Arrancan las charlas de doctorandos! Será este viernes, 3/11, en el horario de la práctica. Hablarán Tomás Cicchini, Candela Szischik y Federico Ravanedo. A continuación, los títulos y/o resúmenes de las charlas. Van a ver que la sesión promete mucho.

Tomás Cicchini: La física estadística de los grafos aleatorios

A mediados de siglo XX, la teoría de grafos aleatorios tuvo sus primeros grandes resultados, de la mano de los desarrollos propuestos por Erdös y Rényi. No obstante, tuvieron que pasar cerca de 40 años para que, a finales de siglo, surgieran modelos que lograsen capturar ciertas características de los grafos con los que se intenta describir a sistemas complejos reales. Por ejemplo, uno de ellos -Barabasi model-, está basado en unas ecuaciones maestras que modelan dos principios fundamentales: crecimiento y preferencia. En búsqueda de cierta sistematización de estos modelos y con fuerte base estadística, a partir de este siglo surgió una nueva rama de modelos de grafos aleatorios basados en el principio de máxima entropía. Los modelos de grafos aleatorios exponenciales son hoy por hoy el paradigma de grafos aleatorios por excelencia y a lo largo de la charla se buscará relacionarlos con nociones de física estadística, tanto las que son equivalentes a las ya conocidas como aquellas que nos sonarán totalmente antiintuitivas.

Candela Szischik: Procesamiento de información en sistemas biológicos

La vida depende tanto del flujo de información como del flujo de energía. Partiendo desde componentes básicos de la teoría de la información, exploramos ejemplos en los que ha sido posible medir, directamente, el flujo de información en redes biológicas o, de manera más general, en los que se han utilizado ideas de la teoría de la información para guiar el análisis de experimentos. Los sistemas de interés van desde moléculas individuales (la diversidad de secuencias en familias de proteínas) hasta grupos de organismos (la distribución de velocidades en bandadas de pájaros) y todas las escalas intermedias. Muchos de estos análisis están motivados por la idea de que los sistemas biológicos pueden haber evolucionado para optimizar la recopilación y representación de información, y donde veremos evidencia experimental de esta optimización, nuevamente en una amplia gama de escalas.

Federico Ravanedo: Markov Chain Monte Carlo

En la última clase práctica les prometí que les compartiría referencias interesantes sobre motores cuánticos, así que aquí estoy cumpliendo la promesa. Acá tienen el paper de Rossnagel et al (de 2015) donde reportan la realización experimental del primer motor cuya sustancia de trabajo es un solo ion. El sistema es exactamente el mismo que ustedes tienen que estudiar en la guía 7; Rossnagel y compañía también lo estudiaron teóricamente, en este paper de 2012. La realización experimental se basa en un método para atrapar iones ideado por Wolfgang Paul, el de la foto, que no debe confundirse con Wolfgang Pauli aunque, como él, ganó el premio Nobel, en 1989, por este método. El método es increíblemente simple, acá tienen un video donde lo pueden visualizar. Otro motor cuántico implementado poco después del de Rossnagel y compañía es el que se reporta en este paper, que cuenta con alguien de la casa, Christian Schmiegelow, entre sus autores. Y por último, acá tienen el paper que les comenté al final de la clase, sobre una implicación interesante del entrelazamiento cuántico: la posibilidad de extraer trabajo en el borrado de una memoria cuántica.

En la última clase teórica se habló del “ratchet and pawl” de Feynman, una máquina ingeniosa que, a primera vista, parece violar la segunda ley de la termodinámica, aunque un análisis más cuidadoso muestra que no lo hace. Feynman habló de esa máquina en sus famosas “Lectures on physics”, y también en la serie de charlas “The character of physical law” que dio en Cornell en 1964, un año antes de recibir el Nobel. El video es eso, el extracto de esas charlas donde habla del ratchet and pawl. Si quieren ver el ciclo entero (lo cual es muy recomendable porque Feynman es una fuente inagotable de saber e imaginación), lo pueden encontrar acá.