen de les calculer et ne savent pas quelle taille ils peuvent atteindre. (Le plus grand rang exact connu pour une courbe spécifique est 20.) Des courbes d'apparence similaire peuvent avoir des rangs complètement différents.

Les courbes elliptiques ont aussi beaucoup à voir avec les nombres premiers, qui ne sont divisibles que par 1 et par eux-mêmes. En particulier, les mathématiciens examinent les courbes sur des corps finis – des systèmes d’arithmétique cyclique définis pour chaque nombre premier. Un corps fini est comme une horloge dont le nombre d'heures est égal au nombre premier : si vous continuez à compter vers le haut, les nombres recommencent. Dans le corps fini de 7, par exemple, 5 plus 2 est égal à zéro et 5 plus 3 est égal à 1.

(Photo : Les motifs formés par des milliers de courbes elliptiques présentent une similitude frappante avec les murmures des étourneaux.)

Une courbe elliptique est associée à une séquence de nombres, appelée a p , qui se rapporte au nombre de solutions qu'il existe à la courbe dans le corps fini défini par le nombre premier p . Un p plus petit signifie plus de solutions ; un p plus grand signifie moins de solutions. Bien que le rang soit difficile à calculer, la séquence a p est beaucoup plus simple.

Sur la base de nombreux calculs effectués sur l'un des tout premiers ordinateurs, Birch et Swinnerton-Dyer ont conjecturé une relation entre le rang d'une courbe elliptique et la séquence a p . Quiconque peut prouver qu’il avait raison gagnera un million de dollars et l’immortalité mathématique.

Un modèle surprise émerge

Après le début de la pandémie, Yang-Hui He , chercheur au London Institute for Mathematical Sciences, a décidé de relever de nouveaux défis. Il avait étudié la physique à l'université et avait obtenu son doctorat en physique mathématique du Massachusetts Institute of Technology. Mais il s'intéressait de plus en plus à la théorie des nombres et, étant donné les capacités croissantes de l'intelligence artificielle, il pensait essayer d'utiliser l'IA comme un outil permettant de trouver des modèles inattendus dans les nombres. (Il avait déjà utilisé l'apprentissage automatique pour classifier les variétés de Calabi-Yau , des structures mathématiques largement utilisées en théorie des cordes.

(Photo ) Lorsque Kyu-Hwan Lee (à gauche) et Thomas Oliver (au centre) ont commencé à travailler avec Yang-Hui He (à droite) pour utiliser l'intelligence artificielle afin de trouver des modèles mathématiques, ils s'attendaient à ce que ce soit une plaisanterie plutôt qu'un effort qui mènerait à de nouveaux découvertes. De gauche à droite : Grace Lee ; Sophie Olivier ; gracieuseté de Yang-Hui He.

En août 2020, alors que la pandémie s'aggravait, l'Université de Nottingham l'a accueilli pour une conférence en ligne . Il était pessimiste quant à ses progrès et quant à la possibilité même d’utiliser l’apprentissage automatique pour découvrir de nouvelles mathématiques. "Son récit était que la théorie des nombres était difficile parce qu'on ne pouvait pas apprendre automatiquement des choses en théorie des nombres", a déclaré Thomas Oliver , un mathématicien de l'Université de Westminster, présent dans le public. Comme il se souvient : " Je n'ai rien trouvé parce que je n'étais pas un expert. Je n’utilisais même pas les bons éléments pour examiner cela."

Oliver et Kyu-Hwan Lee , mathématicien à l'Université du Connecticut, ont commencé à travailler avec He. "Nous avons décidé de faire cela simplement pour apprendre ce qu'était l'apprentissage automatique, plutôt que pour étudier sérieusement les mathématiques", a déclaré Oliver. "Mais nous avons rapidement découvert qu'il était possible d'apprendre beaucoup de choses par machine."

Oliver et Lee lui ont suggéré d'appliquer ses techniques pour examiner les fonctions L , des séries infinies étroitement liées aux courbes elliptiques à travers la séquence a p . Ils pourraient utiliser une base de données en ligne de courbes elliptiques et de leurs fonctions L associées , appelée LMFDB , pour former leurs classificateurs d'apprentissage automatique. À l’époque, la base de données contenait un peu plus de 3 millions de courbes elliptiques sur les rationnels. En octobre 2020, ils avaient publié un article utilisant les informations glanées à partir des fonctions L pour prédire une propriété particulière des courbes elliptiques. En novembre, ils ont partagé un autre article utilisant l’apprentissage automatique pour classer d’autres objets en théorie des nombres. En décembre, ils étaient capables de prédire les rangs des courbes elliptiques avec une grande précision.

Mais ils ne savaient pas vraiment pourquoi leurs algorithmes d’apprentissage automatique fonctionnaient si bien. Lee a demandé à son étudiant de premier cycle Alexey Pozdnyakov de voir s'il pouvait comprendre ce qui se passait. En l’occurrence, la LMFDB trie les courbes elliptiques en fonction d’une quantité appelée conducteur, qui résume les informations sur les nombres premiers pour lesquels une courbe ne se comporte pas correctement. Pozdnyakov a donc essayé d’examiner simultanément un grand nombre de courbes comportant des conducteurs similaires – disons toutes les courbes comportant entre 7 500 et 10 000 conducteurs.

Cela représente environ 10 000 courbes au total. Environ la moitié d'entre eux avaient le rang 0 et l'autre moitié le rang 1. (Les rangs supérieurs sont extrêmement rares.) Il a ensuite fait la moyenne des valeurs de a p pour toutes les courbes de rang 0, a fait la moyenne séparément de a p pour toutes les courbes de rang 1 et a tracé la résultats. Les deux ensembles de points formaient deux vagues distinctes et facilement discernables. C’est pourquoi les classificateurs d’apprentissage automatique ont été capables de déterminer correctement le rang de courbes particulières.

" Au début, j'étais simplement heureux d'avoir terminé ma mission", a déclaré Pozdnyakov. "Mais Kyu-Hwan a immédiatement reconnu que ce schéma était surprenant, et c'est à ce moment-là qu'il est devenu vraiment excitant."

Lee et Oliver étaient captivés. "Alexey nous a montré la photo et j'ai dit qu'elle ressemblait à ce que font les oiseaux", a déclaré Oliver. "Et puis Kyu-Hwan l'a recherché et a dit que cela s'appelait une murmuration, puis Yang a dit que nous devrions appeler le journal ' Murmurations de courbes elliptiques '."

Ils ont mis en ligne leur article en avril 2022 et l’ont transmis à une poignée d’autres mathématiciens, s’attendant nerveusement à se faire dire que leur soi-disant « découverte » était bien connue. Oliver a déclaré que la relation était si visible qu'elle aurait dû être remarquée depuis longtemps.

Presque immédiatement, la prépublication a suscité l'intérêt, en particulier de la part d' Andrew Sutherland , chercheur scientifique au MIT et l'un des rédacteurs en chef de la LMFDB. Sutherland s'est rendu compte que 3 millions de courbes elliptiques n'étaient pas suffisantes pour atteindre ses objectifs. Il voulait examiner des gammes de conducteurs beaucoup plus larges pour voir à quel point les murmures étaient robustes. Il a extrait des données d’un autre immense référentiel d’environ 150 millions de courbes elliptiques. Toujours insatisfait, il a ensuite extrait les données d'un autre référentiel contenant 300 millions de courbes.

"Mais même cela ne suffisait pas, j'ai donc calculé un nouvel ensemble de données de plus d'un milliard de courbes elliptiques, et c'est ce que j'ai utilisé pour calculer les images à très haute résolution", a déclaré Sutherland. Les murmures indiquaient s'il effectuait en moyenne plus de 15 000 courbes elliptiques à la fois ou un million à la fois. La forme est restée la même alors qu’il observait les courbes sur des nombres premiers de plus en plus grands, un phénomène appelé invariance d’échelle. Sutherland s'est également rendu compte que les murmures ne sont pas propres aux courbes elliptiques, mais apparaissent également dans des fonctions L plus générales . Il a écrit une lettre résumant ses découvertes et l'a envoyée à Sarnak et Michael Rubinstein de l'Université de Waterloo.

"S'il existe une explication connue, j'espère que vous la connaîtrez", a écrit Sutherland.

Ils ne l'ont pas fait.

Expliquer le modèle

Lee, He et Oliver ont organisé un atelier sur les murmurations en août 2023 à l'Institut de recherche informatique et expérimentale en mathématiques (ICERM) de l'Université Brown. Sarnak et Rubinstein sont venus, tout comme l'étudiante de Sarnak, Nina Zubrilina .

LA THÉORIE DU NOMBRE

Zubrilina a présenté ses recherches sur les modèles de murmuration dans des formes modulaires , des fonctions complexes spéciales qui, comme les courbes elliptiques, sont associées à des fonctions L. Dans les formes modulaires dotées de grands conducteurs, les murmurations convergent vers une courbe nettement définie, plutôt que de former un motif perceptible mais dispersé. Dans un article publié le 11 octobre 2023, Zubrilina a prouvé que ce type de murmuration suit une formule explicite qu'elle a découverte.

" La grande réussite de Nina est qu'elle lui a donné une formule pour cela ; Je l’appelle la formule de densité de murmuration Zubrilina ", a déclaré Sarnak. "En utilisant des mathématiques très sophistiquées, elle a prouvé une formule exacte qui correspond parfaitement aux données."

Sa formule est compliquée, mais Sarnak la salue comme un nouveau type de fonction important, comparable aux fonctions d'Airy qui définissent des solutions aux équations différentielles utilisées dans divers contextes en physique, allant de l'optique à la mécanique quantique.

Bien que la formule de Zubrilina ait été la première, d'autres ont suivi. "Chaque semaine maintenant, un nouvel article sort", a déclaré Sarnak, "utilisant principalement les outils de Zubrilina, expliquant d'autres aspects des murmurations."

(Photo - Nina Zubrilina, qui est sur le point de terminer son doctorat à Princeton, a prouvé une formule qui explique les schémas de murmuration.)

Jonathan Bober , Andrew Booker et Min Lee de l'Université de Bristol, ainsi que David Lowry-Duda de l'ICERM, ont prouvé l'existence d'un type différent de murmuration sous des formes modulaires dans un autre article d'octobre . Et Kyu-Hwan Lee, Oliver et Pozdnyakov ont prouvé l'existence de murmures dans des objets appelés caractères de Dirichlet qui sont étroitement liés aux fonctions L.

Sutherland a été impressionné par la dose considérable de chance qui a conduit à la découverte des murmurations. Si les données de la courbe elliptique n'avaient pas été classées par conducteur, les murmures auraient disparu. "Ils ont eu la chance de récupérer les données de la LMFDB, qui étaient pré-triées selon le chef d'orchestre", a-t-il déclaré. « C'est ce qui relie une courbe elliptique à la forme modulaire correspondante, mais ce n'est pas du tout évident. … Deux courbes dont les équations semblent très similaires peuvent avoir des conducteurs très différents. Par exemple, Sutherland a noté que y 2 = x 3 – 11 x + 6 a un conducteur 17, mais en retournant le signe moins en signe plus, y 2 = x 3  + 11 x + 6 a un conducteur 100 736.

Même alors, les murmures n'ont été découverts qu'en raison de l'inexpérience de Pozdniakov. "Je ne pense pas que nous l'aurions trouvé sans lui", a déclaré Oliver, "parce que les experts normalisent traditionnellement a p pour avoir une valeur absolue de 1. Mais il ne les a pas normalisés… donc les oscillations étaient très importantes et visibles."

Les modèles statistiques que les algorithmes d’IA utilisent pour trier les courbes elliptiques par rang existent dans un espace de paramètres comportant des centaines de dimensions – trop nombreuses pour que les gens puissent les trier dans leur esprit, et encore moins les visualiser, a noté Oliver. Mais même si l’apprentissage automatique a découvert les oscillations cachées, " ce n’est que plus tard que nous avons compris qu’il s’agissait de murmures ".



 

Auteur: Internet

Info: Paul Chaikin pour Quanta Magazine, 5 mars 2024 - https://www.quantamagazine.org/elliptic-curve-murmurations-found-with-ai-take-flight-20240305/?mc_cid=797b7d1aad&mc_eid=78bedba296

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rapetissement

Des mathématiciens identifient le seuil à partir duquel les formes cèdent. Une nouvelle preuve établit la limite à laquelle une forme devient si ondulée qu'elle ne peut être écrasée plus avant.

En ajoutant un nombre infini de torsions aux courbes d'une sphère, il est possible de la réduire en une minuscule boule sans en déformer les distances.

Dans les années 1950, quatre décennies avant qu'il ne remporte le prix Nobel pour ses contributions à la théorie des jeux et que son histoire n'inspire le livre et le film "A Beautiful Mind", le mathématicien John Nash a démontré l'un des résultats les plus remarquables de toute la géométrie. Ce résultat impliquait, entre autres, que l'on pouvait froisser une sphère pour en faire une boule de n'importe quelle taille sans jamais la déformer. Il a rendu cela possible en inventant un nouveau type d'objet géométrique appelé " inclusion ", qui situe une forme à l'intérieur d'un espace plus grand, un peu comme lorsqu'on insère un poster bidimensionnel dans un tube tridimensionnel.

Il existe de nombreuses façons d'encastrer une forme. Certaines préservent la forme naturelle - comme l'enroulement de l'affiche dans un cylindre - tandis que d'autres la plissent ou la découpent pour l'adapter de différentes manières.

De manière inattendue, la technique de Nash consiste à ajouter des torsions à toutes les courbes d'une forme, rendant sa structure élastique et sa surface ébouriffée. Il a prouvé que si l'on ajoutait une infinité de ces torsions, on pouvait réduire la sphère en une minuscule boule. Ce résultat avait étonné les mathématiciens qui pensaient auparavant qu'il fallait des plis nets pour froisser la sphère de cette manière.

Depuis, les mathématiciens ont cherché à comprendre précisément les limites des techniques pionnières de Nash. Il avait montré que l'on peut froisser la sphère en utilisant des torsions, mais n'avait pas démontré exactement la quantité de torsions nécessaire, au minimum, pour obtenir ce résultat. En d'autres termes, après Nash, les mathématiciens ont voulu quantifier le seuil exact entre planéité et torsion, ou plus généralement entre douceur et rugosité, à partir duquel une forme comme la sphère commence à se froisser.

Et dans une paire de parutions récentes ils l'ont fait, au moins pour une sphère située dans un espace de dimension supérieure. Dans un article publié en septembre 2018 et en mars 2020, Camillo De Lellis, de l'Institute for Advanced Study de Princeton, dans le New Jersey, et Dominik Inauen, de l'université de Leipzig, ont identifié un seuil exact pour une forme particulière. Des travaux ultérieurs, réalisés en octobre 2020 par Inauen et Wentao Cao, aujourd'hui de l'Université normale de la capitale à Pékin, ont prouvé que le seuil s'appliquait à toutes les formes d'un certain type général.

Ces deux articles améliorent considérablement la compréhension des mathématiciens des inclusions de Nash. Ils établissent également un lien insolite entre les encastrements et les flux de fluides.

"Nous avons découvert des points de contact étonnants entre les deux problèmes", a déclaré M. De Lellis.

Les rivières tumultueuses peuvent sembler n'avoir qu'un vague rapport avec les formes froissées, mais les mathématiciens ont découvert en 2009 qu'elles pouvaient en fait être étudiées à l'aide des mêmes techniques. Il y a trois ans, des mathématiciens, dont M. De Lellis, ont utilisé les idées de Nash pour comprendre le point auquel un écoulement devient turbulent. Ils ont ré-imaginé un fluide comme étant composé d'écoulements tordus et ont prouvé que si l'on ajoutait juste assez de torsions à ces écoulements, le fluide prenait soudainement une caractéristique clé de la turbulence.

Les nouveaux travaux sur les inclusion(embeddings) s'appuient sur une leçon cruciale tirée de ces travaux antérieurs sur la turbulence, suggérant que les mathématiciens disposent désormais d'un cadre général pour identifier des points de transition nets dans toute une série de contextes mathématiques. 

Maintenir la longueur

Les mathématiciens considèrent aujourd'hui que les formes, comme la sphère, ont leurs propres propriétés géométriques intrinsèques : Une sphère est une sphère quel que soit l'endroit où vous la trouvez.

Mais vous pouvez prendre une forme abstraite et l'intégrer dans un espace géométrique plus grand. Lorsque vous l'intégrez, vous pouvez vouloir préserver toutes ses propriétés. Vous pouvez également exiger que seules certaines propriétés restent constantes, par exemple, que les longueurs des courbes sur sa surface restent identiques. De telles intégrations sont dites "isométriques".

Les incorporations isométriques conservent les longueurs mais peuvent néanmoins modifier une forme de manière significative. Commencez, par exemple, par une feuille de papier millimétré avec sa grille de lignes perpendiculaires. Pliez-la autant de fois que vous le souhaitez. Ce processus peut être considéré comme un encastrement isométrique. La forme obtenue ne ressemblera en rien au plan lisse de départ, mais la longueur des lignes de la grille n'aura pas changé.

(En illustration est montré  un gros plan de la forme sinueuse et ondulante d'un encastrement de Nash., avec ce commentaire - Les encastrements tordus de Nash conservent un degré surprenant de régularité, même s'ils permettent de modifier radicalement une surface.)

Pendant longtemps, les mathématiciens ont pensé que les plis nets étaient le seul moyen d'avoir les deux caractéristiques à la fois : une forme froissée avec des longueurs préservées.

"Si vous permettez aux plis de se produire, alors le problème est beaucoup plus facile", a déclaré Tristan Buckmaster de l'université de Princeton.

Mais en 1954, John Nash a identifié un type remarquablement différent d'incorporation isométrique qui réussit le même tour de force. Il utilisait des torsions hélicoïdales plutôt que des plis et des angles vifs.

Pour avoir une idée de l'idée de Nash, recommencez avec la surface lisse d'une sphère. Cette surface est composée de nombreuses courbes. Prenez chacune d'entre elles et tordez-la pour former une hélice en forme de ressort. Après avoir reformulé toutes les courbes de la sorte, il est possible de comprimer la sphère. Cependant, un tel processus semble violer les règles d'un encastrement isométrique - après tout, un chemin sinueux entre deux points est toujours plus long qu'un chemin droit.

Mais, de façon remarquable, Nash a montré qu'il existe un moyen rigoureux de maintenir les longueurs même lorsque l'on refabrique des courbes à partir de torsades. Tout d'abord, rétrécissez la sphère de manière uniforme, comme un ballon qui se dégonfle. Ensuite, ajoutez des spirales de plus en plus serrées à chaque courbe. En ajoutant un nombre infini de ces torsions, vous pouvez finalement redonner à chaque courbe sa longueur initiale, même si la sphère originale a été froissée.

Les travaux de Nash ont nécessité une exploration plus approfondie. Techniquement, ses résultats impliquent que l'on ne peut froisser une sphère que si elle existe en quatre dimensions spatiales. Mais en 1955, Nicolaas Kuiper a étendu les travaux de Nash pour qu'ils s'appliquent à la sphère standard à trois dimensions. À partir de là, les mathématiciens ont voulu comprendre le point exact auquel, en tordant suffisamment les courbes d'une sphère, on pouvait la faire s'effondrer.

Fluidité de la forme

Les formes pliées et tordues diffèrent les unes des autres sur un point essentiel. Pour comprendre comment, vous devez savoir ce que les mathématiciens veulent dire lorsqu'ils affirment que quelque chose est "lisse".

Un exemple classique de régularité est la forme ascendante et descendante d'une onde sinusoïdale, l'une des courbes les plus courantes en mathématiques. Une façon mathématique d'exprimer cette régularité est de dire que vous pouvez calculer la "dérivée" de l'onde en chaque point. La dérivée mesure la pente de la courbe en un point, c'est-à-dire le degré d'inclinaison ou de déclin de la courbe.

En fait, vous pouvez faire plus que calculer la dérivée d'une onde sinusoïdale. Vous pouvez également calculer la dérivée de la dérivée ou, la dérivée "seconde", qui saisit le taux de changement de la pente. Cette quantité permet de déterminer la courbure de la courbe - si la courbe est convexe ou concave près d'un certain point, et à quel degré.

Et il n'y a aucune raison de s'arrêter là. Vous pouvez également calculer la dérivée de la dérivée de la dérivée (la "troisième" dérivée), et ainsi de suite. Cette tour infinie de dérivées est ce qui rend une onde sinusoïdale parfaitement lisse dans un sens mathématique exact. Mais lorsque vous pliez une onde sinusoïdale, la tour de dérivées s'effondre. Le long d'un pli, la pente de la courbe n'est pas bien définie, ce qui signifie qu'il est impossible de calculer ne serait-ce qu'une dérivée première.

Avant Nash, les mathématiciens pensaient que la perte de la dérivée première était une conséquence nécessaire du froissement de la sphère tout en conservant les longueurs. En d'autres termes, ils pensaient que le froissement et la régularité étaient incompatibles. Mais Nash a démontré le contraire.

En utilisant sa méthode, il est possible de froisser la sphère sans jamais plier aucune courbe. Tout ce dont Nash avait besoin, c'était de torsions lisses. Cependant, l'infinité de petites torsions requises par son encastrement rend la notion de courbure en dérivée seconde insensée, tout comme le pliage détruit la notion de pente en dérivée première. Il n'est jamais clair, où que ce soit sur une des surfaces de Nash, si une courbe est concave ou convexe. Chaque torsion ajoutée rend la forme de plus en plus ondulée et rainurée, et une surface infiniment rainurée devient rugueuse.

"Si vous étiez un skieur sur la surface, alors partout, vous sentiriez des bosses", a déclaré Vincent Borrelli de l'Université de Lyon, qui a travaillé en 2012 avec des collaborateurs pour créer les premières visualisations précises des encastrements de Nash.

Les nouveaux travaux expliquent la mesure exacte dans laquelle une surface peut maintenir des dérivés même si sa structure cède.

Trouver la limite

Les mathématiciens ont une notation précise pour décrire le nombre de dérivées qui peuvent être calculées sur une courbe.

Un encastrement qui plie une forme est appelé C0. Le C représente la continuité et l'exposant zéro signifie que les courbes de la surface encastrée n'ont aucune dérivée, pas même une première. Il existe également des encastrements avec des exposants fractionnaires, comme C0,1/2, qui plissent encore les courbes, mais moins fortement. Puis il y a les incorporations C1 de Nash, qui écrasent les courbes uniquement en appliquant des torsions lisses, conservant ainsi une dérivée première.

(Un graphique à trois panneaux illustre les différents degrés de lissage des lettres O, U et B. DU simple au complexe)

Avant les travaux de Nash, les mathématiciens s'étaient principalement intéressés aux incorporations isométriques d'un certain degré d'uniformité standard, C2 et plus. Ces encastrements C2 pouvaient tordre ou courber des courbes, mais seulement en douceur. En 1916, l'influent mathématicien Hermann Weyl a émis l'hypothèse que l'on ne pouvait pas modifier la forme de la sphère à l'aide de ces courbes douces sans détruire les distances. Dans les années 1940, les mathématiciens ont résolu le problème de Weyl, en prouvant que les encastrements isométriques en C2 ne pouvaient pas froisser la sphère.

Dans les années 1960, Yurii Borisov a découvert qu'un encastrement C1,1/13 pouvait encore froisser la sphère, alors qu'un encastrement C1,2/3 ne le pouvait pas. Ainsi, quelque part entre les enrobages C1 de Nash et les enrobages C2 légèrement courbés, le froissement devient possible. Mais pendant des décennies après les travaux de Borisov, les mathématiciens n'ont pas réussi à trouver une limite exacte, si tant est qu'elle existe.

"Une nouvelle vision fondamentale [était] nécessaire", a déclaré M. Inauen.

Si les mathématiciens n'ont pas pu progresser, ils ont néanmoins trouvé d'autres applications aux idées de Nash. Dans les années 1970, Mikhael Gromov les a reformulées en un outil général appelé "intégration convexe", qui permet aux mathématiciens de construire des solutions à de nombreux problèmes en utilisant des sous-structures sinueuses. Dans un exemple, qui s'est avéré pertinent pour les nouveaux travaux, l'intégration convexe a permis de considérer un fluide en mouvement comme étant composé de nombreux sous-flux tordus.

Des décennies plus tard, en 2016, Gromov a passé en revue les progrès progressifs réalisés sur les encastrements de la sphère et a conjecturé qu'un seuil existait en fait, à C1,1/2. Le problème était qu'à ce seuil, les méthodes existantes s'effondraient.

"Nous étions bloqués", a déclaré Inauen.

Pour progresser, les mathématiciens avaient besoin d'un nouveau moyen de faire la distinction entre des incorporations de douceur différente. De Lellis et Inauen l'ont trouvé en s'inspirant de travaux sur un phénomène totalement différent : la turbulence.

Une énergie qui disparaît

Tous les matériaux qui entrent en contact ont un frottement, et nous pensons que ce frottement est responsable du ralentissement des choses. Mais depuis des années, les physiciens ont observé une propriété remarquable des écoulements turbulents : Ils ralentissent même en l'absence de friction interne, ou viscosité.

En 1949, Lars Onsager a proposé une explication. Il a supposé que la dissipation sans frottement était liée à la rugosité extrême (ou au manque de douceur) d'un écoulement turbulent : Lorsqu'un écoulement devient suffisamment rugueux, il commence à s'épuiser.

En 2018, Philip Isett a prouvé la conjecture d'Onsager, avec la contribution de Buckmaster, De Lellis, László Székelyhidi et Vlad Vicol dans un travail séparé. Ils ont utilisé l'intégration convexe pour construire des écoulements tourbillonnants aussi rugueux que C0, jusqu'à C0,1/3 (donc sensiblement plus rugueux que C1). Ces flux violent une règle formelle appelée conservation de l'énergie cinétique et se ralentissent d'eux-mêmes, du seul fait de leur rugosité.

"L'énergie est envoyée à des échelles infiniment petites, à des échelles de longueur nulle en un temps fini, puis disparaît", a déclaré Buckmaster.

Des travaux antérieurs datant de 1994 avaient établi que les écoulements sans frottement plus lisses que C0,1/3 (avec un exposant plus grand) conservaient effectivement de l'énergie. Ensemble, les deux résultats ont permis de définir un seuil précis entre les écoulements turbulents qui dissipent l'énergie et les écoulements non turbulents qui conservent l'énergie.

Les travaux d'Onsager ont également fourni une sorte de preuve de principe que des seuils nets pouvaient être révélés par l'intégration convexe. La clé semble être de trouver la bonne règle qui tient d'un côté du seuil et échoue de l'autre. De Lellis et Inauen l'ont remarqué.

"Nous avons pensé qu'il existait peut-être une loi supplémentaire, comme la [loi de l'énergie cinétique]", a déclaré Inauen. "Les enchâssements isométriques au-dessus d'un certain seuil la satisfont, et en dessous de ce seuil, ils pourraient la violer".

Après cela, il ne leur restait plus qu'à aller chercher la loi.

Maintenir l'accélération

La règle qu'ils ont fini par étudier a trait à la valeur de l'accélération des courbes sur une surface. Pour la comprendre, imaginez d'abord une personne patinant le long d'une forme sphérique avant qu'elle ne soit encastrée. Elle ressent une accélération (ou une décélération) lorsqu'elle prend des virages et monte ou descend des pentes. Leur trajectoire forme une courbe.

Imaginez maintenant que le patineur court le long de la même forme après avoir été incorporé. Pour des encastrements isométriques suffisamment lisses, qui ne froissent pas la sphère ou ne la déforment pas de quelque manière que ce soit, le patineur devrait ressentir les mêmes forces le long de la courbe encastrée. Après avoir reconnu ce fait, De Lellis et Inauen ont ensuite dû le prouver : les enchâssements plus lisses que C1,1/2 conservent l'accélération.

En 2018, ils ont appliqué cette perspective à une forme particulière appelée la calotte polaire, qui est le sommet coupé de la sphère. Ils ont étudié les enchâssements de la calotte qui maintiennent la base de la calotte fixe en place. Puisque la base de la calotte est fixe, une courbe qui se déplace autour d'elle ne peut changer d'accélération que si la forme de la calotte au-dessus d'elle est modifiée, par exemple en étant déformée vers l'intérieur ou l'extérieur. Ils ont prouvé que les encastrements plus lisses que C1,1/2 - même les encastrements de Nash - ne modifient pas l'accélération et ne déforment donc pas le plafond. 

"Cela donne une très belle image géométrique", a déclaré Inauen.

En revanche, ils ont utilisé l'intégration convexe pour construire des enrobages de la calotte plus rugueux que C1,1/2. Ces encastrements de Nash tordent tellement les courbes qu'ils perdent la notion d'accélération, qui est une quantité dérivée seconde. Mais l'accélération de la courbe autour de la base reste sensible, puisqu'elle est fixée en place. Ils ont montré que les encastrements en dessous du seuil pouvaient modifier l'accélération de cette courbe, ce qui implique qu'ils déforment également le plafond (car si le plafond ne se déforme pas, l'accélération reste constante ; et si l'accélération n'est pas constante, cela signifie que le plafond a dû se déformer).

Deux ans plus tard, Inauen et Cao ont prolongé l'article précédent et prouvé que la valeur de C1,1/2 prédite par Gromov était en fait un seuil qui s'appliquait à toute forme, ou "collecteur", avec une limite fixe. Au-dessus de ce seuil, les formes ne se déforment pas, au-dessous, elles se déforment. "Nous avons généralisé le résultat", a déclaré Cao.

L'une des principales limites de l'article de Cao et Inauen est qu'il nécessite l'intégration d'une forme dans un espace à huit dimensions, au lieu de l'espace à trois dimensions que Gromov avait en tête. Avec des dimensions supplémentaires, les mathématiciens ont gagné plus de place pour ajouter des torsions, ce qui a rendu le problème plus facile.

Bien que les résultats ne répondent pas complètement à la conjecture de Gromov, ils fournissent le meilleur aperçu à ce jour de la relation entre l'aspect lisse et le froissement. "Ils donnent un premier exemple dans lequel nous voyons vraiment cette dichotomie", a déclaré M. De Lellis.

À partir de là, les mathématiciens ont un certain nombre de pistes à suivre. Ils aimeraient notamment résoudre la conjecture en trois dimensions. En même temps, ils aimeraient mieux comprendre les pouvoirs de l'intégration convexe.

Cet automne, l'Institute for Advanced Study accueillera un programme annuel sur le sujet. Il réunira des chercheurs issus d'un large éventail de domaines dans le but de mieux comprendre les idées inventées par Nash. Comme l'a souligné Gromov dans son article de 2016, les formes sinueuses de Nash ne faisaient pas simplement partie de la géométrie. Comme cela est désormais clair, elles ont ouvert la voie à un tout nouveau "pays" des mathématiques, où des seuils aigus apparaissent en de nombreux endroits.

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org/mathematicians-identify-threshold-at-which-shapes-give-way-20210603/Mordechai Rorvig, rédacteur collaborateur, , 3 juin 2021

[ ratatinement ] [ limite de conservation ] [ apparences ] [ topologie ] [ recherche ] [ densification ]

dichotomie

Un nouvel opus magnum postule l'existence d'un lien mathématique caché, semblable à la connexion entre l'électricité et le magnétisme.

En 2018, alors qu'il s'apprêtait à recevoir la médaille Fields, la plus haute distinction en mathématiques, Akshay Venkatesh avait un morceau de papier dans sa poche. Il y avait inscrit un tableau d'expressions mathématiques qui, depuis des siècles, jouent un rôle clé dans la théorie des nombres.

Bien que ces expressions aient occupé une place prépondérante dans les recherches de Venkatesh au cours de la dernière décennie, il les gardait sur lui non pas comme un souvenir de ce qu'il avait accompli, mais comme un rappel de quelque chose qu'il ne comprenait toujours pas.

Les colonnes du tableau étaient remplies d'expressions mathématiques à l'allure énigmatique : À l'extrême gauche se trouvaient des objets appelés périodes, et à droite, des objets appelés fonctions L, qui pourraient être la clé pour répondre à certaines des questions les plus importantes des mathématiques modernes. Le tableau suggérait une sorte de relation entre les deux. Dans un livre publié en 2012 avec Yiannis Sakellaridis, de l'université Johns Hopkins, Venkatesh avait trouvé un sens à cette relation : Si on leur donne une période, ils peuvent déterminer s'il existe une fonction L associée.

Mais ils ne pouvaient pas encore comprendre la relation inverse. Il était impossible de prédire si une fonction L donnée avait une période correspondante. Lorsqu'ils ont examiné les fonctions L, ils ont surtout constaté un certain désordre.

C'est pourquoi Venkatesh a gardé le papier dans sa poche. Il espérait que s'il fixait la liste suffisamment longtemps, les traits communs de cette collection apparemment aléatoire de fonctions L lui apparaîtraient clairement. Au bout d'un an, ce n'était pas le cas.

"Je n'arrivais pas à comprendre le principe qui sous-tendait ce tableau", a-t-il déclaré.

2018 fut une année importante pour Venkatesh à plus d'un titre. En plus de recevoir la médaille Fields, il a également quitté l'université de Stanford, où il se trouvait depuis une dizaine d'années, pour rejoindre l'Institute for Advanced Study à Princeton, dans le New Jersey.

Sakellaridis et lui ont également commencé à discuter avec David Ben-Zvi, un mathématicien de l'université du Texas, à Austin, qui passait le semestre à l'institut. Ben-Zvi avait construit sa carrière dans un domaine parallèle des mathématiques, en étudiant le même type de questions sur les nombres que Sakellaridis et Venkatesh, mais d'un point de vue géométrique. Lorsqu'il a entendu Venkatesh parler de cette table mystérieuse qu'il emportait partout avec lui, Ben-Zvi a presque immédiatement commencé à voir une nouvelle façon de faire communiquer les périodes et les fonctions L entre elles.

Ce moment de reconnaissance a été à l'origine d'une collaboration de plusieurs années qui s'est concrétisée en juillet dernier, lorsque Ben-Zvi, Sakellaridis et Venkatesh ont publié un manuscrit de 451 pages. L'article crée une traduction dans les deux sens entre les périodes et les fonctions L en refondant les périodes et les fonctions L en termes d'une paire d'espaces géométriques utilisés pour étudier des questions fondamentales en physique.

Ce faisant, il réalise un rêve de longue date dans le cadre d'une vaste initiative de recherche en mathématiques appelée "programme Langlands". Les mathématiciens qui travaillent sur des questions dans le cadre de ce programme cherchent à jeter des ponts entre des domaines disparates pour montrer comment des formes avancées de calcul (d'où proviennent les périodes) peuvent être utilisées pour répondre à des questions ouvertes fondamentales en théorie des nombres (d'où proviennent les fonctions L), ou comment la géométrie peut être utilisée pour répondre à des questions fondamentales en arithmétique.

Ils espèrent qu'une fois ces ponts établis, les techniques pourront être portées d'un domaine mathématique à un autre afin de répondre à des questions importantes qui semblent insolubles dans leur propre domaine.

Le nouvel article est l'un des premiers à relier les aspects géométriques et arithmétiques du programme, qui, pendant des décennies, ont progressé de manière largement isolée. En créant ce lien et en élargissant effectivement le champ d'application du programme Langlands tel qu'il a été conçu à l'origine, le nouvel article fournit un cadre conceptuel unique pour une multitude de connexions mathématiques.

"Il unifie un grand nombre de phénomènes disparates, ce qui réjouit toujours les mathématiciens", a déclaré Minhyong Kim, directeur du Centre international des sciences mathématiques d'Édimbourg, en Écosse.

Connecter eulement  

Le programme Langlands a été lancé par Robert Langlands, aujourd'hui professeur émérite à l'Institute for Advanced Study. Il a débuté en 1967 par une lettre manuscrite de 17 pages adressée par Langlands, alors jeune professeur à l'université de Princeton, à Andre Weil, l'un des mathématiciens les plus connus au monde. Langlands proposait d'associer des objets importants du calcul, appelés formes automorphes, à des objets de l'algèbre, appelés groupes de Galois. Les formes automorphes sont une généralisation des fonctions périodiques telles que le sinus en trigonométrie, dont les sorties se répètent à l'infini lorsque les entrées augmentent. Les groupes de Galois sont des objets mathématiques qui décrivent comment des entités appelées champs (comme les nombres réels ou rationnels) changent lorsqu'on leur ajoute de nouveaux éléments.

Les paires comme celle entre les formes automorphes et les groupes de Galois sont appelées dualités. Elles suggèrent que différentes classes d'objets se reflètent l'une l'autre, ce qui permet aux mathématiciens d'étudier l'une en fonction de l'autre.

Des générations de mathématiciens se sont efforcées de prouver l'existence de la dualité supposée de Langlands. Bien qu'ils n'aient réussi à l'établir que pour des cas limités, même ces cas limités ont souvent donné des résultats spectaculaires. Par exemple, en 1994, lorsque Andrew Wiles a démontré que la dualité proposée par Langlands était valable pour une classe particulière d'exemples, il a prouvé le dernier théorème de Fermat, l'un des résultats les plus célèbres de l'histoire des mathématiques.

En poursuivant le programme de Langlands, les mathématiciens l'ont également élargi dans de nombreuses directions.

L'une de ces directions a été l'étude de dualités entre des objets arithmétiques apparentés, mais distincts, de ceux qui intéressaient Langlands. Dans leur livre de 2012, Sakellaridis et Venkatesh ont étudié une dualité entre les périodes, qui sont étroitement liées aux formes automorphes, et les fonctions L, qui sont des sommes infinies attachées aux groupes de Galois. D'un point de vue mathématique, les périodes et les L-fonctions sont des objets d'espèces totalement différentes, sans traits communs évidents.

Les périodes sont devenues des objets d'intérêt mathématique dans les travaux d'Erich Hecke dans les années 1930.

Les fonctions L sont des sommes infinies utilisées depuis les travaux de Leonhard Euler au milieu du 18e siècle pour étudier des questions fondamentales sur les nombres. La fonction L la plus célèbre, la fonction zêta de Riemann, est au cœur de l'hypothèse de Riemann, qui peut être considérée comme une prédiction sur la répartition des nombres premiers. L'hypothèse de Riemann est sans doute le plus important problème non résolu en mathématiques.

Langlands était conscient des liens possibles entre les fonctions L et les périodes, mais il les considérait comme une question secondaire dans son projet de relier différents domaines des mathématiques.

"Dans un article, [Langlands] considérait que l'étude des périodes et des fonctions L ne valait pas la peine d'être étudiée", a déclaré M. Sakellaridis.

Bienvenue dans la machine

Bien que Robert Langlands n'ait pas insisté sur le lien entre les périodes et les fonctions L, Sakellaridis et Venkatesh les considéraient comme essentiels pour élargir et approfondir les liens entre des domaines mathématiques apparemment éloignés, comme l'avait proposé Langlands.

Dans leur livre de 2012, ils ont développé une sorte de machine qui prend une période en entrée, effectue un long calcul et produit une fonction L. Cependant, toutes les périodes ne produisent pas des L-fonctions correspondantes, et la principale avancée théorique de leur livre était de comprendre lesquelles le font. (Ce travail s'appuie sur des travaux antérieurs d'Atsushi Ichino et de Tamotsu Ikeda à l'université de Kyoto).

Mais leur approche avait deux limites. Premièrement, elle n'explique pas pourquoi une période donnée produit une fonction L donnée. La machine qui transforme l'une en l'autre était une boîte noire. C'était comme s'ils avaient construit un distributeur automatique qui produisait souvent de manière fiable quelque chose à manger chaque fois que vous mettiez de l'argent, sauf qu'il était impossible de savoir ce que ce serait à l'avance, ou si la machine mangerait l'argent sans distribuer d'en-cas.

Dans tous les cas, vous deviez déposer votre argent - votre période - puis "faire un long calcul et voir quelle fonction L vous obteniez parmi un zoo de fonctions", a déclaré M. Venkatesh.

La deuxième chose qu'ils n'ont pas réussi à faire dans leur livre, c'est de comprendre quelles fonctions L ont des périodes associées. Certaines en ont. D'autres non. Ils n'ont pas réussi à comprendre pourquoi.

Ils ont continué à travailler après la publication du livre, en essayant de comprendre pourquoi la connexion fonctionnait et comment faire fonctionner la machine dans les deux sens - non seulement en obtenant une fonction L à partir d'une période, mais aussi dans l'autre sens.

En d'autres termes, ils voulaient savoir que s'ils mettaient 1,50 $ dans le distributeur automatique, cela signifiait qu'ils allaient recevoir un sachet de Cheetos. De plus, ils voulaient pouvoir dire que s'ils tenaient un sachet de Cheetos, cela signifiait qu'ils avaient mis 1,50 $ dans le distributeur automatique.

Parce qu'elles relient des objets qui, à première vue, n'ont rien en commun, les dualités sont puissantes. Vous pourriez fixer un alignement d'objets mathématiques pendant une éternité sans percevoir la correspondance entre les fonctions L et les périodes.

"La manière dont elles sont définies et données, cette période et cette fonction L, n'a rien d'évident", explique Wee Teck Gan, de l'université nationale de Singapour.

Pour traduire des choses superficiellement incommensurables, il faut trouver un terrain d'entente. L'un des moyens d'y parvenir pour des objets tels que les fonctions L et les périodes, qui trouvent leur origine dans la théorie des nombres, est de les associer à des objets géométriques.

Pour prendre un exemple ludique, imaginez que vous avez un triangle. Mesurez la longueur de chaque côté et vous obtiendrez un ensemble de nombres qui vous indiquera comment écrire une fonction L. Prenez un autre triangle et, au lieu de mesurer les longueurs, regardez les trois angles intérieurs - vous pouvez utiliser ces angles pour définir une période. Ainsi, au lieu de comparer directement les fonctions L et les périodes, vous pouvez comparer les triangles qui leur sont associés. On peut dire que les triangles "indexent" les L-fonctions et les périodes - si une période correspond à un triangle avec certains angles, alors les longueurs de ce triangle correspondent à une L-fonction correspondante.

Si une période correspond à un triangle avec certains angles, les longueurs de ce triangle correspondent à une fonction L. "Cette période et cette fonction L, il n'y a pas de relation évidente dans la façon dont elles vous sont données. L'idée était donc que si vous pouviez comprendre chacune d'entre elles d'une autre manière, d'une manière différente, vous pourriez découvrir qu'elles sont très comparables", a déclaré M. Gan.

Dans leur ouvrage de 2012, Sakellaridis et Venkatesh ont réalisé une partie de cette traduction. Ils ont trouvé un moyen satisfaisant d'indexer des périodes en utilisant un certain type d'objet géométrique. Mais ils n'ont pas pu trouver une façon similaire de penser aux fonctions L.

Ben-Zvi pensait pouvoir le faire.

Le double marteau de Maxwell

Alors que les travaux de Sakellaridis et Venkatesh se situaient légèrement à côté de la vision de Langlands, Ben-Zvi travaillait dans un domaine des mathématiques qui se situait dans un univers totalement différent - une version géométrique du programme de Langlands.

Le programme géométrique de Langlands a débuté au début des années 1980, lorsque Vladimir Drinfeld et Alexander Beilinson ont suggéré une sorte de dualité de second ordre. Drinfeld et Beilinson ont proposé que la dualité de Langlands entre les groupes de Galois et les formes automorphes puisse être interprétée comme une dualité analogue entre deux types d'objets géométriques. Mais lorsque Ben-Zvi a commencé à travailler dans le programme géométrique de Langlands en tant qu'étudiant diplômé à l'université de Harvard dans les années 1990, le lien entre le programme géométrique et le programme original de Langlands était quelque peu ambitieux.

"Lorsque le programme géométrique de Langlands a été introduit pour la première fois, il s'agissait d'une séquence d'étapes psychologiques pour passer du programme original de Langlands à cet énoncé géométrique qui semblait être un tout autre genre d'animal", a déclaré M. Ben-Zvi.

En 2018, lorsque M. Ben-Zvi a passé une année sabbatique à l'Institute for Advanced Study, les deux parties se sont rapprochées, notamment dans les travaux publiés la même année par Vincent Lafforgue, chercheur à l'Institut Fourier de Grenoble. Pourtant, M. Ben-Zvi prévoyait d'utiliser son séjour sabbatique de 2018 à l'IAS pour effectuer des recherches sur l'aspect géométrique du programme Langlands. Son plan a été perturbé lorsqu'il est allé écouter un exposé de Venkatesh.

"Mon fils et la fille d'Akshay étaient des camarades de jeu, et nous étions amis sur le plan social, et j'ai pensé que je devrais assister à certaines des conférences qu'Akshay a données au début du semestre", a déclaré Ben-Zvi.

Lors de l'une de ces premières conférences, Venkatesh a expliqué qu'il fallait trouver un type d'objet géométrique capable d'indexer à la fois les périodes et les fonctions L, et il a décrit certains de ses récents progrès dans cette direction. Il s'agissait d'essayer d'utiliser des espaces géométriques issus d'un domaine des mathématiques appelé géométrie symplectique, que Ben-Zvi connaissait bien pour avoir travaillé dans le cadre du programme géométrique de Langlands.

"Akshay et Yiannis ont poussé dans une direction où ils ont commencé à voir des choses dans la géométrie symplectique, et cela m'a fait penser à plusieurs choses", a déclaré M. Ben-Zvi.

L'étape suivante est venue de la physique.

Pendant des décennies, les physiciens et les mathématiciens ont utilisé les dualités pour trouver de nouvelles descriptions du fonctionnement des forces de la nature. Le premier exemple, et le plus célèbre, est celui des équations de Maxwell, écrites pour la première fois à la fin du XIXe siècle, qui relient les champs électriques et magnétiques. Ces équations décrivent comment un champ électrique changeant crée un champ magnétique, et comment un champ magnétique changeant crée à son tour un champ électrique. Ils peuvent être décrits conjointement comme un champ électromagnétique unique. Dans le vide, "ces équations présentent une merveilleuse symétrie", a déclaré M. Ben-Zvi. Mathématiquement, l'électricité et le magnétisme peuvent changer de place sans modifier le comportement du champ électromagnétique commun.

Parfois, les chercheurs s'inspirent de la physique pour prouver des résultats purement mathématiques. Par exemple, dans un article de 2008, les physiciens Davide Gaiotto et Edward Witten ont montré comment les espaces géométriques liés aux théories quantiques des champs de l'électromagnétisme s'intègrent dans le programme géométrique de Langlands. Ces espaces sont présentés par paires, une pour chaque côté de la dualité électromagnétique : les espaces G hamiltoniens et leur dual : Les espaces Ğ hamiltoniens (prononcés espaces G-hat).

Ben-Zvi avait pris connaissance de l'article de Gaiotto-Witten lors de sa publication, et il avait utilisé le cadre physique qu'il fournissait pour réfléchir à des questions relatives à la géométrie de Langlands. Mais ce travail - sans parler de l'article de physique qui l'a motivé - n'avait aucun lien avec le programme original de Langlands.

Jusqu'à ce que Ben-Zvi se retrouve dans le public de l'IAS en train d'écouter Venkatesh. Il a entendu Venkatesh expliquer qu'à la suite de leur livre de 2012, lui et Sakellaridis en étaient venus à penser que la bonne façon géométrique d'envisager les périodes était en termes d'espaces Hamiltoniens G. Mais Venkatesh a admis qu'ils ne savaient pas quel type d'objet géométrique associer aux L-fonctions. 

Cela a mis la puce à l'oreille de Ben-Zvi. Une fois que Sakellaridis et Venkatesh ont relié les périodes aux espaces G hamiltoniens, les objets géométriques duaux des fonctions L sont devenus immédiatement clairs : les espaces Ğ dont Gaiotto et Witten avaient dit qu'ils étaient les duaux des espaces G. Pour Ben-Zvi, toutes ces dualités, entre l'arithmétique, la géométrie et la physique, semblaient converger. Même s'il ne comprenait pas toute la théorie des nombres, il était convaincu que tout cela faisait partie d'une "grande et belle image".

To G or Not to Ğ

Au printemps 2018, Ben-Zvi, Sakellaridis et Venkatesh se sont rencontrés régulièrement au restaurant du campus de l'Institute for Advanced Study ; pendant quelques mois, ils ont cherché à savoir comment interpréter les données extraites des L-fonctions comme une recette pour construire des Ğ-espaces hamiltoniens. Dans l'image qu'ils ont établie, la dualité entre les périodes et les fonctions L se traduit par une dualité géométrique qui prend tout son sens dans le programme géométrique de Langlands et trouve son origine dans la dualité entre l'électricité et le magnétisme. La physique et l'arithmétique deviennent des échos l'une de l'autre, d'une manière qui se répercute sur l'ensemble du programme de Langlands.

"On pourrait dire que le cadre original de Langlands est maintenant un cas particulier de ce nouveau cadre", a déclaré M. Gan.

En unifiant des phénomènes disparates, les trois mathématiciens ont apporté une partie de l'ordre intrinsèque à la relation entre l'électricité et le magnétisme à la relation entre les périodes et les fonctions L.

"L'interprétation physique de la correspondance géométrique de Langlands la rend beaucoup plus naturelle ; elle s'inscrit dans cette image générale des dualités", a déclaré Kim. "D'une certaine manière, ce que [ce nouveau travail] fait est un moyen d'interpréter la correspondance arithmétique en utilisant le même type de langage.

Le travail a ses limites. Les trois mathématiciens prouvent en particulier  la dualité entre les périodes et les fonctions L sur des systèmes de nombres qui apparaissent en géométrie, appelés champs de fonctions, plutôt que sur des champs de nombres - comme les nombres réels - qui sont le véritable domaine d'application du programme de Langlands.

"L'image de base est censée s'appliquer aux corps de nombres. Je pense que tout cela sera finalement développé pour les corps de nombres", a déclaré M. Venkatesh.

Même sur les champs de fonctions, le travail met de l'ordre dans la relation entre les périodes et les fonctions L. Pendant les mois où Venkatesh a transporté un imprimé dans sa poche, lui et Sakellaridis n'avaient aucune idée de la raison pour laquelle ces fonctions L devraient être celles qui sont associées aux périodes. Aujourd'hui, la relation est logique dans les deux sens. Ils peuvent la traduire librement en utilisant un langage commun.

"J'ai connu toutes ces périodes et j'ai soudain appris que je pouvais retourner chacune d'entre elles et qu'elle se transformait en une autre que je connaissais également. C'est une prise de conscience très choquante", a déclaré M. Venkatesh.



 

Auteur: Internet

Info: https://www.quantamagazine.org. Kevin Hartnett, contributing Writer, October 12, 2023 https://www.quantamagazine.org/echoes-of-electromagnetism-found-in-number-theory-20231012/?mc_cid=cc4eb576af&mc_eid=78bedba296

[ fonction L p-adique ] [ fonction périodique ]