La idea de infinito ronda por nuestras cabezas desde que somos muy pequeños. Algo a lo que quizás haya contribuido nuestro gran amigo Buzz Lightyear con su famosa frase “Hasta el infinito… y más allá”. Es normal asociarlo a algo misterioso, difícil o incluso imposible de entender.

Desde hace más de 50 años, los investigadores en teoría de la complejidad computacional han intentado convertir afirmaciones intuitivas como «el problema del viajante de comercio es difícil» en teoremas matemáticos irrefutables, con escaso éxito. Cada vez más, también buscan respuestas rigurosas a una pregunta relacionada y más difusa: ¿por qué no han tenido éxito sus demostraciones?

La topología estudia propiedades cualitativas de objetos, en el sentido de que no es importante, por ejemplo, su posición o su tamaño: dos objetos son topológicamente equivalentes (homeomorfos, en lenguaje matemático) cuando es posible transformar el uno en el otro (y viceversa) sin ‘cortar’ ni ‘pegar’ nada que no lo estuviera previamente.

Swift odiaba tanto a Newton, que ese odio arrastraba todo lo que tenía que ver con él: las matemáticas, el pensamiento científico… de una forma irracional, por eso es curioso que aquella crítica feroz a la ciencia moderna le saliera tan estrepitosamente mal...

El modelo imita el proceso científico humano al construir de forma incremental una base de conocimientos de conceptos y leyes, afirma Yan-Qing Ma, físico de la Universidad de Pekín que ayudó a desarrollar el sistema. Ser capaz de identificar conceptos útiles significa que el sistema puede descubrir potencialmente conocimientos científicos sin necesidad de una programación previa por parte de los humanos, añade Ma. Utiliza regresión simbólica con la que el modelo busca la mejor ecuación matemática para representar los fenómenos físicos.

Todos sabemos que la Tierra es redonda. Todos… salvo algunas excepciones marginales. Los antiguos griegos ya conocían la esfericidad de nuestro planeta. Entre otras evidencias, habían observado que cuando un barco se pierde en el horizonte, lo último en desaparecer es el mástil. Fue Aristóteles el primero en compilar una lista de evidencias empíricas de esa esfericidad. Posteriormente, Eratóstenes de Cirene calculó con notable precisión la circunferencia terrestre, estimándola en unos 40 000 km.

A finales del año pasado Francia conectó a la red eléctrica el primer reactor de fisión nuclear en 25 años. Y para entender el disparate económico que representa solo hace falta echar mano de las matemáticas más simples.

El nuevo reactor EPR de la central nuclear de Flamanville se conectó a la red con tan “solo” doce años de retraso y el coste de su construcción y puesta en marcha ha sido de unos respetables 19.100 millones de euros,

Un equipo internacional de físicos, que incluye al Dr. Mir Faizal de la Universidad de Columbia Británica (UBC) y al renombrado físico Dr. Lawrence M. Krauss, ha demostrado matemáticamente que el universo no puede ser una simulación por computadora.

Sus hallazgos, publicados en el Journal of Holography Applications in Physics, no solo desmienten la idea, sino que revelan algo mucho más profundo sobre la naturaleza de la realidad: el universo se basa en un tipo de “comprensión” que existe más allá del alcance de cualquier algoritmo.

Es un video, no hay descripción escrita a no ser que sea una transcripción del audio del video. Y no la hay. Descripción de longitud menor que lo estipulado. El documento lo merece.

Un estudio liderado por el físico Mir Faizal demuestra que la realidad no puede ser simulada por ningún ordenador. Combinando gravedad cuántica y teoremas de Gödel, los investigadores muestran que existen verdades físicas imposibles de captar por algoritmos. Esto refuta la hipótesis de que vivimos en una simulación tipo Matrix: el Universo contiene fenómenos no reproducibles por software. Así, la realidad tendría una base no algorítmica que ningún sistema computacional puede emular. Paper: arxiv.org/abs/2507.22950

Como un botón de reset oculto en el universo, un equipo de matemáticos ha encontrado que casi cualquier serie de rotaciones complejas puede deshacerse mediante un reescalado y repitiendo la serie de rotaciones dos veces. Tiene importantes aplicaciones para interpretar imágenes de resonancia magnética.

Las personas que tenemos cierta edad recordamos haber visto las películas, series y grabaciones caseras en cintas de video VHS o Beta, al ser reproducidas en sus correspondientes aparatos de video, mucho antes que los DVD, los discos de Blu-ray (alta definición) o las plataformas digitales actuales a través de internet.

En un estudio de la Universidad de Cornell recientemente publicado en Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), los investigadores analizaron con precisión milimétrica el proceso de corte de una cebolla. Pero no se trató de una simple observación superficial: emplearon cámaras de alta velocidad, microscopios electrónicos, velocimetría por seguimiento de partículas e incluso modelos matemáticos avanzados para desentrañar la física detrás de la acción.
Lo que encontraron es que cortar una cebolla no es una simple separación de capas

El Ministerio del Interior ha declarado asociación de utilidad pública a la Real Sociedad Matemática Española (RSME) tras la resolución firmada este 16 de septiembre de 2025 por la Subdirección General de Asociaciones, Archivos y Documentación. Para la presidenta de la RSME, “esta declaración no solo pone en valor el papel de la RSME como referente en la promoción de la ciencia y la investigación matemática en España, sino que también reportará importantes beneficios fiscales a la institución y a sus miembros que ayudarán al desarrollo".

A principios del siglo XIX, el matemático francés Jean-Baptiste Joseph Fourier descubrió una manera de tomar cualquier función y descomponerla en un conjunto de ondas fundamentales, o frecuencias. Si volvemos a sumar esas frecuencias constituyentes, recuperamos la función original. La técnica, hoy conocida como la transformada de Fourier, permitió que este matemático —antiguo defensor apasionado de la Revolución francesa— provocara a su vez una auténtica revolución matemática. También encontramos la transformada de Fourier en nuestros ordenador

La inteligencia artificial vuelve a protagonizar un hito inesperado, esta vez en un terreno reservado a especialistas: las matemáticas puras. Un experimento reciente con GPT-5 Pro, el modelo avanzado de OpenAI, ha mostrado que la IA es capaz de generar una prueba matemática inédita, ampliando un resultado abierto en un artículo de investigación sobre optimización convexa. Aunque la contribución no supera el trabajo final realizado por investigadores humanos, el episodio es revelador sobre el futuro de la colaboración entre humanos y máquinas...

La expresión «asumamos una vaca esférica» (“assume a spherical cow”) se ha convertido en una broma interna entre científicos, especialmente físicos, que se burlan con cariño, más o menos, de su propia tendencia a simplificar la realidad hasta el absurdo para poder trabajar con ella matemáticamente. Yo la he usado, mis compañeros la han usado, mis profesores también, sus profesores también y así hasta… ¿Hasta dónde? ¿Donde empezó la broma de la vaca esférica?

La famosa cuestión de los tres cuerpos se remonta a Newton en los años 1680, y atrajo a matemáticos y físicos como Euler, Lagrange y otros. Poincaré descubrió que no existen integrales primeras completas para el sistema y que sus órbitas son muy sensibles a las condiciones iniciales —esto sentó las bases de la teoría del caos. A partir de este punto, se presenta una serie de avances cronológicos en la búsqueda y descubrimiento de órbitas periódicas para el problema de los tres cuerpos:

Si voy más rápido llego antes. Si funcionaba en los exámenes de matemáticas en los que calcular cuánto tardaba en llegar un tren, la lógica nos indica que en los viajes espaciales debería ocurrir igual. Dicho de otro modo, mejor viajar a mil veces la velocidad de la luz que a casi la velocidad de la luz, ¿no? Pues resulta que no.

¿Cuántas veces necesitas barajar un mazo de cartas para que estén realmente revueltas? ¿Cuánto uranio se necesita para construir una bomba nuclear? ¿Cómo puedes predecir la siguiente palabra en una oración? ¿Y cómo sabe Google cuál es la página que estabas buscando? La razón por la que tenemos la respuesta a estas preguntas se debe a

Andréi Márkov. Riazán, 14 de junio de 1856 — San Petersburgo, 20 de julio de 1922) fue un matemático ruso conocido por sus trabajos en la teoría de los números y la teoría de probabilidades