Publicado 05/05/2021 14:21

Soluciones para un fluido capaz de simular cualquier máquina de Turing

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Fluido - WIKIPEDIA

   MADRID, 5 May. (EUROPA PRESS) -

   Cuatro investigadores españoles han conseguido, por primera vez, construir soluciones para un fluido capaz de simular cualquier máquina de Turingñ.

   Según explica el ICMAT (Instituto de Ciencias Matemáticas), una máquina de Turing es una construcción abstracta capaz de simular cualquier algoritmo. Recibe, como dato de entrada, una secuencia de ceros y unos y, tras un número de pasos, devuelve un resultado, también en forma de ceros y unos.

   El fluido estudiado por los investigadores se puede considerar como una máquina de agua; toma como dato de entrada un punto del espacio, lo procesa --siguiendo la trayectoria del fluido por ese punto-- y ofrece como resultado la siguiente región a la que se ha desplazado el fluido. El resultado es un fluido incompresible y sin viscosidad --las ecuaciones de Navier-Stokes sí consideran la viscosidad-- en dimensión tres. Es la primera vez que se consigue diseñar una máquina de agua.

   Una de las consecuencias principales del resultado es que permite probar que ciertos fenómenos de la hidrodinámica son indecidibles. Por ejemplo, si se lanza un mensaje dentro de una botella, no se puede asegurar que llegue a su destinatario. Algo parecido les ocurrió a los 29.000 patitos de goma que cayeron de un carguero durante una tormenta y se perdieron en el océano en 1992: nadie pudo predecir dónde aparecerían.

   Es decir, no existe ningún algoritmo que permita asegurar si una partícula fluida pasará por cierta región del espacio en tiempo finito. "Esta incapacidad de predicción, que es distinta a la que establece la teoría del caos, supone una nueva manifestación del comportamiento turbulento de los fluidos", afirman los investigadores en un comunicado.

   El equipo estña integrado por Eva Miranda, catedrática de la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC), y miembro del Instituto de Ciencias Matemáticas (ICMAT), del Observatoire de París (Francia) y del Centre de Recerca Matemtica (CRM); Daniel Peralta-Salas (ICMAT-CSIC); Robert Cardona (BGSMath - UPC) y Francisco Presas (ICMAT-CSIC), han publicado los resultados este jueves en la revista 'Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS)'.

   "En la teoría del caos, la impredecibilidad está asociada a la extrema sensibilidad del sistema con las condiciones iniciales --el aleteo de una mariposa puede generar un tornado--, en este caso se va más allá: probamos que no puede haber ningún algoritmo que resuelva el problema, no es una limitación de nuestro conocimiento, sino de la propia lógica matemática", destacan Miranda y Peralta-Salas. Esto muestra la complejidad del comportamiento de los fluidos, que aparecen en diversos campos, desde la predicción del tiempo atmosférico hasta la dinámica en caudales y cascadas.

   Sobre su relación con el problema de Navier-Stokes, incluido en la lista de los Problemas del Milenio de la Fundación Clay, los investigadores son cautelosos. "La propuesta de Tao es, de momento, hipotética", aseguran. Su idea es usar un ordenador de agua para forzar al fluido para que acumule más y más energía en regiones cada vez más pequeñas, hasta que se forme una singularidad, es decir, un punto en el que la energía se haga infinita. La existencia o no de singularidades en las ecuaciones es, precisamente, el problema de Navier-Stokes. Sin embargo, "de momento no se sabe hacer esto para las ecuaciones de Euler o Navier-Stokes", afirman los científicos que han discutido sus resultados con Tao.

   La máquina de agua de Cardona, Miranda, Peralta-Salas y Presas --la primera que existe--, está guiada por las ecuaciones de Euler pero sus soluciones no tienen singularidades. Para su diseño han sido clave diversas herramientas de geometría, topología y sistemas dinámicos desarrolladas en los últimos 30 años. En concreto, se combina la geometría simpléctica y de contacto y la dinámica de fluidos, con la teoría de ciencias de la computación y la lógica matemática. "Nos ha costado más de un año entender como conectar los diversos cables de la demostración", concluyen los científicos.