Vidas curiosas: Dr. George Dantzig y el problema irresoluble

Poca gente aportó tanto a los algoritmos de planificación como el Dr. George Dantzig, básicamente creó toda el área de estudio él mismo. Gracias a dicho trabajo hoy una aerolínea puede programar sus calendarios y asignar personal de forma coordinada y sin problemas.

Lo mismo que usan empresas como Amazon para sus envíos hasta la planificación en industrias pesadas, la programación lineal se usa en fábricas hasta publicidad, arquitectura, diseño, todo.

Pero cuando George era joven tuvo un momento en su vida en el que demostró por qué era tan capaz y que su futuro era brillante. Todo comenzó al llegar tarde a clase...

En 1939, con 25 años, volvió a la universidad a estudiar estadística en la UCLA, en Berkeley, su profesor era Jerzy Neyman, uno de los grandes de la estadística, y fue en su primer año allí donde se dio el incidente que lo llevó más tarde a la fama.

Un día llegó tarde a clase y vio en el pizarrón dos problemas escritos, él pensó que eran tarea para la casa así que los anotó y siguió en la clase ya que nadie le explicó que eran.

Por su cuenta empezó a resolverlos, eran algo más difíciles de lo usual pero no se quejó ya que quien había llegado tarde era él.

Seis semanas más tarde, un domingo por la mañana, alguien golpeaba a su puerta: era el mismísmo Neyman. Los dos problemas que había resuelto Dantzig eran dos problemas que hasta ese momento no tenían resolución en el área de la Estadística.

Para Dantzig era la primera vez que entendía que eran problemas tan difíciles, tal vez el hecho de no saberlo le permitió resolverlos ya que sus compañeros, ante la amenaza de que eran "irresolubles" ni siquiera lo habrían intentado. Seguramente ésto también los mantuvo en ese status de problema-mito, nadie le había dedicado el tiempo suficiente.

El mismo Dantzig contó así esta anécdota y lo que le sirvió para terminar su tesis justamente con estos problemas como tema principal (el primero):

It happened because during my first year at Berkeley I arrived late one day at one of [Jerzy] Neyman’s classes. On the blackboard there were two problems that I assumed had been assigned for homework. I copied them down. A few days later I apologized to Neyman for taking so long to do the homework — the problems seemed to be a little harder than usual. I asked him if he still wanted it. He told me to throw it on his desk. I did so reluctantly because his desk was covered with such a heap of papers that I feared my homework would be lost there forever. About six weeks later, one Sunday morning about eight o’clock, [my wife] Anne and I were awakened by someone banging on our front door. It was Neyman. He rushed in with papers in hand, all excited: “I’ve just written an introduction to one of your papers. Read it so I can send it out right away for publication.” For a minute I had no idea what he was talking about. To make a long story short, the problems on the blackboard that I had solved thinking they were homework were in fact two famous unsolved problems in statistics. That was the first inkling I had that there was anything special about them.

A year later, when I began to worry about a thesis topic, Neyman just shrugged and told me to wrap the two problems in a binder and he would accept them as my thesis.

The second of the two problems, however, was not published until after World War II. It happened this way. Around 1950 I received a letter from Abraham Wald enclosing the final galley proofs of a paper of his about to go to press in the Annals of Mathematical Statistics. Someone had just pointed out to him that the main result in his paper was the same as the second “homework” problem solved in my thesis. I wrote back suggesting we publish jointly. He simply inserted my name as coauthor into the galley proof.

En 1946 obtuvo su PhD ya que del 41 al 46 participó del esfuerzo bélico durante la Segunda Guerra Mundial, luego trabajó en la corporación RAND, fue profesor en Berkeley, y su fuerte estuvo en la matemática estadística y, como mencioné antes, la programación lineal que la USAF utilizó para organizarse, se encontró con John von Neumann con quien compartieron teorías que habían estado estudiando independientemente, desarrolló el algoritmo simplex y muchas cosas más.

Su anécdota terminó en forma de película cuando Matt Damon en Good Will Hunting básicamente hace lo mismo que él pero con la diferencia que en vez de ser un alumno es el portero, pero efectivamente se basó en esta historia real.

Fuentes: 1, 2, 3, 4, 5, 6

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Comentarios

  • Pen Pen    

    Creo que alguna vez me paso eso. Resolver algo desconociendo la dificultad

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  • gorlok    

    Qué historia imposible, quién sabe si de haber sabido que eran problemas irresolubles, si habría podido con ellos.
    Es parecido a lo del impresionante Ramanujan, que ante la falta de educación formal y de acceso a bibliografía, resolvió problemas matemáticos con vías no tradicionales, hasta encontrando soluciones a muchos problemas sin soluciones conocidas.
    Barreras mentales que a veces nos ponemos sin darnos cuenta, aún en cosas muy chiquitas.

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  • JLO    

    imaginate yo que vi esa película y no recuerdo nada menos puedo resolver algún problema en serio je...

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  • Cattel    

    Genial!!

    Voy a colar como tarea el teorema de Fermat en el cuaderno de mi hijo de primer grado a ver si tenemos suerte.

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