Il segreto del caos è stato rivelato ed è valso un Nobel per la matematica
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Filosofi e matematici di altri tempi come Pitagora si sono sbagliati su alcune teorie, ma alcuni di quelli moderni invece hanno fatto "il miracolo". Oggi parliamo di Michel Talagrand e la sua ricerca sulla decodifica della casualità. Il caos, può essere spiegato da regole matematiche? Spoiler: sì.
In un mondo dove la casualità gioca un ruolo chiave, dalla resistenza dei ponti alle fluttuazioni dei mercati finanziari, Talagrand ha esplorato i confini della teoria della probabilità, trasformando complessi problemi stocastici (dovuti al caso) in questioni geometriche gestibili. Il suo approccio ha permesso sia di ottenere stime precise in contesti di grande complessità sia di ottenere nuove strade nella comprensione di fenomeni casuali con una certa prevedibilità, grazie al principio statistico della concentrazione delle misure.
I sistemi casuali con cui lo scienziato ha lavorato sono notoriamente complessi, pieni di variabili che sembrano danzare in un caos indescrivibile. Tuttavia, mediante un geniale metodo che traduce questi sistemi in problemi geometrici, è riuscito a estrarre dati utili e precise stime, un'impresa che pochi prima di lui avevano immaginato possibile.
Un'altra pietra miliare del suo lavoro è lo sviluppo di strumenti matematici e equazioni per sistemi che, pur essendo casuali, mostrano una certa prevedibilità. Tale principio, noto come concentrazione delle misure si applica a vari sistemi inclusi quelli algoritmici. Le cosiddette disuguaglianze di Talagrand hanno fornito un framework prezioso per l'analisi di tali sistemi, guadagnandosi l'ammirazione di colleghi e matematici in tutto il mondo.
Talagrand ha anche profuso interesse per i vetri di spin, un tipo di materiale magnetico dove gli atomi si comportano come piccoli magneti orientati casualmente. Il tutto gli ha permesso di guadagnare l'ambito Premio Abel nel 2024, anche detto Nobel della Matematica.
Insomma, la matematica ancora una volta sorprende con la sua capacità di legarsi a cosa che mai credevamo essere affini.
FONTE: newscientist
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