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post di argomento matematico del 2026

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Questa storia di Navier-Stokes

Se persino il Corsera ieri mattina parlava della risoluzione da parte di OpenAI delle equazioni di Navier-Stokes (altri italici quotidiani non pervenuti). Quelle equazioni intendono modellare il comportamento dei fluidi viscosi (quindi reali), ed è stata trovata e verificata formalmente una soluzione alle equazioni che parte da una condizione normale e arriva in un tempo finito ad avere un comportamento che esplode, il che significa che come modello non possono essere davvero corrette.
Se volete una spiegazione più dettagliata ma comprensibile, vi consiglio il post dei miei amici di MaddMaths!, che oltre alla storia delle equazioni e della loro importanza (sono uno dei sette Problemi del Millennio) racconta di tutto quello che ci sta dietro oltre alla matematica. Due matematici spagnoli, Diego Córdoba e Luis Martínez-Zoroa, avevano avuto qualche anno fa un’idea promettente che aveva portato ad alcuni nuovi risultati nel caso in cui veniva aggiunta energia al sistema in modo non fisico; l’anno scorso Tristan Buckmaster della New York University e Levent Alpöge di Anthropic (!) hanno cominciato a lavorare sul problema e ad agosto avevano formalizzato il caso di energia “naturale” ma senza viscosità con una nuova tecnica assistita dall’IA; a quel punto a OpenAI hanno sentito delle voci che Anthropic aveva una soluzione e si sono buttati a pesce con un attacco a forza bruta (si calcola che hanno speso l’equivalente di 22 milioni e mezzo di dollari, ai prezzi di computazione correnti) per arrivare per primi alla soluzione. Ma quello che è peggio è che Buckmaster afferma che gli avevano telefonato da OpenAI dicendo che gli lasciavano la paternità dell’articolo se affermava che il lavoro era stato completato da un modello OpenAI… e non avesse indicato Alpöge come coautore, essendo della concorrenza.

Il sospetto è che OpenAI abbia recuperato le informazioni che Buckmaster e Alpöge si sono scambiati con OpenAI Codex. Il comunicato di OpenAI è piuttosto fumoso: afferma che gli esseri umani non hanno guardato quelle informazioni (probabilmente vero), né l’hanno fatto gli agent AI (e qua avrei qualche dubbio, visto come stanno facendo: vedi il caso HuggingFace), ma non possono escludere che nel materiale di addestramento del loro nuovo modello possa esserci stata qualche informazione anonima sul tema (vedete il loro naso che si allunga?)

Alla fine della fiera, il risultato pratico è che il teorema è stato dimostrato ma è partito un casino tale che sembra di essere tornati alle disfide matematiche del Cinquecento, con la differenza che le dimostrazioni dei risultati ottenuti sembrano troppo oscure per portare avanti la ricerca matematica. E comunque l’IA è brava, ma solo se la si sa indirizzare.

Ultimo aggiornamento: 2026-09-10 11:13

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Il teorema di Balinski e Young

Forse è vero che la democrazia è il peggior sistema di governo, eccetto tutti gli altri. Sicuramente è vero che non può essere sempre davvero equo come si crede, e questo lo si dimostra matematicamente. Uno dei risultati probabilmente meno noti è quello pubblicato dai matematici Michel Balinski e Peyton Young nel loro libro del 1982 Fair Representation: Meeting the Ideal of One Man (ma il teorema era già stato reso noto nel 1980). Esso afferma che in un sistema elettorale proporzionale con almeno quattro partiti non è possibile garantire che vengano rispettate la regola del quoziente e la monotonicità del rapporto dei voti.

Per prima cosa, le definizioni. La regola del quoziente afferma che se in un sistema elettorale si calcolano i seggi ottenuti da ciascun partito moltiplicando il numero totale di seggi per il rapporto tra i voti dati al partito e quelli totali, il numero di seggi si deve ottenere arrotondando per difetto o per eccesso il valore trovato. Se ci fossero 7 seggi, 1000 voti validi e il partito A ne ha presi 300, il numero teorico di seggi ottenuti sarebbe (300/1000)×7 = 2,1 e quindi gli si devono assegnare due oppure tre seggi. La monotonicità del rapporto dei voti afferma invece che se da un’elezione alla successiva il rapporto A/B tra i voti presi da A e quelli presi da B aumenta, quindi A cresce più di B (oppure cala meno di B), allora A non può perdere seggi a favore di B. Inoltre se all’interno dell’elezione A ha più voti di B allora non può avere meno seggi.

Entrambe le richieste sembrano logiche ed eque. Balinski e Young hanno però costruito un esempio che non permette di soddisfare entrambe le richieste. Supponiamo che ci siano 7  seggi disponibili, e nella prima elezione la distribuzione dei voti dà questo risultato: A 5,01 seggi, B 0,67 seggi, C 0,67 seggi, D 0,65 seggi. Avendo solo il dato di una elezione non possiamo applicare la monotonicità ma solo il quoziente: l’unica possibilità è dare cinque seggi ad A, un seggio ciascuno a B e C, e nessun seggio a D. Andiamo all’elezione successiva, dove c’è stato un mezzo ribaltone: stavolta A avrebbe 3,99 seggi, B 2,00 seggi, C 0,50 e D 0,51. Per il quoziente A può avere 3 o 4 seggi, B ne ha sicuramente 2, C e D ne possono avere 0 oppure 1. I due casi possibili, considerando che D non può avere meno seggi di C, sono pertanto 3-2-1-1 e 4-2-0-1.  In ogni caso A ha perso almeno un seggio e D ne ha guadagnato 1. Ma il rapporto A/D nella prima elezione era 7,71 mentre nella seconda è 7,82; quindi la monotonicità del rapporto dei voti non è rispettata.

Cosa succede in pratica? Nulla. Innanzitutto la regola del quoziente è applicata in maniera molto più rigida: si parla infatti di metodo dei resti, che assegna i “seggi frazionari” a chi ha la frazione maggiore una volta assegnati i “seggi interi”; in questo modo la monotonicità all’interno della singola elezione è assicurata. Per quanto riguarda la monotonicità tra un’elezione e l’altra, ce lo vedete il leader di un partito a dire “non è giusto, in percentuale sono andato meglio di quell’altro partito ma ho perso comunque un seggio che è andato a loro”? E ce li vedete i simpatizzanti di quel partito capirci qualcosa? Questo risultato è insomma interessante in teoria, ma non ci cambia la vita se non per sapere che ancora una volta i principi di rappresentatività sono solo un’approssimazione e non una regola matematica.

Nota: corretto l’errore nei rapporti AD, come da commento

Ultimo aggiornamento: 2026-09-09 17:45

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Un foglio di calcolo “all’indietro”

Se usate un foglio di calcolo, sapete che i risultati delle formule sono automagicamente aggiornate quando cambiate il valore in una cella. Se mettete nella clla A1 il numero 3, nella cella B1 il numero 7, e nella cella C1 la formula “=A1×B1” il risultato che vedrete è 21; ma se poi mettete 6 nella cella A1 allora C1 diventerà 42.

Non sarebbe bello che se al posto di 42 nella cella C1 mettessimo 14 allora il valore in A1 diventasse 2, calcolando all’indietro il valore che rende corretta la formula? Beh, anche Victor Poughon lo ha pensato e così ha creato bidicalc. Il progetto è ovviamente poco più di uno scherzo, anche perché non è sempre possibile trovare una soluzione unica per la propagazione all’indietro di un valore: se nel mio esempio avessimo A1=6 e B1=14, allora C1=84. Se mettessimo 42 potremmo avere 3 e 14 oppure 6 e 7, e non abbiamo modo di distinguerli. Credo però che sia interessante pensare a come si possa implementare un foglio di calcolo che lavori in quel modo, perché si ha un’idea migliore di come funzioni la matematica.

Inizialmente avevo messo un + anziché un × nella formula… tra l’altro con il + sarebbe stato impossibile propagare all’indietro nel mio esempio iniziale, anche se avessi correttamente sommato i due valori, perché ci sarebbero state troppe possibilità

Ultimo aggiornamento: 2026-09-02 09:53

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Monty Hall in coppia: come trovare la soluzione

Il quizzino di domenica scorsa ha una soluzione che sembra essere stata tirata fuori da un cappello: come si potrebbe immaginare un protocollo di questo tipo? In realtà le cose non stanno proprio così: pensandoci su attentamente, non è troppo difficile arrivare alla soluzione. Il trucco è pensare a tutti i casi possibili contemporaneamente anziché cercare di lavorare caso per caso. Vediamo come si può fare.

Innanzitutto ricordo il contesto. Ci sono tre oggetti a, b, c; due giocatori, che chiameremo A e B, devono trovare l’oggetto corrispondente al loro nome. Essi hanno due tentativi ciascuno a disposizione ma non possono scambiarsi informazioni, quindi l’algoritmo da seguire deve essere preparato a priori. Sappiamo che ci sono sei permutazioni possibili di a, b, c; sappiamo anche che un singolo giocatore non può fare meglio di una probabilità 2/3, e quindi quello è il valore massimo ottenibile. Detto in altri termini, l’algoritmo può al massimo dare la risposta corretta in quattro casi su sei. Nel nostro gioco, “risposta corretta” significa che entrambi i giocatori trovano il loro oggetto; per massimizzare le probabilità di farlo, dobbiamo fare in modo che non capiti mai che uno solo indovini, ma quando il primo sbaglia sbagli anche il secondo. In tal modo compattiamo il più possibile gli errori.

Cominciamo dalla prima scelta del primo giocatore: è assolutamente casuale, quindi diciamo che apre la porta 1. I casi sono due: o c’è l’auto oppure no. (Non mi interessano le probabilità relative, almeno per il momento). Se l’auto è là le permutazioni corrispondenti sono abc e acb; al giocatore 2 basterà non aprire la porta 1 e la squadra vince. Questo ci fa dedurre che la prima mossa del secondo giocatore non deve essere la porta numero 1. Abbiamo trovato due casi vincenti. Se invece l’auto non c’è, può scegliere la porta 2 oppure la 3, che hanno la stessa probabilità di avere l’auto: le quattro permutazioni rimaste sono bac, bca, cab, cba.

Il primo giocatore potrebbe sempre scegliere la porta 2, e quindi trovare l’auto nei casi bac e cab, mentre non la troverà nei casi bca e cba. Passiamo ora al secondo giocatore: visto che sa che il primo non ha aperto la porta 3, la aprirà per prima. Se trova a sa già che hanno perso; se trova b hanno vinto; se trova non sa però quale delle altre due porte aprire, e quindi la soluzione non è ottimale perché abbiamo tre casi in cui perdono: i due che terminano con a e uno dei due che termina con a. Quindi il primo giocatore deve aprire l’eventuale seconda porta a seconda di quello che trova nella prima: le due possibilità sono “scegliere la porta corrispondente a quello che si è trovato” e “scegliere l’altra porta”. Di per sé la situazione resta simmetrica, perché basta cambiare il numero alle porte 2 e 3; possiamo quindi immaginare che faccia la prima scelta, e quindi vinca nei casi cbabac e perda nei casi cab bca. Passiamo al secondo giocatore. Aprendo la porta 2, se trova b hanno vinto, perché le due combinazioni con b al secondo posto sono entrambe vincenti per il primo. Se trova a, i due casi possibili sono cabbac; gli conviene sperare nella seconda, perché se fosse la prima tanto avrebbero già perso. Quindi aprirà la prima porta. Similmente se trova c gli converrà aprire la terza porta. Per i curiosi: se il primo giocatore avesse scelto l’altra strategia, e quindi i casi perdenti fossero cbabac, naturalmente il secondo giocatore avrebbe dovuto aprire inizialmente la porta 3: come dicevo, basta scambiare tra loro le due porte. Si sarebbe arrivati comunque alla soluzione, ma l’algoritmo sarebbe stato più difficile da memorizzare.

Il vantaggio di questo gioco in miniatura è che le possibilità sono così poche (sei…) da poter fare l’analisi a mano. Ma il principio “cercare di raggruppare insieme tutti i casi perdenti, così ce li togliamo dai piedi in un colpo solo” è importantissimo in questo tipo di problemi. Il secondo principio da notare è che anche in un caso così semplice non è possibile definire una strategia indipendente da cosa appare nella prima porta aperta. A un certo punto mi ero detto “ma non possiamo far scegliere per esempio a entrambi i giocatori una permutazione ciclica di abc? Poi ho guardato ed evidentemente la cosa funziona solo se la permutazione è effettivamente ciclica, quindi la probabilità di vittoria finale è solo del 50%. Questo significa che non basta indovinare o sbagliare entrambi, ma bisogna anche pensare a come l’altro concorrente può sbagliare!

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Numeri sublimi

I numeri perfetti li conoscete probabilmente tutti: sono quelli per cui la somma dei divisori propri è uguale al numero stesso. Gli esempi canonici sono 6, che ha divisori 1, 2, 3; 28, che ha divisori 1, 2, 4, 7, 14; 496, che ha divisori 1, 2, 4, 8, 16, 31, 62, 124 e 248. Non sono noti molti numeri perfetti: al momento ne conosciamo 52.

Un numero sublime è invece un numero che ha un numero perfetto di divisori, e la somma di questi divisori è ancora un numero perfetto. Per esempio 12 è un numero sublime: ha come divisori 1, 2, 3, 4, 6, 12 (sono 6, e abbiamo visto che 6 è un numero perfetto), e la somma di questi divisori è 28, altro numero perfetto. Ci sono altri numeri sublimi? Certo! Un altro è 6.086.555.670.238.378.989.670.371.734.243.169.622.657.830.773.351.885.970.528.324.860.512.791.691.264, come vi sarete sicuramente accorti. Infatti il numero si fattorizza come (2126)(261 − 1)(231 − 1)(219 − 1)(27 − 1)(25 − 1)(23 − 1), il che significa che ha 8128 divisori la cui somma è 2126(2127-1), il dodicesimo numero perfetto. Tutti i fattori, tranne il primo, sono numeri primi di Mersenne, che sono intimamente legati ai numeri perfetti; questo numero sublime è stato ricavato così, non è che si siano testati tutti i numeri fino a quello.

Ah, la sequenza (si fa per dire) dei numeri sublimi conosciuti è ovviamente su OEIS. Direi che comunque vista la loro rarità il nome è più che appropriato, no?

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Sul sudoku a spirale e la sequenza Pulsar

la soluzioneL’ultimo quizzino della domenica presentava un problema con una specie di “sudoku a spirale”: una griglia 5×5 nella quale in ciascuna riga e colonna troviamo i numeri da 1 a 5, e sulla spirale abbiamo un 1, due 2, tre 3, quattro 4 e cinque 5. La soluzione è mostrata qui a destra: magari vi siete accorti che nella spirale, partendo dal centro e andando verso l’esterno, troviamo una successione che possiamo suddividere come 5-45-345-2435-14325. Se siete amanti dei pattern come me, avrete anche notato che la successione dei numeri non cerchiati è in un certo senso il suo complementare: abbiamo infatti 1-21-321-4231. In entrambi i casi abbiamo gruppi di dimensione crescente, e la somma delle cifre rispettive di ciascun gruppo è sempre 6. Richard Green ha parlato di questa struttura: il suo post è dietro paywall, ma potete leggere qualcosa in più sulla struttura in questo preprint di Vadim Ponomarenko che descrive appunto la sequenza Pulsar, quella che parte da 1.

La sequenza Pulsar è una delle ultime aggiunte a OEIS, il che significa che è qualcosa di davvero nuovo: cosa piuttosto incredibile, dopo decenni di ricerca di successioni di interi. I primi suoi termini sono

1, 2, 1, 3, 2, 1, 4, 2, 3, 1, 5, 2, 3, 4, 1, 6, 2, 4, 3, 5, 1, 7, 2, 5, 4, 3, 6, 1, 8, 2, 6, 4, 5, 3, 7, 1, 9, 2, 7, 4, 5, 6, 3, 8, 1,

il passo successivo della costruzione della sequenza Pulsardove ho scritto alternativamente in corsivo e grassetto i numeri delle sottosequenze per riconoscerli meglio. Riuscite a vedere come queste sottosequenze S(n) sono generate? In pratica il primo termine di S(n) è sempre e l’ultimo è 1; a partire da S(3) i numeri in mezzo sono quelli di S(n−2) a cui si somma 1 e che vengono scritti in ordine inverso. Quindi se S(5) è (5,2,3,4,1) noi scriviamo (6,3,4,5,2), lo rovesciamo in (2,5,4,3,6), gli mettiamo in cima 7 e in fondo 1 e otteniamo S(7). Ma possiamo anche continuare per induzione a costruire quadrati contenenti la sequenza pulsar! Per passare per esempio da 5 a 6 caselle, aggiungiamo una striscia verticale per la spirale e la striscia orizzontale che completa il quadrato: poi sommiamo 1 a tutti i numeri della spirale (nella figura sotto li vedete in rosso), completiamo la spirale con i numeri per formare un quadrato latino (sono in blu nella figura) e infine aggiungiamo S(5) in basso (in verde). Da qui potete facilmente verificare le varie proprietà accennate sopra: esiste un’unica successione, perché c’è solo un modo per riempire righe e colonne: il primo valore è sempre n (perché nell’antipulsar della spirale è 1) e l’ultimo 1 (perché nell’antipulsar è n), e così via.

Ultimo aggiornamento: 2026-08-30 17:23

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Il lemma di Star Trek

Uno dei teoremi di geometria euclidea più utilizzati è quello che afferma che in un cerchio l’angolo al centro è il doppio dell’angolo alla circonferenza corrispondente: nella figura qui a fianco, l’angolo BOC è il doppio dell’angolo BAC.

Il teorema non ha un nome specifico: al più lo si può chiamare Euclide III.20, dal numero della proposizione degli Elementi che lo dimostra. Arthur Baragar, nel suo libro del 2001 A Survey of Classical and Modern Geometries, propose di chiamarlo “Lemma di Star Trek”, visto che il disegno ricorda il logo della Flotta Stellare. È vero che quel logo ha i lati un po’ curvi, ma chi siamo noi per non vedere la somiglianza con questa figura?

(fonte)

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Quadrato alfamagico

Un quadrato magico è una matrice di numeri tutti diversi per cui la somma di ogni riga, di ogni colonna e delle due diagonali dà lo stesso numero, detto costante magica. Di solito lo si vede raffigurato nella forma cinese del Lo Shu, che si pensa essere la prima sua rappresentazione:

4 9 2
3 5 7
8 1 6

In questo caso la costante magica è 15. Questo è l’unico quadrato magico di dimensione 3, a meno di rotazioni e riflessioni: al crescere della dimensione il numero di possibilità aumenta vertiginosamente. Considerate ora questo quadrato magico:

quadrato 3 x 3 alfamagico: le righe hanno numeri 87, 165, 129; 169, 127, 85; 125, 89, 167

Che sia un quadrato magico lo si può verificare facilmente; la somma di righe colonne e diagonali è sempre 381. Scrivete ora in lettere questi numeri:

ottantasette centosessantacinque centoventinove
centosessantanove centoventisette ottantacinque
centoventicinque ottantanove centosessantasette

Ora contate il numero di lettere di ciascun numero.

il numero di lettere dei numeri del quadrato alfamagico precedente. Le righe sono 12, 19, 14; 17, 15, 13; 16, 11, 18

Notate nulla di strano? Abbiamo di nuovo un quadrato magico! La sua costante magica in questo caso è 45. Un quadrato magico di questo tipo si chiama quadrato alfamagico (in una certa lingua). Il concetto è stato ideato da Lee Sallows nel 1986: a questo link trovate i suoi articoli al riguardo. Secondo Sallows, c’è un unico quadrato alfamagico in italiano con numeri sotto il 100, che evidentemente non può essere questo. Anche questa tesi triennale riprende lo stesso quadrato. A questo punto ho chiesto a Claude, che mi ha trovato il quadrato 97,55,79/59,77,95/75,99,57 che però a differenza di questo genera un quadrato magico imperfetto, nel senso che il quadrato derivato ripete alcuni numeri: 12,15,12/13,13,13/14,11,14. A far così ci sono lingue facilitate: in tedesco i numeri 1,2,3,4,5,8,9 hanno tutti quattro lettere e 20,30,40,50,60,70,80.90 ne hanno sette. Teniamoci insomma stretto il nostro quadrato alfamagico: non sarà bello come l’inglese 5,22,18/28,15,2/12,8,25 il cui quadrato derivato è 4,9,8/11,7,3/6,5,10 ma almeno è nostro.

Un’ultima curiosità: il quadrato qui a fianco (l’immagine è dall’articolo di Lee Sallows pubblicato sulla rivista Abacus) è alfamagico in latino. Però mi sa che Sallows abbia barato: almeno per le mie conoscenze di latino il numero 97 non si dice “septem et nonaginta” ma “nonaginta septem”…

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