Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

46
Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis Sofía Ortega Castillo Centro de Investigación en Matemáticas A. C. Área de Matemáticas Básicas 11 de Mayo, 2017 Universidad Autónoma de Chiapas S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 1 / 14

Transcript of Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Page 1: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Problemas de mapasy soluciones con gráficas o análisis

Sofía Ortega Castillo

Centro de Investigación en Matemáticas A. C.Área de Matemáticas Básicas

11 de Mayo, 2017Universidad Autónoma de Chiapas

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 1 / 14

Page 2: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Mapas y gráficas

Gráficas:

G = (V,E):Componente conexaGrado

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 2 / 14

Page 3: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Mapas y gráficas

Gráficas:

G = (V,E):Componente conexaGrado

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 2 / 14

Page 4: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Mapas y gráficas

Gráficas:

G = (V,E):Componente conexaGrado

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 2 / 14

Page 5: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Mapas y gráficas

Gráficas:

G = (V,E):Componente conexaGrado

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 2 / 14

Page 6: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Mapas y gráficas

EjemploSiete puentes de Königsberg.

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 3 / 14

Page 7: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Mapas y gráficas

EjemploSiete puentes de Königsberg.

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 3 / 14

Page 8: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Mapas y gráficas

EjemploSiete puentes de Königsberg.

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 3 / 14

Page 9: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Mapas y gráficas

EjemploSiete puentes de Königsberg.

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 3 / 14

Page 10: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Redes y gráficas aleatorias

Uso de gráficas en mapas: Representación de redes.

Modelo de Erdös-Rényi para redes:

DefinitionEl espacio de probabilidad de gráficas aleatorias G(n, p) consiste detodas las gráficas en n vértices fijos que se generan al incluir cadaarista potencial independientemente con probabilidad p.

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 4 / 14

Page 11: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Redes y gráficas aleatorias

Uso de gráficas en mapas: Representación de redes.

Modelo de Erdös-Rényi para redes:

DefinitionEl espacio de probabilidad de gráficas aleatorias G(n, p) consiste detodas las gráficas en n vértices fijos que se generan al incluir cadaarista potencial independientemente con probabilidad p.

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 4 / 14

Page 12: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Redes y gráficas aleatorias

Uso de gráficas en mapas: Representación de redes.

Modelo de Erdös-Rényi para redes:

DefinitionEl espacio de probabilidad de gráficas aleatorias G(n, p) consiste detodas las gráficas en n vértices fijos que se generan al incluir cadaarista potencial independientemente con probabilidad p.

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 4 / 14

Page 13: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Redes y gráficas aleatorias

Uso de gráficas en mapas: Representación de redes.

Modelo de Erdös-Rényi para redes:

DefinitionEl espacio de probabilidad de gráficas aleatorias G(n, p) consiste detodas las gráficas en n vértices fijos que se generan al incluir cadaarista potencial independientemente con probabilidad p.

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 4 / 14

Page 14: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Redes y gráficas aleatorias

EjemploRedes eléctricas.

Propiedades de conexidad para redes de tipo G(n, p);1 Cuando el grado promedio esperado (n− 1)p > 1, tiene una

componente conexa grande c. s.;2 De otro modo, está fragmentada en pequeños grupos

desconectados c. s.Estas son características de percolación, con borde de percolación=1.

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 5 / 14

Page 15: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Redes y gráficas aleatorias

EjemploRedes eléctricas.

Propiedades de conexidad para redes de tipo G(n, p);1 Cuando el grado promedio esperado (n− 1)p > 1, tiene una

componente conexa grande c. s.;2 De otro modo, está fragmentada en pequeños grupos

desconectados c. s.Estas son características de percolación, con borde de percolación=1.

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 5 / 14

Page 16: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Redes y gráficas aleatorias

EjemploRedes eléctricas.

Propiedades de conexidad para redes de tipo G(n, p);1 Cuando el grado promedio esperado (n− 1)p > 1, tiene una

componente conexa grande c. s.;2 De otro modo, está fragmentada en pequeños grupos

desconectados c. s.Estas son características de percolación, con borde de percolación=1.

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 5 / 14

Page 17: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Redes y gráficas aleatorias

EjemploRedes eléctricas.

Propiedades de conexidad para redes de tipo G(n, p);1 Cuando el grado promedio esperado (n− 1)p > 1, tiene una

componente conexa grande c. s.;2 De otro modo, está fragmentada en pequeños grupos

desconectados c. s.Estas son características de percolación, con borde de percolación=1.

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 5 / 14

Page 18: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Redes y gráficas aleatorias

EjemploRedes eléctricas.

Propiedades de conexidad para redes de tipo G(n, p);1 Cuando el grado promedio esperado (n− 1)p > 1, tiene una

componente conexa grande c. s.;2 De otro modo, está fragmentada en pequeños grupos

desconectados c. s.Estas son características de percolación, con borde de percolación=1.

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 5 / 14

Page 19: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Problema de los cuatro colores

Un problema que estuvo abierto por mucho tiempo, y que ahora esdigno de mención debido a su prueba asistida por computadora.

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 6 / 14

Page 20: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Problema de los cuatro colores

Un problema que estuvo abierto por mucho tiempo, y que ahora esdigno de mención debido a su prueba asistida por computadora.

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 6 / 14

Page 21: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Problemas de punto fijo

Teorema (Principio de contracción de Banach)Si (X, d) es un espacio métrico completo, toda contracción T : X → Xtiene un único punto fijo x0 ∈ X.

Usos: Ecuaciones diferenciales, equilibrio económico, etc.

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 7 / 14

Page 22: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Problemas de punto fijo

Teorema (Principio de contracción de Banach)Si (X, d) es un espacio métrico completo, toda contracción T : X → Xtiene un único punto fijo x0 ∈ X.

Usos: Ecuaciones diferenciales, equilibrio económico, etc.

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 7 / 14

Page 23: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Problemas de punto fijo

Teorema (Principio de contracción de Banach)Si (X, d) es un espacio métrico completo, toda contracción T : X → Xtiene un único punto fijo x0 ∈ X.

Usos: Ecuaciones diferenciales, equilibrio económico, etc.

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 7 / 14

Page 24: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Problemas de punto fijo

Relajando la condición estricta:

T no se expande en X, y es función lineal.X es región convexa, cerrada y acotada de un espacio normado.

Se mantiene un único punto fijo cuando la bola unitaria del espaciolineal es estrictamente convexa, con característica de convexidad < 2.

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 8 / 14

Page 25: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Problemas de punto fijo

Relajando la condición estricta:

T no se expande en X, y es función lineal.X es región convexa, cerrada y acotada de un espacio normado.

Se mantiene un único punto fijo cuando la bola unitaria del espaciolineal es estrictamente convexa, con característica de convexidad < 2.

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 8 / 14

Page 26: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Problemas de punto fijo

Relajando la condición estricta:

T no se expande en X, y es función lineal.X es región convexa, cerrada y acotada de un espacio normado.

Se mantiene un único punto fijo cuando la bola unitaria del espaciolineal es estrictamente convexa, con característica de convexidad < 2.

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 8 / 14

Page 27: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Problemas de punto fijo

Relajando la condición estricta:

T no se expande en X, y es función lineal.X es región convexa, cerrada y acotada de un espacio normado.

Se mantiene un único punto fijo cuando la bola unitaria del espaciolineal es estrictamente convexa, con característica de convexidad < 2.

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 8 / 14

Page 28: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Problemas de punto fijo

Relajando la condición estricta:

T no se expande en X, y es función lineal.X es región convexa, cerrada y acotada de un espacio normado.

Se mantiene un único punto fijo cuando la bola unitaria del espaciolineal es estrictamente convexa, con característica de convexidad < 2.

Sí: No:

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 8 / 14

Page 29: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Mapas complejos

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 9 / 14

Page 30: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Mapas complejos

Dominios de holomorfía:

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 9 / 14

Page 31: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Mapas complejos

EjemploDominios fuertemente pseudocovexos: análogo complejo -en términoslocales de derivabilidad- de dominios estrictamente convexos confrontera C2.

Algunos dominios fuertemente pseudoconvexos:

Las bolas unitarias de los espacios `np(C), para 1 < p ≤ 2.

[O-C, ’14] La bola unitaria de `n1(C), a pesar de no tener frontera

suave ni ser estrictamente convexa.

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 10 / 14

Page 32: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Mapas complejos

EjemploDominios fuertemente pseudocovexos: análogo complejo -en términoslocales de derivabilidad- de dominios estrictamente convexos confrontera C2.

Algunos dominios fuertemente pseudoconvexos:

Las bolas unitarias de los espacios `np(C), para 1 < p ≤ 2.

[O-C, ’14] La bola unitaria de `n1(C), a pesar de no tener frontera

suave ni ser estrictamente convexa.

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 10 / 14

Page 33: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Mapas complejos

EjemploDominios fuertemente pseudocovexos: análogo complejo -en términoslocales de derivabilidad- de dominios estrictamente convexos confrontera C2.

Algunos dominios fuertemente pseudoconvexos:

Las bolas unitarias de los espacios `np(C), para 1 < p ≤ 2.

[O-C, ’14] La bola unitaria de `n1(C), a pesar de no tener frontera

suave ni ser estrictamente convexa.

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 10 / 14

Page 34: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Mapas complejos

EjemploDominios fuertemente pseudocovexos: análogo complejo -en términoslocales de derivabilidad- de dominios estrictamente convexos confrontera C2.

Algunos dominios fuertemente pseudoconvexos:

Las bolas unitarias de los espacios `np(C), para 1 < p ≤ 2.

[O-C, ’14] La bola unitaria de `n1(C), a pesar de no tener frontera

suave ni ser estrictamente convexa.

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 10 / 14

Page 35: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Problema del agente viajero

Problema NP-difícil en optimización combinacional.

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 11 / 14

Page 36: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Problema del agente viajero

Problema NP-difícil en optimización combinacional.

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 11 / 14

Page 37: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Problema del agente viajero

Usos: planificación, circuitos electrónicos, secuenciación de ADN, etc.

1 1970: algoritmo para hallar soluciones aproximadas.2 Recientemente probado que el algoritmo se desempeña

exponencialmente mejor de lo que se entendía.3 Método: ideas de la prueba del problema de Kadison-Singer:

Abierto por casi 50 años, pregunta sobre las bases de física cuántica,formalmente en términos de álgebras C∗.

Resuelto en 2013, con implicaciones a una docena de áreas distantesen matemáticas.

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 12 / 14

Page 38: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Problema del agente viajero

Usos: planificación, circuitos electrónicos, secuenciación de ADN, etc.

1 1970: algoritmo para hallar soluciones aproximadas.2 Recientemente probado que el algoritmo se desempeña

exponencialmente mejor de lo que se entendía.3 Método: ideas de la prueba del problema de Kadison-Singer:

Abierto por casi 50 años, pregunta sobre las bases de física cuántica,formalmente en términos de álgebras C∗.

Resuelto en 2013, con implicaciones a una docena de áreas distantesen matemáticas.

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 12 / 14

Page 39: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Problema del agente viajero

Usos: planificación, circuitos electrónicos, secuenciación de ADN, etc.

1 1970: algoritmo para hallar soluciones aproximadas.2 Recientemente probado que el algoritmo se desempeña

exponencialmente mejor de lo que se entendía.3 Método: ideas de la prueba del problema de Kadison-Singer:

Abierto por casi 50 años, pregunta sobre las bases de física cuántica,formalmente en términos de álgebras C∗.

Resuelto en 2013, con implicaciones a una docena de áreas distantesen matemáticas.

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 12 / 14

Page 40: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Problema del agente viajero

Usos: planificación, circuitos electrónicos, secuenciación de ADN, etc.

1 1970: algoritmo para hallar soluciones aproximadas.2 Recientemente probado que el algoritmo se desempeña

exponencialmente mejor de lo que se entendía.3 Método: ideas de la prueba del problema de Kadison-Singer:

Abierto por casi 50 años, pregunta sobre las bases de física cuántica,formalmente en términos de álgebras C∗.

Resuelto en 2013, con implicaciones a una docena de áreas distantesen matemáticas.

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 12 / 14

Page 41: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Problema del agente viajero

Usos: planificación, circuitos electrónicos, secuenciación de ADN, etc.

1 1970: algoritmo para hallar soluciones aproximadas.2 Recientemente probado que el algoritmo se desempeña

exponencialmente mejor de lo que se entendía.3 Método: ideas de la prueba del problema de Kadison-Singer:

Abierto por casi 50 años, pregunta sobre las bases de física cuántica,formalmente en términos de álgebras C∗.

Resuelto en 2013, con implicaciones a una docena de áreas distantesen matemáticas.

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 12 / 14

Page 42: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Problema del agente viajero

Usos: planificación, circuitos electrónicos, secuenciación de ADN, etc.

1 1970: algoritmo para hallar soluciones aproximadas.2 Recientemente probado que el algoritmo se desempeña

exponencialmente mejor de lo que se entendía.3 Método: ideas de la prueba del problema de Kadison-Singer:

Abierto por casi 50 años, pregunta sobre las bases de física cuántica,formalmente en términos de álgebras C∗.

Resuelto en 2013, con implicaciones a una docena de áreas distantesen matemáticas.

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 12 / 14

Page 43: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Problema del agente viajero

Usos: planificación, circuitos electrónicos, secuenciación de ADN, etc.

1 1970: algoritmo para hallar soluciones aproximadas.2 Recientemente probado que el algoritmo se desempeña

exponencialmente mejor de lo que se entendía.3 Método: ideas de la prueba del problema de Kadison-Singer:

Abierto por casi 50 años, pregunta sobre las bases de física cuántica,formalmente en términos de álgebras C∗.

Resuelto en 2013, con implicaciones a una docena de áreas distantesen matemáticas.

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 12 / 14

Page 44: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Problema del agente viajero

Usos: planificación, circuitos electrónicos, secuenciación de ADN, etc.

1 1970: algoritmo para hallar soluciones aproximadas.2 Recientemente probado que el algoritmo se desempeña

exponencialmente mejor de lo que se entendía.3 Método: ideas de la prueba del problema de Kadison-Singer:

Abierto por casi 50 años, pregunta sobre las bases de física cuántica,formalmente en términos de álgebras C∗.

Resuelto en 2013, con implicaciones a una docena de áreas distantesen matemáticas.

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 12 / 14

Page 45: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Bibliography

A. Benjamin, G. Chartrand, P. Zhang, The fascinating world ofgraph theory, Princeton University Press, New Jersey, 2015.

J. García-Falset, E. Llorens-Fuster and E. Mazcuñan-Navarro(2006). Uniformly nonsquare Banach spaces have the fixed pointproperty for nonexpansive mappings. Journal of FunctionalAnalysis 233 (2006), pp. 494-514.

S. Ortega-Castillo, Strong pseudoconvexity in Banach spaces,Submitted to CAOT.

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 13 / 14

Page 46: Problemas de mapas y soluciones con gráficas o análisis

Resumen

Mapas y gráficasRedes y gráficas aleatoriasProblema de los cuatro coloresProblemas de punto fijoMapas complejosProblema del agente viajero

¡GRACIAS!

S. Ortega Castillo (CIMAT) Mapas 02/06/2017 14 / 14