- Hay cinco respuestas posibles a una pregunta de opción múltiple. Dado que el alumno no conoce la respuesta, ¿cuál es la probabilidad de que el alumno elija la primera respuesta?
Es decir no un problema matemático bien formado, por decir algo, pero una vez le dije a un estudiante que en realidad no es un problema matemático y no pudo entender por qué, y pensó que obviamente era un problema matemático.
Pero me pregunto si nuestra comprensión de lo que constituye un problema matemático debería ampliarse un poco más allá de lo que los matemáticos creen convencionalmente que es, para incluir casos de razonamiento que pueden hacer los matemáticos y que son desconocidos para otros, en la medida en que esos otros no son matemáticos.
Obviamente, esto requiere ejemplos, y en este momento sólo tengo dos:
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Claramente Problema de maximización del ángulo de Regiomontanus es un problema matemático. Se plantea un cuadro colgado en una pared con sus bordes más bajos y más altos por encima del nivel de los ojos. Dadas esas dos alturas sobre el nivel de tus ojos, ¿a qué distancia de la pared debes situarte para maximizar el ángulo cuyo vértice está en tu ojo y cuyos rayos inciden en la parte superior e inferior del cuadro? (Esto tiene una solución por geometría elemental que no implica cálculo, otra solución por una forma poco convencional de completar el cuadrado, y otra por cálculo, en la que quizás la forma más eficiente es maximizar directamente el tangente del ángulo). Sin embargo, A menudo la gente lo expresa de forma incorrecta: preguntan a qué distancia de la pared se ve mejor el cuadro. Supongamos, pues, que anuncio el siguiente "teorema":
La distancia de la pared que maximiza el ángulo hace no generalmente coinciden con la distancia que le da la mejor visión del cuadro.
Si se trata de un teorema entonces tiene un prueba . Aquí está:
En primer lugar, suponga que el borde inferior del cuadro está exactamente a la altura de sus ojos. Entonces maximizarías el ángulo colocando tu párpado en contacto con el borde inferior del cuadro. Al acercarse a ese punto, el ángulo se aproxima $90^\circ,$ y no puede obtener más que eso. Pero está claro que ésta no es la mejor visión posible. A continuación, supongamos que el borde inferior está una décima de milímetro por encima del nivel de los ojos. Si la parte superior del cuadro estuviera un metro por encima del nivel de los ojos, entonces el ángulo se maximiza haciendo que la distancia sea de un centímetro. Evidentemente, sigue sin ser la mejor vista. La calidad de la vista varía continuamente con la distancia, y el ángulo también varía continuamente con la distancia, por lo que el ángulo no puede coincidir repentinamente con la calidad a medida que te alejas lentamente. Quod erat demonstrandum.
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Supongamos que el queso y la tiza son dos productos que tienes la costumbre de comprar. Si le robo parte de su queso o parte de su tiza, le dejo en peor situación que la que tenía, y si gana parte de cualquiera de las dos cosas, su suerte mejora. Supongamos ahora que tienes $20$ unidades de queso y $30$ unidades de tiza, estás tan bien como si tuvieras $50$ unidades de queso y $20$ de tiza. Si $f(x,y)$ es su utilidad de $x$ unidades de queso y $y$ de tiza, entonces el conjunto de niveles de $f$ que pasa por los dos puntos que acabamos de describir podría tener cualquiera de las muchas formas; se trata de una "curva de indiferencia". Descubrir estas curvas es una cuestión empírica, no matemática, y los economistas han descubierto que en situaciones realistas pueden tener cualquiera de las muchas formas. Nada de esto es un teorema matemático, sino una constatación empírica. Pero supongamos ahora que si usted invierte su riqueza de una manera determinada, la distribución de probabilidad de las cantidades de queso y tiza que tendrá el próximo 30 de febrero es así y así, pero si invierte su riqueza de otra manera, tiene una distribución de probabilidad diferente. Supongamos que es indiferente entre esas dos distribuciones de probabilidad. Ahora enunciamos un "teorema":
La curva de indiferencia entre sus dos distribuciones de probabilidad de igual valor debe ser una línea recta.
Prueba: Puesto que eres indiferente entre ellas, te da igual que tire los dados para decidir cuál te toca. Por tanto, cualquier media ponderada de las dos distribuciones tiene la misma utilidad que cualquiera de ellas. Q.E.D.
¿Por qué deberíamos considerar que estos "teoremas" y "pruebas" pertenecen a las matemáticas en lugar de estar ubicados en alguna otra región del ámbito intelectual? A lo que yo respondo: Porque sólo la comprensión de las matemáticas puede hacer que se entiendan.
No es una postura de la que esté convencido, pero sí creo que los fundamentos del tema no se entienden tan bien como muchos creen.
Preguntas: ¿Acaso estos ejemplos influyen en la cuestión de dónde están los límites de la disciplina?
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El primer ejemplo es mío. Para el segundo estoy en deuda con Leonard Jimmie Savage.
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La pregunta es sumamente interesante, aunque permítanme señalar que la etiqueta "pregunta blanda" podría ser también apropiada, ya que una respuesta definitiva es inalcanzable como resultado de una prueba de cualquier tipo. Es decir, podríamos estar de acuerdo en que ejemplos como los dos mencionados sí merecen una "gran reconsideración" de dónde están los límites de las Matemáticas para incluirlos, pero al final será más bien subjetivo y siempre dependerá del ejemplo concreto.
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Cuando era estudiante de primer curso, el profesor nos decía que "las matemáticas son lo que estudian los matemáticos y los matemáticos son los que estudian las matemáticas", así que los límites no están bien definidos. Sin embargo, creo que en tus ejemplos todo está claro: implícitamente creas un modelo matemático de esos problemas de la vida real y luego los resuelves utilizando herramientas matemáticas. En particular, el primer ejemplo puede hacerse riguroso sustituyendo "claramente no es la mejor vista" por las leyes ópticas adecuadas. Esos problemas sólo pueden ser resueltos por matemáticos porque los modelos son bastante difíciles.
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Creo que esos dos pasos: crear un modelo y resolverlo deberían considerarse por separado. Quizá la pregunta correcta sea: ¿incluimos la creación del modelo como parte de las matemáticas? No estoy seguro de la respuesta.
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Quizá debería añadir que Jimmie Savage no mencionó el queso ni la tiza.
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No creo que haya creado un modelo, sino que he dado criterios matemáticos para rechazar alguno de los modelos que tienen contenido empírico. A pesar del carácter empírico del contenido, los motivos de rechazo eran puramente matemáticos.
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Creo que estos ejemplos pueden entrar dentro de las matemáticas si puedes definir las cosas con precisión. Define una función objetivo para la calidad de la vista que tenga en cuenta la distorsión o lo que sea y puedes usar las matemáticas para maximizarla. El segundo ejemplo debería funcionar como una prueba matemática real. Sólo es sorprendente si olvidas que se aplica en el espacio de distribuciones de asignaciones de bienes, no de asignaciones de bienes en sí.
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Lo siento, pero no veo cómo la primera viñeta no es un problema matemático. El hecho de que no podamos responder porque no tenemos suficiente información no lo hace no matemático.
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Respecto a la primera pregunta, aplicando la regla de Bayes y la probabilidad total: $$N=\{\text{doesn't know the answer}\}$$ $$A_1=\{\text{chooses the 1st answer}\}$$ $$...$$ $$A_5=\{\text{chooses the 5th answer}\}$$ $$P(A_1\mid N)=\frac{P(N \mid A_1) \cdot P(A_1)}{P(N \mid A_1) \cdot P(A_1)+P(N \mid A_2) \cdot P(A_2)+...+P(N \mid A_5) \cdot P(A_5)}$$ este problema puede expresarse matemáticamente, lo que se utiliza en los modelos gráficos probabilísticos del aprendizaje automático.
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@rtybase : ¿Cómo es el problema de encontrar $P(B\mid A_1)$ o de encontrar $P(A_1)$ más sencilla que la de encontrar $P(A_1\mid N) \text{?} \quad $
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Se llama aprender de los datos. Imagina que tenemos una enorme base de datos de ejemplos pasados. A partir de esa base de datos podemos calcular las frecuencias y "fingir" que son $P(A_i)$ y $P(N \mid A_i)$ , sustituir y pretender predecir el futuro.
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@YvesDaoust : Parte de esa información que falta provendría de la investigación empírica en lugar de ser teoremas matemáticos.
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@MichaelHardy: deberías haberlo dicho, si no, no podemos adivinar tu significado.
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@MichaelHardy en cierto modo, esto es a lo que me refería newscientist.com/article/