Gauss, CERES 🌕 y los Mínimos Cuadrados
El 1 de enero de 1801, recién estrenado el siglo XIX, el sacerdote y astrónomo italiano
Giuseppe Piazzi descubrió lo que parecía ser un NUEVO PLANETA
Este planeta al que bautizó con el nombre de CERES como la diosa griega de la agricultura y la fecundidad
era mucho más pequeño que los siete planetas conocidos hasta entonces.
Este objeto celeste giraba en torno al Sol en una órbita situada entre Marte y Júpiter.
. Durante 40 días, hasta el 11 de febrero Piazzi siguió a Ceres en su viaje por el espacio hasta que el brillo solar lo oculto.
El entusiasmo inicial del descubrimiento pronto se tornó en decepción, ya que cuando debía regresar del otro lado del Sol no lo hizo, Ceres desapareció del cielo nocturno,
perdido en la inmensidad del firmamento.
a pesar de disponer de leyes que describían las órbitas y trayectorias de los planetas
los astrónomos del siglo XIX no disponían de herramientas matemáticas
para calcular su trayectoria a partir de los escasos datos recogidos por Piazzi.
Un joven matemático de 24 años
señaló el lugar exacto los astrónomos para encontrar de nuevo a Ceres. al que debían apuntar sus telescopios los astrónomos para encontrar de nuevo a Ceres. Y tras los intentos infructuosos del equipo de astrónomos
capitaneados por el húngaro-alemán Franz Xaver Von Zach, el 9 de diciembre
decidieron observar la posición indicada por el joven. Y allí, como si fuera magia apareció un punto brillante. ¡CERES!
¿Sabéis de que Matemático estamos hablando? En efecto, del príncipe de las Matemáticas, Carl Friedrich Gauss.
¿Pero cómo pudo saber Gauss el punto exacto en el que reaparecería el astro?
Nuestro héroe no hizo públicos hasta 1809 los procedimientos que utilizó para su predicción de la órbita.
El matemático noruego Niels Henrik Abel dijo en una ocasión que Gauss, como el zorro
borra con la cola la senda que sigue, para no dejar pista alguna de sus trabajos.
Gauss siempre dijo “Yo escribo lento.
Principalmente porque nunca estoy satisfecho hasta que os he dicho todo lo posible, en pocas palabras;
escribir en forma breve toma mucho más tiempo que escribir largo y tendido.”
El hecho de no publicar su método tuvo dos consecuencias. Por una parte su predicción asombrosa, sin precedentes en la astronomía,
tuvo un cariz sobrehumano que lanzó a Gauss al estrellato como paradigma del genio matemático.
La segunda no fue tan positiva para Gauss, pues en 1805 el legendario Legendre, matemático francés,
publicó un artículo utilizando la misma técnica que Gauss y
bautizándolo como el método de los mínimos cuadrados.
Gauss trató de demostrar que había utilizado la técnica de los mínimos cuadrados con anterioridad
a 1805. En concreto en la medición del arco de meridiano que va de Dunquerque a Barcelona.
Este trabajo surgió a raíz de que la Academia de Ciencias Francesa decidiera en
1793 basar el sistema de medidas en una unidad, el metro, que se definiría como la diezmillonésima parte del cuadrante de meridiano.
La mala fortuna quiso que los cálculos de Gauss se perdieran y en 1831
se le sugirió la necesidad de que repitiera dichos cálculos con el fin de probar
que utilizó para ellos el método de los mínimos cuadrados.
Gauss se negó categóricamente.
¿Pero en que consiste el Método de los mínimos cuadrados?
Vamos a explicarlo con mucho detalle
El concepto de función no es otra cosa que una regla, que denotaremos con la letra f,
que asocia a CADA elemento x de un cierto conjunto
un ÚNICO elemento de otro conjunto que denotaremos por f(x).
Podemos visualizar una función f como si de una “máquina” se tratáse.
En ella introducimos un elemento x, que tras ciertas manipulaciones, se convierte en otro elemento f(x).
Por ejemplo, x podría tratarse de naranjas,
y f(x) zumo de naranja.
Pero en nuestro caso
x va a ser un número real, f será algún tipo de manipulación algebraica y f(x) será otro número real.
Otra forma de visualizar una función es a través de su gráfica.
En el caso de que los valores x sean números reales, los situaremos en el eje horizontal
que representa la recta real.
Los valores f(x) de la función se representan en el eje vertical.
De este modo para saber a un cierto número real x_1 que valor le corresponde
nos desplazaremos verticalmente hasta encontrarnos con la gráfica para a continuación
desplazarnos horizontalmente hasta encontrarnos con el eje vertical.
El punto de corte en la recta real vertical es justamente el valor f(x_1).
Lo mismo podemos hacerlo para cualquier otro número real x_2
para obtener su imagen f(x_2), x_3, x_4 etc
Las coordenadas de los puntos de la gráfica
son pares ordenados que representan un valor y su imagen según la función f.
Supongamos que tenemos una colección de puntos del plano P_1=(x_1, y_1), P_2= (x_2, y_2), P_3=(x_3, y_3), P_4= (x_4, y_4) ,
y una determinada familia de funciones.
Nos gustaría saber si existe una función f de esa familia,
que pase por todos los puntos, esto es, tal que f(x_1)=y_1,
f(x_2)=y_2,…, f(x_4)=y_4.
Por ejemplo, los puntos pueden ser las escasas anotaciones tomadas por Piazzi sobre la posición de Ceres
y la función f
podría ser la órbita que queremos averiguar.
Si no existe ninguna función f en la familia que cumpla la condición de pasar por todos los puntos,
nos gustaría encontrar una que esté lo más “cerca” posible de cumplirla.
¿Cómo se consigue esto?
Si denotamos con un asterisco las imágenes de los valores de x
por la función f, esto es f(x_1)=y_1^*;
f(x_2)=y_2^*; f(x_3)=y_3^*; f(x_4)=y_4^*;
Podemos considerar el ERROR como la diferencia e_i = y_i^* - y_i
para i moviéndose entre 1 y 4.
De este modo buscamos la función f, de la familia dada, que minimice los errores e_i.
Para ello, nótese que no sería muy inteligente minimizar
la suma de los errores ya que los errores pueden ser de diferente signo y darse el caso
de que el error sume 0 a pesar de que la función f no pase por ninguno de los puntos P_i
¡¿Qué podemos hacer para solventar este problema?!
En vez de considerar los errores que pueden tener distinto signo,
podemos considerar los cuadrados de los errores y dado que + por + es + y – por – es +
todos los errores al cuadrado tienen signo +.
¡Buscaremos entonces una función f en la familia dada que minimice la suma de los errores al cuadrado!
He aquí la razón de que a esta técnica se le llame el MÉTODO DE LOS MÍNIMOS CUADRADOS.
Si queréis ver un caso concreto con números concretos de cómo funciona este método
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veremos un ejemplo completo.
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