Álgebra Lineal.
¡Es hermosa! :D.
El álgebra lineal, como el té, se puede preparar de varias maneras diferentes y con diferentes intensidades. Nos dicen que tanto los estudiantes de la Facultad de Contaduría y Administración como los de Ingeniería y por supuesto nosotros en Ciencias tomamos álgebra lineal. Sin embargo, quienes la toman en la FCA opinan que Ingeniería aprende AL de maneras muy abstractas, al ver matrices y sus manipulaciones. (Parece que en la FCA el enfoque en el álgebra lineal es resolver sistemas de ecuaciones lineales, no sé si les enseñen algo de vectores al final). De cualquier forma, aunque el álgebra lineal se puede legítiamente reducir a un montón de manipulaciones de matrices, este punto de vista me parece que no provee un entendimiento profundo de qué es lo que está ocurriendo de fondo y cómo y cuándo es conveniente utilizar una herramienta específica. Esta confusión respecto al álgebra lineal puede ser parcialmente causada por el flujo de su desarrollo histórico. Generalmente, mostrar el desarrollo histórico de un área de las matemáticas y motivar su estudio mediante los problemas clásicos que impulsaron su existencia resulta útil para promover un entendimiento más efectivo del área. Sin embargo, me parece que este no es el caso con el álgebra lineal: históricamente se desarrolló para resolver sistemas de ecuaciones lineales, y buscar las propiedades del conjunto de soluciones (las cuales resultan ser un espacio vectorial). El tema del determinante y las manipulaciones de matrices tuvieron una enorme importancia durante muchísimo tiempo en el desarrollo de esta materia y su enseñanza. Curiosamente, el empuje al rigor y la abstracción ayudó a clarificar muchísimo varios de los puntos claves de esta materia (lo cual no ocurre generalmente con otras materias, ver mi post sobre “Fenómenos Colectivos o COF” para leer algo al respecto).
De manera personal, me parece que el método moralmente correcto para enseñarla: es comenzar con espacios vectoriales abstractos y aterrizar luego en manipulaciones de matrices como un ejemplo de un caso particular de un teorema general abstracto.
¡El álgebra lineal es genial! Yo creo que todo el mundo debiera tomar álgebra lineal II, y que es la materia más importante que llevo en cuarto semestre: todas mis otras materias (cálculo, ecuaciones diferenciales, electromagnetismo) están usando fuertemente resultados de Lineal II, al punto en el que tal vez ecuaciones diferenciales debiese ser llamada “lineal aplicada a diferenciales”. Es increíblemente útil tomar Lineal II, ya que Lineal I es apenas lo necesario y suficiente para justificar lo que hiciste en el laboratorio de mecánica (como linearizar y ajustar mínimos cuadrados), pero II sirve para ver espacios con producto interior de adeveras, espacios invariantes, y una introducción a la teoría espectral o de descomposición espectral de operadores lineales. Teniendo un buen curso de lineal II también se ven tensores, los cuales son la maquinaria que subyace a las formas diferenciales y con la cual se construye la teoría de integración sobre variedades. Los Teoremas de Cambio de Variable y el Gran Teorema Fundamental del Cálculo se aprecian mucho mejor desde esta perspectiva, además de ser increíblemente útiles para calcular cosas prácticas.
Tomando sólo álgebra lineal I, te puedes quedar con la idea de que los operadores lineales son como un búfalo de agua: una criatura inconmensurablemente poderosa, pero fundamentalmente mansa y dócil. Aunque es parcialmente verdadero, no es la imágen completa: las transformaciones lineales si son increíblemente poderosas, y son en general dóciles y buena onda. Sin embargo, tienen también sus intereses y aspiraciones, y con el mismo poder que nos ayudan, perseguirán también sus propios objetivos. Para conocer más de cerca a estos bichos y entender qué las motiva y cuáles son sus intereses, es apenas suficiente tomar lineal II.
Creo que uno de mis aspectos favoritos del álgebra lineal es la estructura de semántica causal de sus demostraciones: pobremente dicho, diría que las cosas se suceden de manera muy lineal. Haciendo un intento, puedo decir que las implicaciones en las demostraciones en esta materia tienden a tener una semántica rica; una intuición y geometría profundas: son implicaciones de causación semántica (al menos en el grado de la intuición: algunas relaciones causan o determinan otras. Ejemplo: el espacio propio asociado a un valor propio es un subespacio del subespacio invariante asociado a ese valor propio. Tomado directamente, suena a álgebra seca. Sin embargo, pensando en el espacio propio como una fechita o una dirección general en la cual los vectores son sólo contraídos o enlongados (escalados) al aplicarles la transformación (en lugar de cambiar su dirección, sólo cambia su magnitud), si tomas los vectores que están “cerca” de este espacio (el espacio T-invariante), estos vectores que lo rodean contienen toda la dirección original).
Para muchos estudiantes en la facultad, Lineal I es su primer acercamiento a las matemáticas abstractas y fuera de un contexto particular conocido, como los espacios R^2 y R^3. Es por este empuje hacia la abstracción que muchos profesores consideran Lineal I como prerrequisito indispensable (y a veces suficiente!) para tomar cursos de matemáticas más avanzados y abstractos (como lógica matemática, conjuntos, u otros cursos “de adeveras”). Por otro lado, sus resultados, métodos, y técnicas son utilísimos para muchas materias posteriores (como geometría y topología diferenciales), por lo que su contenido es fundamental para seguir avanzando sobre este camino.
Más allá de todo lo anterior, el álgebra lineal también tiene aplicaciones prácticas sorprendentes e impresionantes, como realizar análisis discursivo para determinar muchas características de las personas a quienes analiza (como su probabilidad de padecer enfermedades mentales o convertirse en terroristas en el futuro). Creo personalmente que esto es una cosa que le falta fuertemente a la enseñaza del álgebra lineal (y de las matemáticas en general) en nuestra Facultad: la aplicación práctica en la vida real. Aunque quienes estudian actuaría eventualmente se hacen cargo de esto, la mayor parte de los profesores de matemáticas y de Física no hacen más que el menor esfuerzo posible (y envían a sus ayudantes a aplicar el álgebra lineal en la resolución de ecuaciones diferenciales! ¡Wohoo! ¡Es un área diferente de las matemáticas! Pero mira qué aplicado…). Tener prácticas y laboratorios de computación para resolver problemas concretos podría ser un modo efectivo de comenzar a cerrar esta brecha, usando esta materia para hacer más eficientes las rutas de los aviones en el cielo (mínimos cuadrados), o planificando las áreas de casas para que la gente viva mejor (cadenas de Markov). Por último, quiero cerrar este párrafo con unas palabras de advertencia: es importante y necesario no dejarse llevar por la enorme aplicabilidad de esta área de las matemáticas para representar información: ¡Las personas no son números ni vectores! Aunque leí hace poco que la técnica conocida como LSA y algunos de sus amigos pueden predecir por ejemplo si una persona tiende a padecer una enfermedad mental (resulta que quienes probablemente las padezcan tienden a saltar de manera arbitraria entre dominios semánticos por asociación libre), las técnicas matemáticas no pueden capturar su propia realidad (Incompletud de Gödel), menos la realidad Física material (Incertidumbre de Heisemberg), y mucho menos la realidad de una persona, individuos con una complejitud inconmensurable con las matemáticas modernas más refinadas. De este modo, aunque las matemáticas puedan ser útiles para proveer información y prevenir posibilidades potenciales, se debe de mantener la toma de decisiones importantes (como darle una visa (papelito en el pasaporte, no tarjeta de crédito) a alguien) fuera de las garras de la automatización computacional apoyada sobre las mejores técnicas matemáticas. Una persona siempre debe (o debiera) tomar estas determinaciones.
Review de libros:
- Lang Introduction. La leyenda es que lo escribió en un fin de semana. Nuestro profesor nos comentó que no está al nivel de enseñanza de álgebra lineal en nuestra facultad, lo cual es mayoritariamente cierto. Es bueno para tomarlo entre primer y segundo semestre y hojearlo en vacaciones, una buena introducción al álgebra lineal al alcance de geometría analítica.
- Lang serio. Es bueno. Su enfoque parte de la óptica moderna del álgebra lineal, lo cual es adecuado, pero me parece que la secuenciación de sus temas puede dejar un poco que desear. El programa oficial de álgebra lineal de la facultad lo sigue muy de cerca, pero la mayoría de los profesores siguen más bien el Friedberg.
- Friedberg. Es la biblia del álgebra lineal para muchos de los profesores de la Facultad, por lo que nunca hay disponibles en la biblioteca. Si quieren encontrar uno, tal vez puedan buscar en la sección de historia y filosofía de las ciencias, o en biología ya que la gente los esconde allí. Este libro brilla primordialmente por su estructura de organización excelente, con los temas en la secuenciación adecuada. Sin embargo, su contenido es bueno, pero no excelente en todos puntos (la sección de determinantes de dejó algo que desear… hay que complementarla con otro texto). Es difícil aprender de él cuando lo lees tu solo, mucho mejor complementarlo con un buen curso que lo lleve como libro de cabecera: le puedes preguntar al profesor tus dudas en clase, y comentar lo que sea que no esté claramente explicado.
- Axler. Linear Algebra done Right. Este libro es un manifesto del punto que explicité arriba, al decantarse por el modo moderno de entender el álgebra lineal desde una perspectiva de abstracción y generalidad en lugar de aplicaciones y manipulaciones con matrices. Específicamente, lo logra a través de evitar a toda costa el uso de determinantes. Enfoque interesante, pero me cae gordo el autor.
- Brown. Linear Algebra Done Wrong. Me gustó más que el Axler. Tiene el enfoque correcto y adecuado para enseñar este curso. Es en efecto una respuesta directa al Axler, y es un diálogo curioso dentro del punto de vista moderno del álgebra lineal. Se podría decir que Brown es un moderado con respecto al empuje por generalidad y abstracción, quien piensa que la talacha concreta y los determinantes todavía tienen su lugar y son útiles para ciertos propósitos. Mientras tanto, Axler debe ser un radical que busca generalidad y abstracción por ellas mismas.
- Strang?? (?). La verdad nunca lo leí.
- The manga guide to linear algebra. Es divertido como entretenimiento. No se puede esperar aprender mucho de él, y su enfoque es el criticado arriba por reducir el álgebra lineal a manipulaciones de matrices.
- 3blue1brown: The essence of Linear Algebra. Serie excelente de excelentes videos en youtube que versan sobre la intuición geométrica fundamental y profunda del álgebra lineal. Proveen una forma de visualizar la geometría detrás del álgebra que forma una fuerte intuición útil para después (tener estructuras para) buscar soluciones a problemas (o motivos semánticos de interacciones causales en la semántica para construir demostraciones).