¿Cuáles son algunos buenos ejemplos de problemas en matemáticas, física o ciencias de la vida que se modelan mejor con múltiples que con espacios euclidianos generales?

Considere un objeto que no puede moverse pero que puede girar libremente alrededor de un eje, como un torniquete o un tiovivo. La descripción del estado de este objeto se realiza de forma más natural especificando el ángulo en el que se rota en relación con algún “Norte” fijo. Entonces, este sistema es modelado naturalmente por el círculo en lugar de por una línea recta (espacio euclidiano en una dimensión).

En mecánica clásica, también querrías incluir la velocidad a la que cambia el ángulo (o el momento angular). Esto sería simplemente un número real, por lo que el estado completo de un sistema se describe mediante (ángulo, momento) que es un par (ángulo, número). Geométricamente, ese es un cilindro infinito.

Esto se extiende al sistema de múltiples componentes que tienen rotaciones como grado de libertad. Por ejemplo, el estado de un péndulo doble (solo posición, no momento) está dado por dos ángulos independientes, que geométricamente es un toro.


Incluso cuando el espacio de configuración (el conjunto de coordenadas de “posición” permitidas) es espacio euclidiano (por ejemplo, tenemos n partículas independientes en el espacio, por lo que todo el sistema está modelado por un espacio tridimensional), el espacio de fase (posición y momento) coordenadas) se considera clásicamente como una variedad simpléctica. Si todavía considerarías o no este “espacio euclidiano” es una cuestión de terminología, pero la mayoría de la gente no lo consideraría como un espacio euclidiano 6n-dimensional ordinario.

Hay muchos sistemas, en biología, química, ingeniería y demás, que se describen de forma muy natural mediante una combinación de ángulos y parámetros reales. Los ejemplos incluyen plegamiento de proteínas, estructura e interacción de moléculas, circuitos eléctricos, engranajes y mucho más. En su mayor parte, tales sistemas no están descritos adecuadamente por el espacio euclidiano, sino por múltiples más involucrados que incluyen dimensiones compactas para ángulos, las líneas usuales para coordenadas de posición y, a menudo, una estructura simpléctica para unirlo todo.

Desearía saber más sobre esto para poder publicar una mejor respuesta, pero puedo darle algunas pistas sobre cómo se utilizan las múltiples para resolver problemas de aprendizaje automático. Por ejemplo, aquí hay un documento sobre el aprendizaje del diccionario y la codificación dispersa utilizando múltiples de Grassmann, que se utiliza para la clasificación: http://arxiv.org/abs/1310.4891

Además, puede hacer una reducción de dimensionalidad no lineal si considera que sus datos existen en algún tipo de múltiple. Aquí hay otro enlace útil con muchas referencias: Aprendizaje múltiple. Y una publicación de blog: Aprendizaje automático topológico

Un enlace más a un blog que describe el aprendizaje automático en el contexto más general de la topología (gracias a M ^ 2 por el enlace): Big Data y el topólogo

La teoría de cuerdas depende en gran medida de las variedades Calabi-Yau, que son compactas y, por lo tanto, topológicamente distintas del espacio euclidiano.

(Mi impresión es que si tiene una pregunta sobre por qué alguien está usando un espacio no euclidiano para modelar algo, es muy probable que la respuesta implique compacidad de alguna forma).

Tal vez bastante lejos de la experiencia diaria, pero sigue siendo un ejemplo importante para la física: el pan y la mantequilla de la Relatividad General de Einstein, está tratando el espacio (y el espacio-tiempo) como no euclidiano, por la simple razón de que así es como se comporta el espacio. en las proximidades de la masa. La geometría del espacio cerca del horizonte de un agujero negro difiere significativamente de la geometría euclidiana.

Considere los 5 sólidos platónicos, el tetraedro, el cubo, el octaedro, el dodecaedro y el icosaedro. Eso es todo lo que hay en 3 dimensiones. Cada uno tiene simetría múltiple. El cubo se puede girar de seis maneras y se verá exactamente igual. Del mismo modo, cada uno tiene una simetría cuádruple, seis veces, ocho veces, etc.

¿Hay más objetos simétricos en dimensiones superiores? Usted apuesta. Han sido explorados hasta Monster, un copo de nieve gigante que existe en un espacio de 196.884 dimensiones.

El sorprendente descubrimiento y sus implicaciones para la física y las matemáticas están cubiertos en “La simetría y el monstruo”, de Mark Ronin, 2006.