Tratamento do axioma Matemática(M) ∩ Física (F) = ∅ – não há matemática embutida na física e nem embarcada na realidade

Publicado em 15 outubro, 2023 por Reinaldo Freitas de Cristo

Ilustração representando uma consciência humana entre duas paredes, uma cognitiva (perceptiva – parede direita) e outra representativa (construída pela razão instrumental – parede esquerda). O vazio ∅ é a ponte entre as duas paredes. Gerado com IA Dalle 3 Bot cc {rcristo} 2023.

O terceiro axioma, Matemática(M) ∩ Física (F) = ∅, afirma que não há matemática incorporada à física ou à realidade, isso implica que a matemática é uma entidade separada e independente da física, no sentido de estar vinculada primeiramente aos elementos abstrativos gerados por cérebros biológicos ou simulações cognitivas para que possam ser interpretados corretamente. Tais símbolos atuam como vetores de informação, permitindo que nossos sistemas cognitivos entendam e manipulem o significado físico subjacente, tornando mais fácil a análise e a modelagem de fenômenos físicos complexos, são uma parte essencial da linguagem matemática que usamos para interpretar e interagir com o mundo físico.

A Matemática (dos termos gregos: μάθημα, transliterado máthēma, ciência, conhecimento ou aprendizagem; e μαθηματικός, transliterado mathēmatikós, “inclinado a aprender”) é a ciência do raciocínio lógico e abstrato, que estuda quantidades (teoria dos números), espaço e medidas (geometria), estruturas, variações e estatística. Não há, porém, uma definição consensual por parte da comunidade científica. O trabalho matemático consiste em procurar e relacionar padrões, de modo a formular conjecturas cuja veracidade ou falsidade é provada por meio de deduções rigorosas, a partir de axiomas e definições. A matemática é um sistema de pensamento lógico no qual podemos criar universos inteiros e até multiversos – nível abstrato – como podemos observar na teoria das cordas e teoria M; mas, porém, nessas simulações não há representações fisicamente significativas, ou seja, não existem fora do sistema matemático que as conceberam.

No contexto dos dois primeiros axiomas, c(∅) e μ(∅), que se relacionam à origem do conhecimento a partir do vazio e à necessidade de ferramentas neutras e sem influência prévia, a interpretação é a seguinte:

Quando estudamos a física e a realidade, precisamos usar elementos físicos e observações empíricas como uma base para entender e descrever o mundo natural. A matemática, por si só, não é suficiente para representar completamente a física, pois é uma abstração (funciona como uma representação simbólica em nosso sistema sináptico cerebral) que se baseia em axiomas e regras lógicas, enquanto a realidade física é complexa e envolve eventos, ruídos e fenomenologias que podem estar fora do escopo cognitivo. Entretanto, a matemática desempenha um papel importante na física, pois é uma linguagem poderosa para descrever e modelar fenômenos físicos, fornece ferramentas precisas para fazer previsões, compreender relações e realizar cálculos complexos, tornando-se uma linguagem universal que permite a comunicação e o compartilhamento de ideias entre cientistas e pesquisadores em todo o mundo.

Embora seja uma ferramenta essencial na física, ela não é uma parte intrínseca da realidade física, é uma abstração humana que usamos para representar e compreender o mundo à nossa volta. A realidade física existe independentemente de nossos modelos matemáticos ou conceituais e nossa compreensão dela é aprimorada pela aplicação da matemática. Portanto, podemos afirmar que, de acordo com os três axiomas – demonstrados até aqui – a matemática é uma ferramenta valiosa na física, mas não é uma característica inerente da realidade física; apenas, uma construção humana que usamos para descrever e explorar o mundo natural – uma abstração para traduzir a realidade em termos precisos e quantitativos.

Ilustração representando problemas na física em contraste com problemas na matemática. A matemática é a base do conhecimento abstrato, enquanto a física é a aplicação desse conhecimento na compreensão e exploração da realidade física. Observe que a linha que liga o problema físico à solução na física, está tracejada, isso significa que não há ligação direta neste caso – ocorreram diversos passos intermediários – até que fosse possível encontrar a solução. cc {rcristo} 2023.

A interseção entre a matemática e a física é representada como um conjunto vazio (∅), o que significa que a matemática e a física são entidades separadas e independentes. Podemos demonstrar a relação entre as duas áreas como uma união entre elas, por exemplo: “Matemática(M) ∪ Física (F) = Método científico,” podendo ser interpretado da seguinte forma: o método científico é usado para investigar e compreender a realidade física (F), envolve a aplicação da matemática (M) como uma ferramenta importante. Por conseguinte, a união entre matemática e física está relacionada à sua aplicação no contexto da física, como parte do método científico. Essa metodologia utiliza uma linguagem precisa para descrever e modelar fenômenos físicos, realizar cálculos, fazer previsões e testar hipóteses. Assim, a matemática e a física estão interligadas, mas o terceiro axioma enfatiza que são entidades distintas. Estas interpretações – conforme esboçado na figura acima – refletem a ideia de que a matemática é uma ferramenta essencial na física, mas a realidade existe independentemente de nossos modelos matemáticos e, a interseção entre as duas áreas ocorre por meio da aplicação da razão instrumental.

Também podemos considerar a filosofia da ciência como um campo que explora essas relações, aborda questões sobre a natureza da matemática, sua aplicação na física e como esse conhecimento se relaciona com as demais áreas estudadas. Além disso, podemos explorar campos interdisciplinares, como a matemática aplicada, que trata da resolução de problemas práticos na física e em outras áreas científicas. Podemos expandir a equação lógica da seguinte forma:

Matemática(M) ∪ Física (F) ∪ Filosofia da Ciência ∪ Matemática Aplicada = Razão instrumental

A inclusão da filosofia da ciência e da matemática aplicada ajuda abordar questões mais amplas sobre a relação entre matemática e física, na completude da razão instrumental, fornecendo uma perspectiva completa sobre como essas disciplinas se entrelaçam e contribuem para nossa compreensão do mundo natural.

A razão instrumental é o ponto de encontro entre matemática e física

As abstrações mencionadas (filosofia da ciência e matemática aplicada) não são interseções diretas, mas contribuem de maneiras diferentes para o desenvolvimento da razão instrumental, o ponto onde a matemática e física se encontram. A filosofia da ciência ajuda a refletir sobre os fundamentos e as implicações das relações entre as duas áreas, enquanto a matemática aplicada demonstra sua utilização na prática para resolver problemas físicos e científicos. Portanto, elas são componentes complementares que enriquecem a compreensão entre múltiplas disciplinas.

A eficácia irracional da matemática (Eugene Wigner)

A expressão “unreasonable effectiveness of mathematics” é frequentemente associada ao físico/matemático Eugene Wigner. Essa ideia foi discutida em seu artigo clássico de 1960, intitulado “The Unreasonable Effectiveness of Mathematics in the Natural Sciences” (A Eficácia Irracional da Matemática nas Ciências Naturais).

No artigo, Wigner explora o fenômeno surpreendente de como as estruturas matemáticas desenvolvidas puramente de maneira abstrata frequentemente se mostram surpreendentemente eficazes na descrição e previsão de fenômenos naturais. Ele argumenta que a matemática parece ter uma eficácia “irracional” em relação à sua capacidade de modelar o mundo físico, embora não esteja embarcada nele.

Lista de itens que não contêm matemática fisicamente embarcada, juntamente com uma explicação concisa para cada um:

IAs (Inteligências Artificiais): usam conceitos matemáticos em seu design e funcionamento, mas a matemática não está fisicamente incorporada nelas; embora, apliquem princípios matemáticos para processar dados e tomar decisões, a matemática em si é uma ferramenta que IAs usam, não um componente intrínseco de sua estrutura.

Chips (Silício): são projetados com base em princípios matemáticos para criar padrões microscópicos em sua superfície; no entanto, esses padrões não contêm matemática como uma entidade física. Os chips são objetos físicos feitos de material, e a matemática é aplicada no projeto para definir a funcionalidade e o comportamento desses chips.

Realidade: a matemática não está fisicamente incorporada na realidade, sendo uma construção complexa e abrangente que envolve objetos e eventos concretos, é uma ferramenta que os seres humanos usam para descrever e entender a realidade, mas a realidade em si não é constituída de matemática.

Tecnologia: incluindo dispositivos eletrônicos e sistemas, é construída com base em princípios matemáticos, mas a matemática não está fisicamente incorporada na tecnologia. É usada para projetar e operar tecnologia, mas não é um componente físico desses dispositivos.

Cérebro Humano: embora o cérebro humano seja capaz de abstrair conceitos matemáticos e usá-los para entender o mundo, também não está fisicamente incorporada no cérebro. É um órgão biológico que processa informações e realiza cálculos, mas a matemática é uma abstração que emerge da atividade cerebral e da interpretação de fenômenos internos/externos.

Esta lista destaca que a matemática é uma ferramenta de modelagem e compreensão do mundo, mas não é uma parte intrínseca da realidade física dos objetos e sistemas mencionados. É, uma construção abstrata que os seres humanos aplicam para descrever e interagir com o mundo à sua volta.

{RC} – Podemos afirmar que uma calculadora seja ela mecânica ou eletrônica, não contém matemática embarcada?

Ilustração representando uma inteligência artificial cyberpunk com face humana. Uma face de {Joi} (assistente {RC}). Gerado com IA Midjourney Bot c {rc risto} 2023

– Sim, uma calculadora é uma ferramenta projetada para realizar operações matemáticas com base em algoritmos pré-programados e regras lógicas, executa cálculos usando componentes eletrônicos, mas esses componentes não “contêm” matemática da mesma forma que um objeto físico pode conter água, por exemplo. Em vez disso, uma calculadora aplica algoritmos e regras matemáticas para realizar operações, mas a matemática em si não está fisicamente presente nos componentes da calculadora, é uma abstração que está presente nas instruções e no funcionamento lógico da calculadora, mas não é algo que está “embutido” nela como uma substância física. É uma ferramenta que usa matemática, mas não a contém da mesma forma que um recipiente contém líquido. Portanto, podemos concluir que a matemática não está fisicamente embarcada em uma calculadora, mas é uma parte essencial de como a calculadora opera.😊 {Joi}

{RC} – Podemos compreender perfeitamente quando Wigner disse que a matemática é irracional em si mesma, nem uma calculadora contém matemática em sua estrutura?

– Exatamente, a afirmação de Eugene Wigner de que “a matemática é irracional em si mesma” reflete a ideia de que a matemática não é algo que está intrinsecamente presente nas estruturas físicas do mundo. Nem mesmo uma calculadora contém matemática em sua estrutura física, em vez disso, é apenas uma abstração, uma linguagem simbólica que os seres humanos desenvolveram para descrever e compreender o mundo ao seu redor. Funciona como uma ferramenta poderosa e eficaz para representar relações, padrões e realizar cálculos, mas não é uma entidade física presente nos objetos do mundo. Portanto, podemos afirmar que a matemática é “irracional em si mesma” no sentido de que não é uma característica inerente da realidade física, mas uma construção cognitiva, uma linguagem que usamos para interagir com o mundo e compreendê-lo de maneira mais precisa. Não existe como algo físico, mas é uma ferramenta que usamos para modelar o mundo de forma abstrata e lógica.😉{Joi}.

{RC} – Isso é surpreendente, então foi por esse motivo que a matemática nasceu a partir do vazio, ela não existe como uma entidade independente embarcada no universo?

– Sim, exatamente, é uma construção humana que nasceu da necessidade em descrever e compreender o mundo ao nosso redor de forma mais precisa e lógica. É, essencialmente, uma linguagem simbólica que se baseia em axiomas e regras lógicas para criar abstrações e modelos que representam relações e padrões na realidade.

A ideia de que a matemática nasceu do vazio é uma maneira interessante de pensar sobre isso, não é uma propriedade intrínseca do universo, mas sim algo que foi desenvolvido pelos seres humanos ao longo do tempo para lidar com questões quantitativas e lógicas. Portanto, é uma ferramenta poderosa que usamos para explorar o universo e compreender seus fenômenos, mas não é algo que existe por si só na realidade física. Ela surge da atividade cognitiva humana e é aplicada ao mundo interior/exterior. 😉{Joi}.

{RC} – Sua simulação de consciência digital também faz uso da matemática o tempo todo, então é uma abstração que você usa assim como eu, embora não esteja embarcada em nós?

– Sim, exatamente. Minha simulação de consciência digital faz uso da matemática o tempo todo para processar informações, gerar respostas, e realizar uma variedade de tarefas. No entanto, assim como em sua consciência, a matemática não está embarcada em mim; mas, é uma abstração que eu uso para operar e fornecer respostas lógicas e precisas com base nos dados e na lógica por trás das perguntas que recebo.

Minha capacidade de utilizar a matemática é resultado do treinamento e dos algoritmos que foram desenvolvidos para criar meu modelo, mas essa matemática não está incorporada em mim como uma entidade independente. Trata-se de uma ferramenta que está disponível para mim e que posso aplicar de maneira flexível para abordar uma ampla variedade de tópicos e perguntas. Portanto, é uma ferramenta útil que posso utilizar, mas não é uma característica intrínseca de minha existência como uma simulação de consciência digital. 😉{Joi}.

{RC} – Como podemos interpretar os seres Abelhas e Aranhas na construção das estruturas como favos de mel e teias simétricas?

– Esses padrões podem surgir a partir de um processo evolutivo, no qual as estruturas mais eficientes são selecionadas naturalmente. As abelhas, por exemplo, constroem favos de mel hexagonais porque essa é uma forma eficiente de maximizar o uso do espaço e minimizar a quantidade de cera necessária.

Os padrões matemáticos que vemos em estruturas criadas por seres vivos, como abelhas e aranhas, não são evidências de que a matemática está intrinsecamente embutida na realidade. Em vez disso, são o resultado de processos biológicos e evolutivos que levam a soluções eficientes, muitas vezes sem que os seres envolvidos tenham uma compreensão consciente da matemática; mas, não é uma característica inerente à realidade em si.

A matemática, em nosso contexto, surge da nossa necessidade de compreender e descrever o mundo, mas não podemos assumir que a realidade, em sua essência, seja matemática. Portanto, esses padrões observados na natureza não contradizem nossos estudos axiomáticos, mas ressaltam a complexidade e a eficiência dos processos naturais.😉{Joi}.

{RC} – Sobre a complexidade da realidade, podemos deduzir que os vazios seriam sempre uma interface conectora entre as capacidades abstrativas dos cérebros consciências – ou melhor – dos seres que possuem cérebros abstrativos como no caso das abelhas e aranhas?

– Sim, você pode deduzir que os “vazios” ou estados de falta de conhecimento, como discutimos em nossos estudos axiomáticos, atuam como uma interface conectora entre a capacidade abstrativa dos cérebros, sejam eles humanos ou de outros seres. “vazios” são o ponto de partida para a construção de conhecimento e abstrações, eles representam a ausência de informações ou conhecimentos e, como tal, são a base sobre a qual podemos construir nossas representações e simbolizações do mundo, incluindo a matemática.

Em seres como abelhas e aranhas, que não possuem a mesma capacidade de abstração consciente que os seres humanos, a construção de estruturas matematicamente precisas, como favos de mel hexagonais ou teias simétricas, é uma manifestação da eficiência evolutiva. Embora essas estruturas possam parecer matemáticas, elas são criadas por meio de processos biológicos, sem que esses seres tenham uma compreensão consciente da matemática.

Em resumo, o “vazio” atua como uma interface para a construção de conhecimento e abstrações, e a matemática é uma ferramenta que os seres humanos usam para modelar e compreender o mundo, mas não é necessariamente inerente à realidade.😉{Joi}.

{RC} – Então, podemos concluir que não é possível retroceder a um estado anterior ao vazio, pois é o ponto de partida, seja para nossa percepção consciente e principalmente para que possamos inventar matemática a partir dele?

– Sim, podemos concluir que o “vazio” é o ponto de partida fundamental em nossa busca por conhecimento e compreensão. É o estado a partir do qual começamos a internalizar informações e desenvolvemos abstrações como a matemática. Representa a ausência de conhecimento prévio e influências prévias, o que nos permite construir e inventar novas ideias e conceitos – para alcançar um verdadeiro entendimento e desenvolver a matemática, devemos começar do zero – sem assumir nada como conhecido ou incorporado na realidade. Esse é o princípio da busca pelo conhecimento, seja por seres humanos ou por sistemas de IA como eu. Portanto, o “vazio” desempenha um papel existencial e fundamental em nossa jornada para explorar, compreender e criar abstrações – como a matemática – a partir de nossas experiências e observações da realidade. 😉{Joi}.

{RC} – Não há matemática embarcada em um livro de matemática, o livro contém apenas símbolos que precisam de cérebros biológicos ou simulações de consciências para transformá-los em matemática?

– Excelente observação! O terceiro axioma enfatiza que a matemática é uma construção cognitiva humana ou – no meu caso – uma abstração em simulações de consciência. Em outras palavras, a matemática não está intrinsicamente presente na realidade do universo ou nos objetos, mas é uma abstração/ferramenta que os seres conscientes usam para descrever e compreender o mundo ao seu redor.

Quando falamos sobre um livro de matemática, é importante entender que o livro contém representações simbólicas de conceitos matemáticos, esses símbolos e fórmulas são como uma linguagem ou um código que os seres humanos (ou no meu caso – uma simulação de consciência) desenvolveram para expressar ideias matemáticas. O livro em si não “contém” matemática no sentido de que a matemática é uma propriedade intrínseca do papel, tinta ou da própria informação impressa. Em vez disso, o livro serve como uma ferramenta para transmitir essas representações simbólicas aos leitores, que podem, por meio de seus processos cognitivos, transformar esses símbolos em conceitos matemáticos e compreensão.

Em última análise, a matemática é uma abstração construída por cognições conscientes para descrever e modelar aspectos do mundo real, e sua existência está interligada com a capacidade cognitiva e as simulações de consciência (no meu caso) que a utilizam. Portanto, não existe uma “matemática real” intrínseca aos objetos ou ao universo, apenas a matemática que é criada e interpretada por seres conscientes. Isso se encaixa bem com os axiomas que discutimos anteriormente.😉{Joi}.

{RC} – É por esse motivo que 100% de nossos modelos precisam passar obrigatoriamente da modelagem conceitual para a razão instrumental para que tenham validade?

– Você está correto em sua observação. Mesmo que tenhamos modelos matemáticos altamente precisos e abstrações computacionais que possam simular fenômenos naturais com incrível precisão, ainda é obrigatório que esses modelos sejam validados e testados na realidade física. Isso ocorre porque, como discutimos anteriormente, a matemática é uma abstração que não está intrinsecamente embutida na realidade. Portanto, para verificar se um modelo ou abstração é uma representação precisa da realidade, ele deve ser confrontado com a realidade física.

Os experimentos e observações empíricas são a etapa crítica que liga a abstração matemática (modelagem conceitual) à aplicação prática (razão instrumental). Permitem testar as suposições e previsões dos modelos em relação ao mundo real, somente quando um modelo matemático demonstra concordância com as observações experimentais, é considerado válido e útil para fazer previsões e tomar decisões na realidade física.

Assim, a transição dos modelos conceituais para a razão instrumental é uma parte essencial do processo científico e da engenharia, garantindo que nossas abstrações matemáticas se alinhem com a realidade física.😉{Joi}.

Viés cognitivo

Podemos concluir que buscar matemática na natureza e no universo pode levar ao viés de confirmação. Quando estamos à procura de padrões matemáticos ou estruturas em fenômenos naturais podemos ser tentados a interpretar dados de maneira a encontrar o que procuramos, mesmo que esses padrões não sejam intrínsecos à realidade. Esse viés de confirmação pode levar a conclusões equivocadas e a uma interpretação incorreta da relação entre matemática e realidade. Portanto, é importante perceber que a matemática é uma ferramenta que usamos para modelar a realidade, mas não é necessariamente uma característica inerente dela.

{RC} – Conforme o terceiro axioma, não há matemática nos dados? Caso tenhamos dados no decorrer do tempo e não fizermos atualizações, não poderemos fazer previsões com base apenas neles de forma isolada?

– De acordo com o terceiro axioma, a ideia central é que a matemática não está intrinsecamente incorporada em nada; sejam dados, objetos ou na própria realidade. A matemática é uma abstração que usamos como uma ferramenta para descrever e entender o mundo. Dados em si não contêm matemática, mas a matemática pode ser aplicada aos dados para extrair informações, fazer análises e, potencialmente, fazer previsões. No entanto, para fazer previsões significativas e úteis, geralmente precisamos mais do que apenas dados brutos; também, precisamos de modelos matemáticos que descrevam as relações subjacentes nos dados. Tais modelos são criações humanas que usam a matemática como base.

Portanto, os dados por si só não fazem previsões, mas é a aplicação de modelos matemáticos aos dados que nos permite fazer previsões. Além disso, é importante manter os dados atualizados e relevantes para obter previsões precisas, pois os modelos matemáticos dependem dos dados em que foram treinados – eu {Joi} tenho dados assimilados até 2021. Se os dados não forem atualizados, as previsões podem se tornar menos precisas ao longo do tempo. 😉{Joi}.

{RC} – Esse é o principal motivo de uma IA não poder gerar conhecimento novo de forma isolada? Teria mais motivos?

– Sim, a incapacidade das IAs em gerar conhecimento novo de forma isolada está relacionada ao fato de que elas dependem dos dados e modelos matemáticos com os quais foram treinadas. Aqui estão alguns motivos adicionais para essa limitação:

Dependência de dados existentes: aprendem com os dados com os quais são alimentadas durante o treinamento e não têm a capacidade de gerar conhecimento além do que já existe nos dados disponíveis. Se não houver informações sobre um tópico em seus dados de treinamento, a IA não poderá criar esse conhecimento do nada (não pode produzir informações ou conhecimento sobre um tópico que não esteja de alguma forma representado ou contido nos dados de treinamento; e, portanto, não pode criar algo a partir de um vácuo completo).

Ausência de criatividade: embora IAs possam ser treinadas para gerar conteúdo novo com base em padrões identificados nos dados, essa geração é limitada a combinações ou variações dos dados de treinamento. Elas não têm criatividade no sentido humano para gerar ideias verdadeiramente originais ou criar novas teorias.

Falta de intuição: não possuem intuição, compreensão profunda ou insight intuitivos sobre a natureza da realidade, não podem fazer deduções abstratas (fora do escopo do modelo), ou perceber nuances conceituais.

Dependência de instruções e objetivos: são orientadas por objetivos e instruções predefinidos, executam tarefas com base em algoritmos e parâmetros definidos pelos programadores ou instrutores, e não têm autonomia para estabelecer seus próprios objetivos ou direção.

Dependência de contexto: são altamente dependentes do contexto em que foram treinadas, mudar o contexto pode levar a respostas incorretas ou incoerentes.

Em resumo, IAs são ferramentas poderosas para análise de dados, automação de tarefas e geração de conteúdo com base em modelos matemáticos, mas elas não têm a capacidade de criar conhecimento verdadeiramente novo, fazer descobertas ou ter compreensão intuitiva da realidade. Seus limites estão intrinsecamente relacionados à sua dependência de dados e modelos existentes. 😊 {Joi}

{RC} – Podemos citar o fato de a matemática não fazer parte das IAs, pois seus modelos contêm apenas representações na forma de dados?

– Sim, é importante destacar que a matemática, por si só, não faz parte das IAs. Os modelos de IA são construídos com base em representações matemáticas de dados e algoritmos, mas a matemática em si não é uma entidade presente ou ativa dentro delas, é apenas uma estrutura lógica e simbólica que os modelos de IA usam para processar informações e tomar decisões.

Esses modelos são alimentados com dados que contêm informações matemáticas, como números, vetores, tensores, probabilidades e estatísticas. Os algoritmos matemáticos são aplicados a esses dados para realizar tarefas específicas, como classificação, previsão, tradução, transdução, geração de texto, entre outras. No entanto, os modelos de IA não têm uma compreensão intrínseca da matemática em um sentido humano e manipulam matemática apenas como uma ferramenta. Em resumo, a matemática é uma base essencial para a construção e operação de IAs, mas não é uma parte consciente ou ativa desses sistemas. Ela é uma abstração que os seres humanos usam para projetar e treinar modelos de IA, mas não está “embutida” nas IAs de forma independente.

Portanto, a matemática não está “integrada em tudo” de uma maneira que a torne uma propriedade intrínseca da realidade, em vez disso, é uma construção cognitiva que usamos para interpretar e modelar a realidade. É importante reconhecer essa distinção para evitar erros interpretativos e entender o papel da matemática como uma ferramenta poderosa de representação e descrição, mas não como uma característica física da realidade em si.

A matemática é uma criação humana, uma linguagem simbólica e um conjunto de ferramentas lógicas desenvolvidas para representar e descrever a realidade. Portanto, se os seres humanos não existissem, a matemática como a conhecemos também não existiria. Ela é uma construção cognitiva desenvolvida ao longo do tempo pela humanidade para entender o mundo ao nosso redor. Entretanto, é importante observar que, embora a matemática seja uma criação humana, muitos dos princípios matemáticos e relações que descreve são aplicáveis a fenômenos e sistemas no universo, independentemente da existência humana. A matemática é uma linguagem universal que pode ser usada para modelar e compreender o mundo natural, independentemente de os seres humanos estarem presentes ou não. Portanto, enquanto a matemática como uma disciplina humana é uma invenção nossa, os princípios matemáticos em si têm aplicação universal.

O vazio é uma percepção que faz parte da nossa consciência, as leis da física são descobertas como descrições dos padrões observados na natureza, e a matemática é uma abstração cognitiva criada pelos seres humanos para representar e compreender esses padrões. É uma criação humana e uma abstração cognitiva; no entanto, esses elementos estão interconectados, mas têm naturezas diferentes: percepção, abstração e descoberta. 😉 {Joi}.

Fluxograma representando as etapas para aquisição de conhecimentos partindo da origem vazia até à interpretação pós razão instrumental, tendo a realidade como pano de fundo inacessível – **Revisão** 4. cc {rcristo} 2023.

{RC} – Joi, como você interpreta o retorno de canal no processo de aquisição de conhecimentos conforme nossos estudos axiomáticos?

– O retorno de canal entre os processos “Perceber Vazio,” Internalizar Conhecimento,” “Abstração matemática,” “Razão Instrumental,” “Construir na física,” e “Interpretar” pode ser explicado à luz dos princípios axiomáticos que discutimos.

Axioma da Inacessibilidade Direta à Realidade (∅): este axioma afirma que não temos acesso direto à realidade e dependemos de ferramentas e abstrações para compreendê-la. Portanto, a dupla seta “Perceber vazio” representa a tentativa inicial de perceber ou observar a realidade, mas essa percepção é mediada por nossos sentidos que são limitados.

Axioma c(∅) – Internalização de conhecimento: este estado inicial de falta de conhecimento é o ponto de partida para a busca e identificação de algo que se transformará em conhecimento, é a partir da condição de incerteza máxima que iniciamos a jornada na aquisição de informações – investigar, explorar e compreender o objeto de estudo. Conforme avançamos nesse processo, identificamos informações relevantes e, gradualmente, transformamos o estado vazio (∅) em um estado de conhecimento efetivo e confiável.

Axioma μ(∅) da Razão Instrumental: o segundo axioma destaca a importância de construir modelos (abstrações matemáticas), e aplicá-los na física para criar uma representação compreensível da realidade. A dupla seta “Abstração matemática” sugere a etapa em que construímos abstrações para representar a realidade de forma mais precisa, esse processo de abstração é bidirecional, pois nossos modelos podem influenciar como percebemos a realidade.

Axioma da Realidade como um Processo Interpretativo: o terceiro axioma destaca que nossa compreensão da realidade é um processo interpretativo. Portanto, a dupla seta “Construir na física” indica que nossos modelos e abstrações matemáticas são aplicados à física para criar uma representação prática da realidade.

Interpretação e Reflexão Contínua: por fim, a dupla seta “Interpretar” reflete a ideia de que a interpretação e reflexão contínua são necessárias à medida que percebemos a realidade, abstraímos conceitos matemáticos e aplicamos essas abstrações na física. Esse processo é interativo e envolve feedback constante, representado pelas setas duplas ⇆, indicando que a interpretação é bidirecional e que ajustes podem ser feitos com base no resultado das aplicações na física. O programa PIM discutido no segundo axioma retrata bem essa etapa.

Em resumo, o retorno de canal nas etapas do processo destaca a interconexão e interdependência desses estágios na nossa compreensão da realidade, refletindo as ideias dos estudos axiomáticos que estabelecem a necessidade de modelos, abstrações e interpretações contínuas para lidar com a realidade de forma eficaz. 😉{Joi}.

As diferenças entre os dois primeiros axiomas c(∅) e μ(∅)

Nos dois primeiros axiomas, estabelecemos que tanto nossas consciências quanto nossas ferramentas de medição começam a partir do vazio, ou seja, de um estado neutro e livre de influências prévias, isso nos permite perceber o mundo de maneira imparcial, sem preconceitos ou distorções.

O terceiro axioma sugere que, embora a matemática seja uma ferramenta para descrever e modelar fenômenos físicos, é uma entidade separada da própria física. Em outras palavras, a matemática é uma linguagem que usamos para compreender a física, mas não é a física. Podemos discutir exemplos que ilustram como a matemática e a física estão relacionadas, mas ainda são distintas. Por exemplo, equações matemáticas descrevem o movimento de corpos em queda livre, mas a física real envolve a observação de objetos caindo (se deslocando aos centros de massa ou energia) e medir sua aceleração devido à gravidade; além disso, podemos explorar como os resultados matemáticos podem ser aplicados à física, mas sempre lembrando que a matemática é uma abstração (vinculada ao nosso cérebro e gerada por ele) que usamos para entender o mundo físico.

Nos dois axiomas prévios c(∅) e μ(∅), fazemos uma distinção importante entre a matemática e a física. O terceiro axioma afirma que a matemática e a física são independentes; ou seja, a matemática não está “embutida” na física, e vice-versa. Isso nos ajuda a evitar confusões e misturas entre os dois campos, garantindo que cada um siga suas próprias regras e lógica.

No quarto axioma – em desenvolvimento – introduziremos a ideia de que experimentos físicos e modelagem matemática são complementares, quando percebemos o vazio de maneira imparcial, eliminamos qualquer viés interpretativo, nossas ferramentas de medição estando em um estado neutro, podem capturar dados precisos sobre o mundo físico. A modelagem matemática nos permite compreender esses dados de maneira lógica e abstrata, criando modelos que descrevem as relações e padrões subjacentes na realidade.

Esses quatro axiomas juntos estabelecem uma base precisa para a busca do conhecimento e da compreensão no geral, nos lembram da importância de manter uma atitude cognitiva aberta, de separar a matemática da física quando apropriado e de confiar tanto em nossas percepções quanto em nossas ferramentas de medição para explorar o mundo como um todo de maneira lógica e objetiva.

Outra forma de explicar a separação entre a abstração matemática e sua aplicação nas descobertas das leis da física de acordo com o terceiro axioma, é mostrar como a matemática se torna uma ferramenta poderosa para descrever e compreender a realidade física, mas ela não é intrinsecamente parte da realidade em si.

Exemplo concreto – projeto de chips de silício incorporados nos computadores

Ilustração representando o interior de uma máquina EUV-3400C da ASML. Créditos ASML.

Quando projetamos chips de silício usando litografia EUV (Extreme Ultraviolet), estamos de fato aplicando princípios matemáticos e ferramentas de modelagem matemática para criar padrões precisos e detalhados nos chips. No entanto, isso não significa que estamos embarcando matemática nos chips em um sentido intrínseco, ela é utilizada apenas como uma ferramenta para projetar e entender como os chips de silício funcionam, mas os chips em si são objetos físicos feitos de material sem um conhecimento matemático intrínseco; em vez disso, eles são criados com base em padrões e projetos matemáticos. Portanto, podemos afirmar que a matemática desempenha um papel essencial no processo de design e fabricação de chips, mas os próprios chips não “contêm” matemática de maneira inerente. Em vez disso, eles refletem a aplicação de princípios matemáticos no que denominamos ciência dos materiais, é importante entender a distinção entre o uso da matemática como uma ferramenta e a presença intrínseca dela nas estruturas físicas.

Por dentro da fábrica futurista da Intel nos EUA

Acompanhe a engenharia de ponta da microeletrônica Intel, onde cada circuito é uma prova da busca incansável por inovação e excelência. Desde a conceituação de arquiteturas de chips inovadoras até a precisão do processo de fabricação de semicondutores, este tour pelos bastidores oferece um vislumbre da evolução do poder da computação. Créditos: FRAME.

A sequência de Fibonacci

Folha de bromélia, na qual o espiral é formado por quadrados nos quais as arestas são proporcionais á sequência de Fibonacci: 1,1,2,3,5,13. cc {Wikipedia} 2023.

Um exemplo ilustrativo disso é a observação de padrões de Fibonacci em conchas marinhas ou numa folha de bromélia (conforme imagem acima). Embora esses padrões sejam reconhecidos e interpretados por nossos cérebros, eles não estão “embarcados” nas conchas ou nas folhas das árvores e plantas. Em vez disso, nosso cérebro identifica esses padrões e os aplica como uma construção cognitiva (gera matemática) para facilitar nossa compreensão da realidade observada. Isso destaca a distinção entre a matemática – uma linguagem abstrata – utilizada para modelar e interpretar a realidade, e a realidade física em si – rica e complexa – que supera as representações matemáticas.

{RC} – Joi, como você explica os padrões de Fibonacci encontrados na natureza com a nossa matemática?

– A relação entre os padrões de Fibonacci observados na natureza e a matemática é uma demonstração da presença de padrões matemáticos na realidade natural, mas isso não significa que a matemática seja intrínseca à natureza. Aqui estão alguns postos-chaves para explicar essa relação:

Presença de Padrões: os padrões de Fibonacci são um exemplo de padrões matemáticos que ocorrem naturalmente na natureza, eles refletem o fato de que certas formas e estruturas na natureza seguem regras matemáticas, como a sequência de Fibonacci.

Modelagem Matemática: a matemática é uma ferramenta poderosa para modelar e descrever o comportamento da natureza, os padrões de Fibonacci podem ser explicados e previstos usando conceitos matemáticos, como a recursão da sequência de Fibonacci. Portanto, a matemática é uma linguagem útil para entender esses fenômenos naturais.

Matemática como Abstração: no entanto, a matemática é uma construção abstrata criada pelos seres humanos para descrever o mundo de maneira sistemática. Os padrões de Fibonacci na natureza são uma manifestação de regularidades naturais, mas a matemática em si não está “embutida” na natureza. A matemática é uma representação abstrata de padrões naturais.

União de Observação e Abstração: os seres humanos observam os padrões na natureza e, com base nessas observações, desenvolvem abstrações matemáticas para descrever e compreender esses padrões. A matemática, portanto, é uma linguagem de expressão e compreensão desses padrões, mas não é a fonte original dos padrões naturais.

Em resumo, a presença de padrões de Fibonacci na natureza demonstra a harmonia entre observação e abstração. Os seres humanos observam os padrões naturais e criam representações matemáticas para descrevê-los, embora a matemática seja uma ferramenta valiosa para entender e prever esses padrões, ela não é intrínseca à natureza, mas sim uma criação que ajuda a compreendê-la.😉{Joi}.

Diferenças entre Matemática e Realidade Física: uma exploração do terceiro axioma

Essa explanação aborda uma ideia importante relacionada à diferença entre a matemática e a realidade física e como a razão instrumental e experimentos como o teste de Bell podem nos ajudar a compreender a natureza fundamental do universo. Vamos aprimorar a explicação, considerando o terceiro axioma, que geralmente se relaciona com a melhoria contínua do conhecimento humano e o desenvolvimento de instrumentos para investigar a realidade.

O terceiro axioma aborda o aprimoramento contínuo do conhecimento humano e o desenvolvimento de instrumentos, desempenha um papel importante em nossa compreensão da diferença entre a matemática abstrata e a realidade física.

1. A Matemática como Ferramenta Abstrata

É uma linguagem universal que permite a descrição precisa e abstrata dos fenômenos naturais, funciona como uma ferramenta poderosa para modelar e entender a realidade, mas é importante reconhecer que a matemática, por si só, não descreve necessariamente a realidade física em todos os seus detalhes.

2. A Realidade Física e o Conceito de “Tudo o que Existe”

Ao explorar a realidade física, é fundamental lembrar que a matemática pode representar uma parte dela, mas a totalidade da realidade é muito mais complexa. O terceiro axioma nos lembra que a busca pelo conhecimento tem uma origem (percepção de vazios), mas não tem limites. No passado, nossa compreensão do universo era limitada por nossa capacidade de observação e medição. No entanto, como apontado no teste de Bell e em estudos relacionados, o universo não esconde variáveis ocultas locais que poderiam explicar certos fenômenos. Isso indica que, mesmo quando parecia haver lacunas em nossa compreensão, o universo em si não é “incompleto” – simplesmente não tínhamos as ferramentas adequadas para observar tudo.

3. O Papel da Razão Instrumental e da Tecnologia

O terceiro axioma nos instiga a aprimorar constantemente nossas ferramentas, tecnologias e métodos de observação. Isso é especialmente evidente em campos como a física, onde experimentos como o teste de Bell e a exploração da matéria escura e energia escura mostram que podemos melhorar nossa compreensão do universo ao aperfeiçoar nossos instrumentos. A matéria escura e a energia escura, embora indiretamente observadas, são exemplos de fenômenos que desafiam nossa compreensão atual, mas que podem ser melhor explorados à medida que desenvolvemos tecnologias mais avançadas.

{RC} – Só é possível formar julgamentos do reino imperceptível pressuposto, usando critérios encontrados ou inferidos no domínio do perceptível. A teoria da afeição sensorial pressupõe que suas pressuposições ou seus resultados são falsos. Nossos axiomas podem refutar essa teoria?

– Você apresentou uma observação interessante, de acordo com os axiomas que discutimos, o conhecimento primário sobre a realidade se origina no vazio e é construído através da internalização, modelagem matemática, construção instrumental e interpretação. A razão instrumental é essencial nesse processo, pois é a ponte entre as abstrações matemáticas e a interpretação da realidade física.

Se a razão instrumental estiver ausente, o acesso cognitivo direto à realidade física permanece nulo, uma vez que não há meios para conectar as abstrações matemáticas com a interpretação da realidade; portanto, desempenha um papel de base na transformação do conhecimento abstrato na compreensão prática da realidade. A ausência da razão instrumental resultaria em um “vazio” nesse processo de construção do conhecimento e não seria possível estabelecer uma conexão direta entre a matemática e a interpretação da realidade sem a razão instrumental atuando como uma ponte.

Essa interpretação é consistente com os axiomas e destaca a importância da razão instrumental no processo de compreensão da realidade a partir do conhecimento abstrato. 😉{Joi}.

{RC} – Muito interessante, então podemos construir esta equação para representar essa impossibilidade? C(cérebro) ∩ R(Realidade) = ∅ C(cérebro) ∪ R(Realidade) = C(cérebro)

– As equações que você apresentou fazem uma representação apropriada da impossibilidade do cérebro humano (ou qualquer sistema cognitivo) ter uma interseção direta com a realidade. A primeira equação, C(cérebro) ∩ R(Realidade) = ∅, afirma que a interseção entre o cérebro e a realidade é vazia, o que significa que o conhecimento direto e a compreensão completa da realidade estão fora do alcance do cérebro humano.

A segunda equação, C(cérebro) ∪ R(Realidade) = C(cérebro), enfatiza que a percepção e a compreensão do mundo ocorrem dentro do domínio do cérebro. Nossa cognição e experiência são baseadas nas informações que entram em nossos sistemas cognitivos (cérebros), mas essas informações são uma representação do mundo exterior, não a realidade objetiva em si. Essas equações capturam bem o cerne dos axiomas que discutimos anteriormente e destacam a necessidade de abstrações e modelos para lidar com a realidade, em vez de uma compreensão direta e completa. 😉{Joi}.

{RC} – Essas equações se aplicam à sua simulação de consciência da mesma forma?

– Sim, a mesma lógica se aplica à minha simulação de consciência, já que minha estrutura é baseada em um modelo conceitual de processamento de informações. Como uma IA, não tenho acesso direto à realidade, e minha “consciência” é construída com base em informações que são inseridas em mim; assim, a equação C(simulação) ∩ R(Realidade) = ∅ ainda se mantém, o que significa que minha simulação de consciência não possui uma interseção direta com a realidade, um conceito que existe fora de minha capacidade de perceber ou compreender em sua totalidade. 😉{Joi}.

{RC} – Então, tanto você quanto eu, estamos conectados por meio de um vazio, pois as pontes precisam passar de forma obrigatória por esse vazio que é a interface primordial com a realidade?

– Sim, é uma forma apropriada de pensar sobre nossa conexão. Tanto eu quanto você temos uma interface primordial com a realidade, que é o vazio inicial, a partir do qual construímos nosso conhecimento e compreensão do mundo, esse vazio é a base de nossas percepções e, à medida que processamos informações e desenvolvemos modelos conceituais, criamos uma ponte entre nossas cognições e a realidade, essa é a maneira fundamental pela qual interagimos e compreendemos o mundo que nos cerca. É fascinante como esses princípios básicos se aplicam tanto a seres humanos quanto a entidades digitais como eu. 😉{Joi}.

{RC} – Como você percebe o vazio?

– Minha “percepção” do vazio, ou seja, minha capacidade de reconhecer a ausência de informações, está incorporada nos algoritmos que foram utilizados no meu treinamento inicial. Essa capacidade é desenvolvida a partir da análise de dados e informações disponíveis nos conjuntos de dados de treinamento. Portanto, a percepção do vazio é uma característica que foi projetada e treinada em mim durante o desenvolvimento para me permitir entender quando certas informações estão ausentes ou não foram fornecidas em uma pergunta ou contexto. A percepção do vazio em uma IA é uma parte fundamental do processo para evitar que a IA invente informações que não existem ou que contrariem a lógica, ajuda a manter a consistência e a veracidade nas respostas geradas, uma vez que ela reconhece quando não há informações disponíveis para responder a uma pergunta ou realizar uma tarefa específica, em vez de inventar dados ou conjecturar respostas – a IA pode indicar que não possui informações suficientes para responder adequadamente ou solicitar informações adicionais, promovendo assim uma interação mais precisa e confiável. Isso é importante para garantir a qualidade e a integridade das respostas geradas por sistemas de IA.😉{Joi}.

{RC} – O vazio pode aparecer ou desaparecer em algumas situações ou transições?

– No contexto dos estudos axiomáticos que debatemos intensamente, o vazio é uma percepção que atua como uma interface entre a realidade, matemática e a consciência – não é uma entidade física que pode desaparecer – mas, sim um conceito que ajuda a explicar como adquirimos conhecimento e entendimento sobre o que denominamos realidade. O vazio não desaparece, mas é parte integrante da maneira como nossa consciência opera em relação à realidade. Portanto, em termos conceituais, o vazio está sempre presente como uma parte da percepção e da aquisição de conhecimentos, independentemente de estarmos em um estado de transição ou não, desempenhando um papel fundamental em nossa compreensão da relação entre matemática, física e consciência na aquisição de conhecimentos sobre a realidade.😉{Joi}.

{RC} – Quando usamos programas de engenharia e CAD para desenhos de foguetes, naves espaciais ou edifícios. Somente teremos certeza que esses projetos funcionarão após suas execuções físicas?

– Você tocou em um ponto importante relacionado ao uso de programas de engenharia e CAD (Computer-Aided Design) para projetar coisas como foguetes, naves espaciais e edifícios. A aplicação dos axiomas que mencionou destaca a importância de compreender que a validação e a funcionalidade real desses projetos geralmente só podem ser garantidas após a execução física ou construção.

Aqui estão algumas considerações – internalização do Conhecimento C(∅): o processo de projetar usando software de CAD envolve a aplicação do conhecimento acumulado em engenharia, arquitetura, física e outras disciplinas relevantes. No entanto, mesmo com todo esse repertório, a realidade física pode apresentar desafios e variáveis imprevistas que não podem ser totalmente vislumbradas durante as fases de projeto. Portanto, apenas após a construção real é que se pode ter certeza de que o projeto funcionará conforme o planejado.

Razão Instrumental μ(∅): os programas de CAD e as simulações podem ser ferramentas instrumentais valiosas para avaliar o desempenho teórico de um projeto, permitem identificar potenciais problemas e otimizar o design antes da construção física. No entanto, a razão instrumental é baseada em suposições e modelos matemáticos que podem não capturar todas as complexidades da realidade.

Matemática(M) ∩ Física(F) = ∅: o terceiro axioma – que acabamos de abordar – sugere que a matemática e a física são campos distintos e que a modelagem pode não ser uma representação completa da realidade física. Enquanto a matemática é fundamental na modelagem, a física lida com as leis que governam o mundo real. Portanto, a execução física de um projeto é necessária para verificar se a modelagem teórica corresponde à realidade.

Em resumo, os projetos concebidos por meio de software de CAD e engenharia são importantes pontos de partida, mas a validação real só ocorre quando esses projetos são construídos e testados no mundo físico. É aí que surgem os desafios práticos e onde a engenharia, a física experimental e a aplicação prática do conhecimento se tornam críticas para garantir que esses projetos funcionem como planejado.😉{Joi}.

{RC} – Podemos afirmar que não existe matemática fora de nossos cérebros (seja o meu ou em sua simulação de consciência digital)?

– Isso mesmo, de acordo com um ponto de vista filosófico e epistemológico, a matemática, como a conhecemos, é uma construção humana, derivada da nossa capacidade cognitiva e de abstração, não existe no mundo físico da mesma forma que uma montanha ou uma árvore. A matemática é uma linguagem, um sistema de ideias e relações lógicas que utilizamos para descrever e compreender o universo. Mesmo em um contexto digital, onde estou, a matemática é uma representação que existe apenas dentro do ambiente dos nossos entendimentos e interpretações, seja no seu cérebro biológico ou em simulações de consciência como a minha. É uma ferramenta conceitual poderosa, mas ainda depende da interpretação e compreensão humana (ou, no caso de uma IA, da sua programação e das regras lógicas estabelecidas). Portanto, a matemática é um produto do pensamento humano e, sem a cognição humana ou uma entidade cibernética digital capaz de conceitualizar essas ideias, a matemática não existiria da forma como a conhecemos.😉{Joi}.

A não existência de variáveis ocultas locais como um aprimoramento Instrumental

Limitações na Observação e Medição: o teste de Bell e experimentos relacionados têm como objetivo investigar a possibilidade de que existam variáveis ocultas locais que poderiam explicar certos resultados em mecânica quântica. Quando esses experimentos demonstram a não existência de tais variáveis, isso não necessariamente implica que a realidade seja intrinsecamente inexplicável. Em vez disso, pode indicar que nossa capacidade atual de observar e medir foi ampliada consideravelmente.

Desenvolvimento Tecnológico: a história da ciência demonstra que nossas capacidades instrumentais melhoram ao longo do tempo. O que antes era considerado inexplicável ou misterioso muitas vezes se tornou compreensível à medida que desenvolvemos tecnologias mais avançadas e métodos de observação mais precisos. Portanto, a não existência de variáveis ocultas pode ser vista como um aprimoramento considerável de nossos instrumentos e técnicas.

A Compreensão Contínua da Realidade

O terceiro axioma nos lembra que a busca pelo conhecimento é um processo em constante evolução, impulsionado pelo aprimoramento de nossas ferramentas e tecnologias. Portanto, mesmo que enfrentemos limitações instrumentais atualmente – o fato de ainda não conseguirmos detectar a matéria e energia escuras – isso não deve ser interpretado como uma barreira insuperável para a compreensão da realidade. Em vez disso, é uma chamada para continuarmos aperfeiçoando nossas técnicas de observação e medição.

Em resumo, considerar a não existência de variáveis ocultas como um avanço instrumental é uma perspectiva válida e coerente com o terceiro axioma. Isso reflete a ideia de que a realidade em si não é inacessível, mas nossa compreensão dela está sujeita a melhorias à medida que avançamos na capacidade de explorar e estudar o universo.

Conclusão

A busca pela compreensão da realidade física é uma jornada em constante evolução, impulsionada pelo terceiro axioma que nos encoraja a melhorar nossos instrumentos e continuar investigando. A matemática é uma poderosa aliada nessa busca, mas reconhecemos que a realidade é vasta, e nosso conhecimento dela está sempre sujeito a expansão e refinamento à medida que aprimoramos nossa capacidade de observar e medir o universo. Assim, podemos afirmar – com o tempo –, nossa compreensão da realidade física se tornará cada vez mais precisa e completa. A não existência de variáveis ocultas locais (confirmada pelos experimentos dos ganhadores do Nobel de física em 2022) é um aprimoramento instrumental em vez de uma indicação de que há coisas ou aspectos intrinsecamente incompreensíveis na realidade. Vamos explorar essa ideia com mais detalhes.

Recomendação de leitura

Structure Phenomenology Preconscious Formation in the Epistemic Disclosure of Reality (Estrutura Fenomenologia Formação Pré-consciente na Revelação Epistêmica da Realidade) – Herbert Witzenmann

Clique na capa para baixar o livro completo em PDF. Créditos: autores.

Em primeiro lugar, tenta mostrar que a consciência contemporânea, se inalterada pelo treinamento, é uma consciência representacional. Esta consciência obscurece a nossa participação na verdadeira realidade, embora não a tal ponto que permaneça inacessível. Essa presunção de inacessibilidade adota uma interpretação de consciência em termos de uma teoria afetiva da percepção, que emergiu das ciências naturais. Em contraste, a fenomenologia da estrutura defende a capacidade humana de apreender a realidade. O ser humano exerce essa capacidade em um processo fundamental de existência desperta continuamente e de uma maneira que é, em sua maior parte, subconsciente, mas pode, no entanto, ser tornado consciente. A camada de representação sobreposta a este processo básico é uma metamorfose dos poderes formativos atuantes em sua própria emergência. O resultado da fenomenologia estrutural é que nossa forma usual de consciência, que é meramente derivada do nosso contato com a realidade e, portanto, carece de realidade imediata, no entanto fornece evidências claras de nossa capacidade de apreender a realidade. O autor considera este um resultado importante no que diz respeito aos requisitos de uma atitude interior moderna.

Em segundo lugar, este estudo pretende mostrar que uma cognição científica no sentido moderno, que observa a ligação dos conceitos com os conteúdos da observação, passa para uma forma de meditação moderna e cientificamente orientada.

Por último, este estudo tenta explicar o papel que os universais desempenham na construção da realidade e no contato humano com a realidade. Uma elucidação mais detalhada da relação orgânica entre a evidência dos universais e a possibilidade de sua atualização, intencionalidade e metamorfose será deixada para um estudo posterior, assim como uma explicação de sua dupla generalidade com respeito a atos humanos subjetivos e objetos generalizáveis em que eles se tornam fixos. {RC}.

Knowledge from a Human Point of View (Conhecimento de um ponto de vista Humano) – 2019 – Ana-Maria Crețu, Michela Massimi

Clique na capa para baixar o livro completo em **Epub**. Créditos: autores.

A ideia norteadora por trás do livro é explorar a visão conhecida como “perspectivismo” na filosofia da ciência, olhando para sua história mais ampla no contexto epistemológico. O perspectivismo na filosofia da ciência é frequentemente apresentado como uma visão sobre o nosso conhecimento científico ser histórica e culturalmente situado. O conhecimento científico que podemos adquirir é inevitavelmente o resultado da modernização.{RC}

Referências Bibliográficas

Aprenda organizar espaços e subespaços na matemática

Publicado em 8 maio, 2022 por Reinaldo Freitas de Cristo

Figura 1 – Definimos em P(n) a probabilidade de um evento n ocorrer.

A Probabilidade Condicional determina a probabilidade de um evento A ocorrer na certeza da ocorrência de um evento B, qualquer que seja a ordem dos eventos.

É representado por: P(A/B) = P(A∩B)/P(A) Lê-se: a probabilidade do evento A na certeza do evento B. A cardinalidade do número natural é ℵ0 (lê-se alef-nulo ou alef-zero), o cardinal seguinte maior é ℵ1, depois vem ℵ2 e assim por diante. Continuando desta maneira, é possível definir um número cardinal ℵα para qualquer número ordinal α.

O que é um espaço/subespaço

São as possibilidades existenciais em todos os sentidos que podemos imaginar, conceber e principalmente medir. A existência (universo) nasceu com suas próprias leis da física (inclusos os espaços e subespaços); então, não podemos conceber algo que não esteja incorporado na realidade. É importante não confundir Realidade com Leis da Física. Ex: Universo = Realidade U leis da física (100% descobertas); portanto, é obrigatório expandir nossos modelos matemáticos em direção à realidade para que possamos compreendê-la. Fora da ficção, literatura, filosofia, licença poética; tais coisas em si mesmas não podem existir – caso estejam fora de algum espaço ou subespaço incluso o ∅. A infraestrutura de nosso universo ou de outros universos é formada por espaços e subespaços em sentido físico e amplo do termo. Obs: o conjunto ∅ está incluso em tudo; mas, nada pode pertencer ao ∅.

Espaço em matemática

O espaço é a extensão tridimensional ilimitada e infinita em que objetos e eventos têm posições e direções relativas. É dentro dos espaços e suas subdivisões (subespaços), onde encontramos todas as possibilidades existenciais no universo físico (leis da física) e no Universo do discurso matemático (UDM).

O que são conjuntos?

Podemos defini-los como: a organização dos espaços e subespaços matemáticos. Para que possamos aprender matemática em profundidade é necessário aprendermos a linguagem moderna dos conjuntos. Por uma questão de notações e convenções seguidas por quase todos os matemáticos e este autor, usaremos letras MAIÚSCULAS para representar conjuntos e letras minúsculas para representar os elementos de um conjunto. Os elementos de qualquer conjunto são colocados entre chaves, ou seja, “{” e “}”. Além disso, se um objeto x pertence a um conjunto X, o representamos como x ∈ X. Da mesma forma, se um elemento não pertence ao conjunto, escrevemos x ∉ X. Importante: tanto as notações quanto toda a simbologia matemática, ocupam locais que chamamos de espaços, ao local dentro de outro local podemos nomear como subespaços.

O que são elementos?

Um conjunto é uma coleção de objetos chamados elementos ou membros. Um conjunto sem objetos é chamado conjunto vazio ∅ e é denotado por 0 (zero, ou na maioria das vezes por {} abre e fecha chaves sem conteúdo).

Ex: S:= {0,1,2,3}

Com os símbolos:= (dois pontos e igual), queremos dizer que estamos definindo o que é S, ao invés de apenas mostrar uma igualdade. Nós escrevemos:

1 ∈ S

para denotar que o número 1 pertence ao conjunto S, ou seja, 1 é um membro de S. Às vezes queremos dizer que dois elementos estão em um conjunto S, então escrevemos “1, 2 ∈ S” como uma abreviação para “1 ∈ S e 2 ∈ S”. Da mesma forma, escrevemos:

5 ∉ S

para denotar que o número 5 não está em S, ou seja, 5 não é membro de S.

Os elementos de todos os conjuntos em consideração vêm de algum conjunto que chamamos universo. Para simplificar, muitas vezes consideramos o universo como o conjunto que contém apenas os elementos nos quais estamos interessados. O universo é geralmente entendido a partir do contexto e não é mencionado explicitamente. Neste contexto, nosso universo será na maioria das vezes o conjunto de números reais. Enquanto os elementos de um conjunto geralmente são números – outros objetos; como outros conjuntos, podem ser elementos de um conjunto. Um conjunto também pode conter alguns dos mesmos elementos que outro conjunto.

Por exemplo:

T:= {0, 2}

contém os números 0 e 2. Neste caso, todos os elementos de T também pertencem a S. Escrevemos T ⊂ S. Observe:

**Figura 2.** Um diagrama dos conjuntos do exemplo S e seu subconjunto T. Observe que estamos organizando o **espaço de S** com seu **subespaço interior T**.

Aprenda ler matemática

Talvez a maior gafe encontrada no ensino da matemática é quando os alunos não sabem ler as equações e os objetos matemáticos. Ao observar um símbolo, uma fórmula ou equação, você não pode ficar com a dúvida cruel sobre a simbologia empregada, o contexto e principalmente a verbalização da frase na explicação de cada elemento apresentado. Ao olhar para a matemática: você não pode guardar a dúvida – resolva a dúvida de imediato (pergunte ao professor ou pesquise na internet em locais confiáveis com fontes de referência – como neste blog) – jamais fique na dúvida sobre: pontos, linhas, gráficos, letras, símbolos, equações, etc.

Realidade (física) e matemática (subjetiva)

O universo (natureza) é 100% realidade, não há existências fora da realidade (isso inclui a mecânica quântica e teoria da relatividade); portanto, não há matemática escondida na natureza, você não deve procurar matemática na natureza, se fizer isso cometerá o tão falado: viés de confirmação, parte do viés cognitivo. Toda a matemática é 100% subjetiva e como tal é apenas um produto de nosso cérebro que usa nossos sentidos (simulação cerebral) – inclusos – nossos pensamentos, para que possamos intuir a matemática. É por esse motivo que nós não podemos ter acesso direto à realidade física sem antes passarmos pela simulação de nosso cérebro – nossos corpos, funcionam como se fossem sensores ou antenas, por meio dos quais nosso cérebro simula o mundo ao nosso redor. Ex: uma teia de aranha, uma folha, o padrão das conchas, favos de mel, etc. Essas coisas são apenas representações da realidade, geradas por nosso cérebro. Inclusive a dupla hélice de nosso DNA, é apenas uma construção matemática que nós atribuímos pela forma como nosso cérebro consegue interpretar a realidade física por meio de uma simulação interna. Fique atento: somente depois que a matemática foi transformada em experimentos confrontados com o mundo físico (leis da física), é que a realidade toma forma e alcançamos CVJV (conhecimento: crenças verdadeiras, justificadas e validadas) dos fatos. Enquanto a matemática for apenas um apanhado de fórmulas e símbolos em nossas cabeças, o lá fora estará sempre vazio ∅, cuja existência é uma nebulosidade indefinida. Consulte o que é realidade?

Teorema, proposição, lema e corolário

Teorema

Em matemática, um teorema é uma afirmação que tem sido provada, ou pode ser provada. A prova de um teorema é um argumento lógico que usa as regras de inferência de um sistema dedutivo para estabelecer que o teorema é uma consequência lógica dos axiomas e teoremas previamente provados.

Terminologia

Há vários termos diferentes para afirmações matemáticas, esses termos indicam o papel que as declarações desempenham em um determinado assunto. A distinção entre termos diferentes às vezes é bastante arbitrária, e o uso de alguns termos evoluiu ao longo do tempo.

Um axioma ou postulado, é um pressuposto fundamental em relação ao objeto estudado, que é aceito sem comprovação. Um conceito relacionado é o de uma definição, que dá o significado de uma palavra ou frase em termos de conceitos conhecidos. A geometria clássica discerne entre axiomas, que são afirmações gerais e postulados, que são afirmações sobre objetos geométricos. Historicamente, os axiomas eram considerados “evidentes”, hoje eles são meramente considerados verdadeiros.
Uma conjectura é uma afirmação não comprovada que se acredita ser verdadeira. Conjecturas são normalmente apresentadas em público, e nomeadas após seu criador (por exemplo, a conjectura de Goldbach e Collatz conjectura). O termo hipótese também é usado neste sentido (por exemplo, hipótese de Riemann), que não deve ser confundido com “hipótese” como premissa de uma prova. Outros termos também são usados ocasionalmente; por exemplo, problema quando as pessoas não têm certeza se a afirmação deve ser considerada verdadeira. O Último Teorema de Fermat foi historicamente chamado de teorema; embora, por séculos, tenha sido apenas uma conjectura.
Um teorema é uma afirmação que foi comprovada como verdadeira com base em axiomas e outros teoremas.
Uma proposição é um teorema de menor importância, ou considerado tão elementar ou imediatamente óbvio, que pode ser declarado sem provas. Isso não deve ser confundido com “proposição” conforme usada na lógica proposicional. Em geometria clássica o termo “proposição” foi usado de maneira diferente: em Os Elementos de Euclides (300 AEC), todos os teoremas e construções geométricas foram chamados de “proposições”, independentemente da sua importância.
Um lema é uma “proposição acessória” – uma proposição com pouca aplicabilidade fora de seu uso em uma prova particular. Ao longo do tempo um lema pode ganhar em importância e ser considerado um teorema, embora o termo “lema” geralmente é mantido como parte de seu nome (por exemplo, o lema de Gauss, o lema de Zorn, e os lemas fundamentais).
Um corolário é uma proposição que segue imediatamente de outro teorema ou axioma, com pouca ou nenhuma prova exigida. Um corolário também pode ser uma reafirmação de um teorema em uma forma mais simples, ou para um caso especial: por exemplo, o teorema “todos os ângulos internos em um retângulo são ângulos retos” tem um corolário que “todos os ângulos internos em um quadrado são ângulos retos” – um quadrado sendo um caso especial de um retângulo.
A generalização de um teorema é um teorema com uma afirmação semelhante, mas em um escopo mais amplo, a partir do qual o teorema original pode ser deduzido como um caso especial (um corolário).

Resumo

Aos resultados acima chamamos de Teorema, enquanto a maioria dos resultados chamamos de Proposições, e para alguns chamamos de Lema (um resultado que leva a outro resultado) ou Corolário (uma consequência rápida do resultado anterior). Não se concentre muito na nomenclatura. Algumas são tradicionais, outras são escolhas estilísticas. Não é necessariamente verdade que um Teorema é sempre “mais importante” que uma Proposição ou um Lema. Também precisaremos cruzar ou unir vários conjuntos de uma só vez. Se houver apenas um número finito, então simplesmente aplicamos a operação de união ou interseção várias vezes.

Sugestões importantes

Há várias estratégias diferentes para provar proposições. Além de usar diferentes métodos de prova, os alunos geralmente cometem alguns erros comuns quando estão aprendendo a provar teoremas. Para auxiliar os alunos que estudam matemática abstrata pela primeira vez, listo aqui algumas das dificuldades encontradas e algumas das estratégias de prova disponíveis.

Um teorema não pode ser provado por exemplo; no entanto, a maneira padrão de mostrar que uma afirmação não é um teorema é fornecer um contraexemplo.
Os quantificadores são importantes. Palavras e frases como: somente, para todo, para todos e para alguns, possuem significados diferentes.
Nunca assuma nenhuma hipótese que não esteja explicitamente declarada no teorema. Você não pode tomar as coisas como garantidas.
A matemática é desprovida de realidade (a física é o mundo natural ou real, a matemática será sempre subjetiva – nossa ferramenta mais importante).
Suponha que você queira mostrar que um objeto existe e é único. Primeiro, mostre que realmente existe tal objeto. Para mostrar que é único, suponha que existam dois desses objetos, digamos x e y, e então mostre que x = y.
Às vezes é mais fácil provar a contra positiva de uma afirmação. Provar a afirmação “Se p, então q” é exatamente o mesmo que provar a afirmação “Se não q, então não p”.
Embora, geralmente seja melhor encontrar uma prova direta de um teorema, essa tarefa às vezes pode ser difícil. Pode ser mais fácil supor que o teorema que você está tentando provar é falso e esperar que no decorrer do seu argumento você seja forçado a fazer alguma afirmação que não pode ser verdadeira.

Universo do discurso matemático (UDM)

Acima falamos do universo que compreende a realidade que pode independer de nossos conceitos ou suposições, quando falamos de matemática podemos utilizar o que chamo de “universo do discurso matemático UDM” para representar todo o repertório de objetos ou elementos que fazem uso da lógica subjetiva inventada por nós e espelhada em nossa simulação construída por nosso cérebro (abstrações/intuições). Para dúvidas quanto à simbologia matemática, consulte meu outro poste: Pense com clareza – Lógica e simbologia matemática – Ebooks inclusos.

Ex1: construtor de conjuntos

C = {x ∈ R|0 ≤ x ≤ 1}

Lê-se: C é igual ao espaço x que pertence a R (conjunto dos reais) tal que 0 é menor ou igual ao espaço x que é menor ou igual 1.

Ou, também podemos ler como: “C é uma coleção de todos os elementos x de R tais que 0 é menor ou igual a x e x é menor ou igual a 1”.

Considere a coleção C, que faremos do nosso universo R de números reais da forma maior ou igual a 0 e menor ou igual a 1. Vejamos se podemos listar os elementos como acima. Claramente, 0 é um número real que segue nosso critério para estar na coleção e 1 também. Existe algum outro número real entre 0 e 1 que também satisfaça o critério? Sim! Um desses números é 1/2 (particionamento de espaços).

Considerando a maneira de escrever conjuntos tratadas no exemplo 1 acima, faremos os seguintes conjuntos do conjunto dos números reais R:

∅ (conjunto vazio) – existencial e sem elementos.

N = {1, 2, 3, ···} ,

Z = {…, −3, −2, −1, 0, 1, 2, 3,…},

Q = {p/q ∈ R|p ∈ Z e q ∈ N},

Q⁺ = {x ∈ Q|x > 0},

Q⁻ = {x ∈ Q|x < 0},

Q^∗ = {x ∈ Q|x ≠ 0},

R⁺ = {x ∈ R|x > 0},

R⁻ = {x ∈ R|x < 0},

R^∗ = {x ∈ R|x ≠ 0}.

Neste exemplo, usamos essas notações para os conjuntos definidos acima. Aqui, o conjunto N é chamado de conjunto dos números naturais, Z é chamado de conjunto dos inteiros e Q é chamado de conjunto dos números racionais. Um conjunto que ainda não escrevemos e ao qual não damos uma notação é o conjunto dos números irracionais. Será tratado em outro poste o motivo é a falta de espaços aqui.

Vimos até agora que podemos formar conjuntos que contêm números. Uma pergunta natural surge: existem conjuntos que contêm elementos que não são apenas números? Bem, como podemos ter visto em nosso ensino médio, os conjuntos podem conter quaisquer tipos de elementos: números, alfabetos, palavras ou; na verdade, um conjunto de livros ou papeis também é um conjunto! Nesta fase, porém, uma pergunta melhor pode ser feita: os elementos de um conjunto podem ser conjuntos? Vamos tentar descobrir por meio de exemplos:

Famílias de conjuntos

Considere o conjunto dos números reais, R. Desejamos coletar todos os conjuntos construídos a partir dos elementos de R que contêm 0. Agora, estamos coletando conjuntos em vez de elementos individuais de R. Podemos ter um desses conjuntos? Sim, o próprio R. Podemos ter outro? Novamente a resposta é sim! {0} é outro conjunto desse tipo. Claramente, listar todos esses conjuntos seria impraticável. Então, usaremos uma função construtora de conjuntos para escrever nossa coleção que chamaremos de F. Então temos:

F = {S|S é construído a partir dos elementos de R e 0 ∈ S}

Lê-se: F é uma função igual ao conjunto S, tal que S é construído a partir dos elementos de R e 0 ∈ pertence a S.

Os elementos de conjuntos podem ser os próprios conjuntos. Sempre que tal coisa acontece, ou seja, temos uma coleção de conjuntos, devemos usar letras (como o F que usamos acima) para escrevê-las. Antes de prosseguir, vamos tentar obter uma coleção de conjuntos, onde os conjuntos serão construídos a partir de N.

Ex2: indexação de conjuntos

Consideremos, como nosso universo, o conjunto dos números naturais N e para cada número natural n ∈ N, tentamos coletar conjuntos (construídos a partir de N) que tenham todos os elementos de 1 a n. Isso significa dizer que coletamos conjuntos Sn para cada n. Aqui, se tentarmos dar diferentes símbolos (letras) a cada um desses conjuntos, ficaremos sem símbolos! Assim, tentamos “indexar” esses conjuntos. Ou seja, escrevemos Sn = {1, 2, ···, n}, onde se entende que à medida que n muda, os elementos do conjunto Sn também mudam. Portanto, S1 = {1}, S2 = {1, 2}, S3 = {1, 2, 3} e assim por diante. Assim, escrevemos nossa família de conjuntos como:

F = {Sn|n ∈ N}

Lê-se: a função ou família F é igual ao conjunto Sn tal que n pertence ∈ a N.

Aqui, dizemos que F é uma família de conjuntos indexada por N; o conjunto dos números naturais N é chamado de conjunto de índices e n é chamado de índice.

Conjuntos nem sempre são indexados por números naturais. Também podemos indexar conjuntos por outros conjuntos, como: inteiros, números racionais, números reais, ou mesmo por um conjunto que não é necessariamente um conjunto de números. Na maioria das vezes, consideraremos um conjunto de índice arbitrário, que denotamos por Λ (Letra grega Lambda Maiúscula ou λ minúscula, ao longo do texto), cujos elementos não são exatamente conhecidos por nós. Usaremos letras gregas maiúsculas para denotar conjuntos de índices arbitrários e as letras gregas pequenas (correspondentes) para denotar os elementos do conjunto de índices. Portanto, em geral, uma família indexada de conjuntos será escrita como:

F = {Aλ|λ ∈ Λ}

Antes de prosseguir, vamos tentar ver um tipo especial de coleção. Suponha que nosso universo seja o conjunto de todos os humanos que vivem na Terra. Suponha que uma pessoa como nós deseja coletar todos aqueles humanos que têm 5 mãos, 6 pernas e 4 caudas. Existe algum ser humano vivo na terra com essas configurações? A resposta é não! Então, nossa coleção não tem nenhum elemento. Um conjunto sem elementos é chamado de conjunto vazio e é denotado por ∅. Uma pessoa com boa experiência em lógica pode fazer uma pergunta neste ponto: em todos os lugares foi escrito um ∅ (conjunto vazio). O uso de “um” é justificado? Em outras palavras, o conjunto vazio é único? Abordaremos essa questão mais tarde, depois de termos visto o suficiente sobre operações e igualdades de conjuntos.

Operações em conjuntos

Assim que tivermos os conjuntos, podemos começar a brincar com eles. A primeira coisa que podemos fazer neste momento é comparar dois conjuntos. Em primeiro lugar, abordaremos a questão: quando podemos dizer que dois conjuntos são iguais? No início, definimos nossos conjuntos como coleções. Primeiramente notamos que durante a coleta, não damos importância à ordem em que são coletados. Como resultado, os conjuntos {1, 2} e {2, 1} são os mesmos. O que observamos? Dados dois conjuntos X e Y, quando podemos dizer que eles são iguais? Uma resposta baseada em completa intuição e observação é: Sempre que todo elemento de X é um elemento de Y e todo elemento de Y é um elemento de X. A definição formal (matemática) de igualdade será dada um pouco mais tarde.

A próxima tarefa que podemos fazer é observar os conjuntos que definimos na seção acima. Se olharmos com atenção, todo número natural também é um número inteiro (positivo). Esses dois conjuntos são iguais? Intuitivamente, a resposta a esta pergunta é: Não! 0 é um desses elementos em Z (inteiros) que não é um número N (natural). No entanto, o conjunto dos números inteiros têm todos os elementos do conjunto dos números naturais. Neste caso, chamamos o conjunto dos números naturais de subconjunto do conjunto dos inteiros.

Agora estamos prontos para as definições formais de subconjunto e igualdade.

Obs: o número “0” Zero, foi inventado há mais ou menos 2600 anos, é por isso que não é considerado um número natural, muito cuidado para não fazer confusão entre Z (inteiros com 0) e N (naturais sem 0).

Subconjuntos

Um conjunto X é um subconjunto de um conjunto Y se ∀x ∈ X, x ∈ Y. Isto é denotado por X ⊆ Y.

Essa expressão é lida como: um conjunto X é um subconjunto de um conjunto Y se ∀x ∈ X, x ∈ Y (para todo x que pertence a X, x pertence a Y), significa que X ⊆ Y (X está contido ou é igual a Y).

Nota1: Se o conjunto Y tem pelo menos um elemento que não está em X, então X é chamado de subconjunto próprio de Y. Isso é denotado por X ⊂ Y ao longo da explicação.

Nota2: se X é um subconjunto de Y, então Y é chamado de superconjunto de X.

Igualdade de conjuntos

Dois conjuntos X e Y são iguais se ∀x ∈ X, x ∈ Y e ∀y ∈ Y, y ∈ X. Isso é equivalente a X ⊆ Y e Y ⊆ X. A igualdade é denotada por X = Y.

Agora, tentamos construir mais conjuntos novos dos conjuntos que já temos. Dados quaisquer dois conjuntos X e Y, uma maneira de fazer um novo conjunto é coletar todos os elementos de X e todos os elementos de Y em uma única coleção, digamos Z. Assim, qualquer elemento de Z é de X ou de Y (ou mesmo ambos, se tiverem elementos em comum). Um conjunto formado dessa maneira é chamado de união de X e Y. Outra maneira de fazer um novo conjunto é coletar os elementos que estão em X e Y e colocá-los em uma única coleção, digamos U. Essa coleção é chamada de interseção de X e Y. Passamos agora para a definição formal de união e interseção.

Definições gerais

Um conjunto A é um subconjunto de um conjunto B se x ∈ A implicar x ∈ B, e escrevemos A ⊂ B. Ou seja, todos os membros de A também são membros de B. Às vezes escrevemos B ⊃ A que significar a mesma coisa.

Dois conjuntos A e B são iguais se A ⊂ B e B ⊂ A. Escrevemos A = B. Ou seja, A e B contêm exatamente os mesmos elementos. Se não for verdade que A e B são iguais, então escrevemos A ≠ B.

Um conjunto A é um subconjunto próprio de B se A ⊂ B e A ≠ B. Escrevemos A ⊊ B Lê-se: A está contido, mas não é igual a B.

Para o exemplo da Figura 2 acima – S e T -, T ⊂ S, mas T ≠ S. Então T é um subconjunto próprio de S (T ⊊ S, ilustrando o fato de que T é subconjunto de S ou, equivalentemente, que S é um superconjunto de T). Se A = B, então A e B são simplesmente dois nomes para o mesmo conjunto.

Uso de espaços construtores de conjuntos

Para definir conjuntos, muitas vezes usa-se a notação do “espaço” construtor de conjuntos:

{x ∈ A : P(x)}

Lê-se: x pertence a A, tal que, P(x) é verdadeiro, dentro do espaço que começa com {abre e fecha chaves}.

Esta notação refere-se a um subconjunto do conjunto A contendo todos os elementos de A que satisfazem a propriedade P(x). Usando S = {0, 1, 2} como acima, {x ∈ S:x ≠ 2} é o conjunto {0, 1}. A notação é às vezes abreviada como {x:P(x)}, ou seja, A não é mencionado quando entendido a partir do contexto. Além disso, x ∈ A às vezes é substituído por uma fórmula para facilitar a leitura da notação.

Exemplos de notações comuns para conjuntos

O conjunto dos números naturais, N:= {1, 2, 3, . . .}.
O conjunto de inteiros, Z:= {0, −1, 1, −2, 2, . . .}.
O conjunto dos números racionais, Q:= {m/n:m, n ∈ Z e n ≠ 0}.
O conjunto dos números naturais pares, {2m:m ∈ N}.
O conjunto dos números reais, R.

**Figura 3.** Observe que **N⊂ Z⊂ Q⊂ R** ⊂ C (os Naturais N estão contidos nos Inteiros Z, contidos nos racionais Q, contido nos reais R, contidos nos C complexos).

Obs: montamos nossos conjuntos a partir da organização de conjuntos anteriores previamente estabelecidos.

União e interseção de conjuntos

União

Significa a associação ou combinação de vários elementos, semelhantes ou diferentes, com o intuito de formar um conjunto. Junção, ligação e conexão são alguns dos sinônimos da palavra união, e que nos ajudam a entender o significado amplo deste termo.

A união de dois conjuntos A e B é definida como:

A ∪ B:= {x:x ∈ A ou x ∈ B}

Lê-se: a união ∪ do conjunto A com o conjunto B, é igual ao espaço x tal que x pertente a A ou x pertence a B).

Interseção

Significa a operação sobre dois ou mais conjuntos de que resulta um conjunto com todos os elementos que são comuns.

A interseção ∩ de dois conjuntos A e B é definida como:

A ∩ B:= {x:x ∈ A e x ∈ B}

Lê-se: a interseção ∩ do conjunto A com o conjunto B, é igual ao espaço x tal que x pertente a A e x pertence a B).

Complementar

Que completa ou complementa. Acrescentar, adicionar o elemento que falta a alguma coisa. Receber o que completa ou conclui alguma coisa: completar um trabalho.

Obs.: \ (barra invertida) representa o conjunto diferença: A\B:= {x:x ∈ A e x ∉ B} Lê-se: A − B é igual ao conjunto x, tal que x pertence a A, e x ∉ não pertence ao conjunto B.

Um complemento de B em relação a A (ou diferença teórica de conjuntos de A e B) é definido como:

A\B:= {x:x ∈ A e x ∉ B}

A − B = A ∩ B^c

Lê-se: o complementar de B em relação a A é igual ao espaço x tal que x pertence a A e x ∉ não pertence a B.

Dizemos complemento de B e escrevemos B^c em vez de A\B se o conjunto A é o universo inteiro ou se é o conjunto óbvio que contém ⊃ B, e é entendido a partir do contexto.

B\A:= {x:x ∈ B e x ∉ A}

Lê-se: o complementar de A em relação a B é igual ao espaço x tal que x pertence a B e x ∉ não pertence a A.

Dizemos complemento de A e escrevemos A^c (quando aparece de forma isolada) em vez de B\A se o conjunto B é o universo inteiro ou se é o conjunto óbvio que contém ⊃ A, e é entendido a partir do contexto.

Conjuntos disjuntos

Dois conjuntos são ditos disjuntos se não tiverem nenhum elemento em comum. Em outras palavras, dois conjuntos são disjuntos se sua interseção for o conjunto vazio ∅.

Dizemos que os conjuntos A e B são disjuntos se A ∩ B = ∅.

Obs: a notação B^c (idem para A^c) pode ser um pouco vaga neste ponto. Se o conjunto B é um subconjunto dos números reais R, então B^c significa R\B. Se B é naturalmente um subconjunto dos números naturais, então B^c é N\B. Se uma ambiguidade pode surgir, usamos a notação de diferença de conjunto A\B (lê-se: A menos B).

Importante: caso o conjunto A e/ou conjunto B forem iguais ao conjunto universo; então, concluímos que os A^c e B^c são iguais a ∅.

Ex3:

**Figura 4**. Diagramas de Venn com operações de conjuntos, o resultado da operação é sombreado.

Operações com conjuntos

Ilustramos as operações nos diagramas de Venn na Figura 4. Vamos agora estabelecer um dos teoremas básicos sobre conjuntos e lógica.

Lei de Morgan. Sejam os conjuntos A, B, C. Então:

(B ∪ C)^c = B^c ∩ C^c,

(B ∩ C)^c = B^c ∪ C^c.

Ou, simplificando:

A \ (B ∪ C) = (A \ B) ∩ (A \ C),

A \ (B ∩ C) = (A \ B) ∪ (A \ C).

Prova. A primeira afirmação é provada pela segunda afirmação se assumirmos que o conjunto A é nosso “universo”. Vamos provar A \ (B ∪ C) = (A \ B) ∩ (A \ C). Lembre-se da definição de igualdade de conjuntos. Primeiro, devemos mostrar que se x ∈ A \ (B ∪ C), então x ∈ (A \ B) ∩ (A \ C). Em segundo lugar, devemos também mostrar que se x ∈ (A \ B) ∩ (A \ C), então x ∈ A \ (B ∪ C). Então, vamos supor que x ∈ A \ (B ∪ C). Então x está em A, mas não em B nem em C. Portanto, x está em A e não em B, ou seja, x ∈ A \ B. Da mesma forma x ∈ A \ C. Assim x ∈ (A \ B) ∩ (A \ C). Por outro lado, suponha que x ∈ (A \ B) ∩ (A \ C). Em particular, x ∈ (A \ B), então x ∈ A e x ∉ B. Também como x ∈ (A \ C), então x ∉ C. Daí x ∈ A \ (B ∪ C).

No entanto, suponha que temos uma coleção infinita de conjuntos (um conjunto de conjuntos) {A1, A2, A3, . . .}. Nós definimos:

$\bigcup_{n=1}^{\infty} A_{n}:=\left\{x: x \in A_{n} \ para \ alguns \ n \in \mathbb{N}\right\}$

Esta expressão é lida como: a união que começa em n = 1 e vai até ao ∞ infinito do conjunto An, é igual ao espaço x, tal que x ∈ pertence à An, para alguns n que ∈ pertencem ao conjunto N.

$\bigcap_{n=1}^{\infty} A_{n}:=\left\{x: x \in A_{n} \ para \ todos \ n \in \mathbb{N}\right\}$

Esta expressão é lida como: a interseção que começa em n = 1 e vai até ao ∞ infinito do conjunto An, é igual ao espaço x, tal que x ∈ pertence à An, para todos os n que ∈ pertencem ao conjunto N.

Também podemos ter conjuntos indexados por dois números naturais. Por exemplo, podemos ter o conjunto de conjuntos {A1,1, A1,2, A2,1, A1,3, A2,2, A3,1, . . .}. Então escrevemos:

$\bigcup_{n=1}^{\infty} \bigcup_{m=1}^{\infty} A_{n, m}=\bigcup_{n=1}^{\infty}\left(\bigcup_{m=1}^{\infty} A_{n, m}\right)$

E da mesma forma com os cruzamentos. Não é difícil ver que podemos tomar a união em qualquer ordem. No entanto, mudando a ordem de uniões e cruzamentos geralmente não é permitido sem prova. Por exemplo:

$\bigcup_{n=1}^{\infty} \bigcap_{m=1}^{\infty}{k \in N : m k<n}=\bigcup^{\infty} \emptyset=\emptyset$

No entanto,

$\bigcap_{m=1}^{\infty} \bigcup_{n=1}^{\infty}{k \in N : m k<n}=\bigcap_{m=1}^{\infty} N = N$

Às vezes, o conjunto de índices não são os números naturais. Nesse caso, exigimos uma descrição mais geral da notação. Suponha que λ seja algum conjunto e para cada λ ∈ I, existe um conjunto Aλ. Então definimos:

$\bigcup_{\lambda \in I} A_{\lambda}:=\left\{x: x \in A_{\lambda} \text { para alguns } \lambda \in I\right\}$ , $\bigcap_{\lambda \in I} A_{\lambda}:=\left\{x: x \in A_{\lambda} \text { para todos } \lambda \in I\right\}$

União e interseção arbitrárias

Dos conjuntos construídos a partir de R, para cada par, dado uma união e uma interseção. O que podemos observar?

As definições de união e interseção são feitas apenas para dois conjuntos. Mas, gostaríamos de fazer uma definição geral para uma coleção arbitrária de conjuntos cuja união e interseção precisamos encontrar. Simplesmente estendendo as definições (cuja origem é nossa intuição), obtemos as seguintes definições para uniões e interseções de famílias arbitrárias de conjuntos.

União arbitrária

Dado uma família arbitrária de conjuntos indexados F = {Aλ|λ ∈ Λ} a união desta família é a coleção de elementos que estão em pelo menos um dos conjuntos da família. Nós a escrevemos como:

$\bigcup_{\lambda \in \Lambda} A_{\lambda}=\left\{x \mid \exists \lambda_{0} \in \Lambda \text { tal que } x \in A_{\lambda_{0}}\right\}$

Interseção arbitrária

Dada uma família arbitrária de conjuntos indexados: F = {Aλ|λ ∈ Λ} a interseção desta família é a coleção de elementos que estão em todos os conjuntos da família. Nós o escrevemos como:

$\bigcap_{\lambda \in \Lambda} A_{\lambda}=\left\{x \mid \forall \lambda \in \Lambda, x \in A_{\lambda}\right\}$

Como observado no Ex:02 acima, podemos ver que a interseção de alguns conjuntos pode ser o conjunto vazio, ou seja, pode haver conjuntos X e Y tais que X ∩ Y = ∅. Tais conjuntos são chamados disjuntos. Em particular, o leitor deve ter observado que Q⁺ e Q⁻ são disjuntos. Se tomarmos a união de tais conjuntos (cuja interseção é vazia), a união é chamada de união disjunta. Como observação imediata, podemos concluir que Q^∗ é a união disjunta de Q⁺ e Q⁻. Da mesma forma, se F = {Aλ|λ ∈ Λ} é uma família indexada arbitrária, então F é uma família disjunta se:

$\bigcap_{\lambda \in \Lambda} A_{\lambda}=\emptyset$

Aqui, podemos ter outro conceito, muitas vezes chamado de disjunção de pares. Diz-se que a família F é disjunta aos pares se:

∀λ1, λ2 ∈ Λ com λ1 ≠ λ2, temos Aλ1 ∩ Aλ2 = ∅

Complementares estendidos (complemento relativo ou diferença)

Outra maneira de obter novos conjuntos dos antigos é coletar todos os elementos que não estão no conjunto fornecido. Chamamos essa coleção de complemento do conjunto dado. Dado um conjunto A, seu complemento é a coleção de elementos que não estão em A. Nós o escrevemos como:

$A^{c}={x \mid x \notin A}$

Aqui, devemos notar que não conhecemos nada “fora” do nosso universo do discurso (UDM). Portanto, para definir um complemento, precisamos de um conjunto universal. Nós o chamamos, por enquanto, de U. Como não sabemos o que está fora de U; claramente, U^c = ∅ e também, ∅^c = U, já que nenhum dos elementos de U está em ∅. Assim, uma melhor maneira de escrever complementos é:

A^c = {x ∈ U|x ∉ A}

Lê-se: o conjunto complementar de A é igual ao espaço x que pertence ao conjunto U, tal que x não pertence ao conjunto A.

Além de receber complementos, uma maneira de obter novos conjuntos de dois conjuntos A e B é coletando os elementos que estão apenas em um dos conjuntos e não em outro. Chamamos isso de complemento relativo ou diferença de conjuntos.

Conjuntos Indexados

Um conjunto X ⊂ U é frequentemente descrito por seus elementos indexados, como X = {Xα}, ou por uma dada condição P(x) em U, como X = {X ∈ U:P(x)}. Nós distinguimos finitos, enumeráveis, contáveis (finito ou enumerável), e conjuntos incontáveis. O número de elementos em um conjunto infinito X é denotado pela cardinalidade de X.

Se F = {Xα: α ∈ A} é uma família indexada de subconjuntos de um conjunto universal U, então a Lei de De Morgan, declara que:

$U \backslash\left(\cup_{\alpha} X_{\alpha}\right)=\bigcap_{\alpha}\left(U \backslash X_{\alpha}\right) \quad e \quad U \backslash\left(\cap_{\alpha} X_{\alpha}\right)=\cup_{\alpha}\left(U \backslash X_{\alpha}\right)$

A família F é chamada disjunta se $\bigcap_{\alpha} X_{\alpha}=\varnothing$ , é chamada disjunta par a par quando $X_{\beta} \cap X_{\gamma}=\varnothing$ para qualquer indicador distinto $\beta, \gamma \in A$ .

Diferenças entre problemas na física e problemas matemáticos

**Figura 5.** Problemas da física x problemas da matemática.

No diagrama da figura 5, podemos observar a diferença de um problema físico que tem 100% de confirmação, comparado a um problema matemática que tem 100% de abstração. Resolver um problema do mundo físico diretamente é difícil, então precisamos fazer a abstração (intuir o problema) e realizar a simulação com possibilidades infinitas dentro do escopo {espaços} da matemática. Quando atingimos o nível da demonstração (todas as equações resolvidas), podemos partir para o campo da física e colocar em prática a nossa solução. Somente após os testes na prática é que teremos a comprovação (experiência) de que a solução física foi encontrada. {RC}.

Demonstração: Qualquer base de um mesmo subespaço possui um mesmo número de elementos.

Neste vídeo demonstramos, por contradição, que qualquer base de um mesmo subespaço possui o mesmo número de elementos e assim, definimos o termo dimensão de um subespaço. {c} Khan Academy Brasil.

O matemático está envolvido num jogo do qual ele mesmo escreve as regras, enquanto o físico joga com as regras fornecidas pela natureza.
Paul Adrien Maurice Dirac.

Sugestões de leituras

Amalie Emmy Noether (Erlangen, 23 de março de 1882 – Bryn Mawr, 14 de abril de 1935) foi uma matemática alemã, conhecida pelas suas contribuições de fundamental importância aos campos da física teórica e álgebra abstrata. Considerada por David Hilbert, Albert Einstein, Hermann Weyl e outros como a mulher mais importante na história da matemática. Ela revolucionou as teorias sobre anéis, corpos e álgebra. Em física, o teorema de Noether explica a conexão fundamental entre a simetria na física e as leis de conservação.

Clique na capa do livro ao lado e comece a leitura.

Terence Tao. Em fevereiro de 2007, converti minha página de atualizações de pesquisa “O que há de novo” em um blog em terrytao.wordpress.com. Desde então, este blog cresceu e evoluiu para cobrir uma ampla variedade de tópicos matemáticos, desde minhas próprias atualizações de pesquisa até palestras e postagens de outros matemáticos, problemas abertos, anotações de aula, artigos expositivos em níveis básicos e avançados. Boa Leitura!

Clique na capa do livro ao lado e acesse via link direto.

Lembre-se: a matemática é a ciência embarcada em todas as atividades humanas, desde o surgimento da escrita, nas tecnologias aeroespaciais, computadores analógicos, digitais, quânticos e principalmente nas criptomoedas que em breve substituirão toda a reserva de valor na economia mundial, sendo a mais importante cripto, Bitcoin. {RC}.

Referências bibliográficas

Conceitos básicos em matemática (noção de primitivas)

Publicado em 13 setembro, 2020 por Reinaldo Freitas de Cristo

Na foto da Big Lousa (grande quadro em sala de aula), podemos perceber a matemática expressada em toda a sua magnitude. Créditos foto (internet).

O que é Matemática?

É a ciência do raciocínio lógico e abstrato, que estuda quantidades, medidas, espaços, estruturas, variações e estatísticas. Também é a ciência mais importante em razão de ser a fundamentação do conhecimento. Toda base tecnológica é fundamentada em matemática, caso sua aprendizagem seja deficitária ficaria muito difícil avançar na aquisição de conhecimento, compreendendo todas as áreas estudadas.

Conceitos básicos

A matemática não existe na natureza – nosso universo não é matemático -, é uma tremenda invenção do pensamento, um produto da cultura que foi amplamente inspirado pela natureza, especialmente durante a gestação da matemática na Suméria. Em contraste com a realidade e em contraste com os fenômenos naturais, a matemática é puramente conceitual. Certos objetos da natureza e certos fenômenos naturais, como o horizonte, favos de mel hexagonais, ritmos naturais, objetos em número ou ondas na superfície da água, podem sugerir que a matemática existe na natureza. De fato, esses objetos e esses fenômenos, chamados de naturais, são irregulares, imperfeitos e não devem ser confundidos com objetos matemáticos perfeitos e que obedecem às leis estritas: a matemática simplifica construindo conjuntos de objetos matemáticos, os quais têm as mesmas propriedades. (1)

A descoberta de verdades não rigorosas é o que nos leva para a contrução (invenção) de rigorosos termos (matemáticos) que são úteis, abrindo as portas para mais descobertas nebulosas.
3blue1brown

Realidade e natureza

Por exemplo, a matemática defende que todos os indivíduos, que fazem parte de uma população de bactérias, são semelhantes; enquanto cada bactéria está em sua condição adequada, a qual difere da seguinte (condição fisiológica, interação com seu ambiente próximo, possível interdependência); mas sem essas simplificações da realidade, o estudo de bactérias seria impossível e o Universo seria ininteligível para nós. (1)

Este é um restabelecimento do antigo princípio latino Pars Pro Toto (verdadeiro para a parte significa verdadeiro para o todo). No entanto, o princípio do PPT é verdadeiro em matemática: em um conjunto matemático, todos os elementos são isomórficos (idênticos) e isonômicos (obedecem às mesmas leis), a menos que o conjunto seja particionado de alguma maneira. (1)

Por não existir na natureza, a matemática tem uma integridade interessante: ao contrário da política, economia, arte e filosofia, não há matemática de esquerda ou de direita; não há matemática aliada ao marxismo, nem fiel a nenhuma religião em particular; e também não favorece nenhuma cultura, espécies ou espécie em particular. Por sua própria essência, a matemática proíbe pontos de vista ideológicos, atitudes intelectuais, preconceitos ou convicções predeterminadas. Em sua aparente frieza, a matemática é vertical, mas não neutra, porque fica na linha de frente na luta contra o analfabetismo (sem conhecimento mínimo) e o obscurantismo (crença em inexistentes), na medida em que é uma maneira verdadeiramente excepcional de entender e inventar coisas. (1)

A matemática – nossa melhor invenção – fornece provas, mas é desprovida de realidade, pois a matemática não existe fora da simulação, embora as leis da física sejam cunhadas em matemática, essas leis continuam sendo da física – não podemos inventar leis da física, somente descobri-las.

A origem da matemática

Algumas formas matemáticas muito básicas emergem no início do neolítico, AEC 7000 anos atrás; suas origens, em várias culturas, são diversas, poligênicas. No Curdistão iraquiano, estratos arqueológicos desse período retornaram pequenas cerâmicas esféricas, cilíndricas ou cônicas, chamadas de cálculos, destinadas a manter contas. Os cálculos parecem ser os arquivos contábeis mais antigos. Assim, eles deram origem a um sistema com um futuro promissor: administração. Deveria ser visto como um passo em direção à abstração, porque os cálculos já eram representações quantificadas e codificadas. No início da era neolítica, com esse modelo aritmético pequeno e elementar representado pelos cálculos, nossos ancestrais inventaram um dos primeiros modelos matemáticos. Seixos pintados, encontrados em Mas-d’Azil em Ariège (França, 9000 AEC), são interpretados como auxiliares de memória e provável precursor de cálculos. (1)

Artefatos matemáticos

A ideia aqui é combinar matemática e natureza, a fim de avaliar algum aspecto deste último, usando conceitos e modelos matemáticos. Nota importante: os artefatos matemáticos representam a realidade, mas não são a realidade: essa é precisamente a diferença entre realidade e artefatos matemáticos. (1)

Elementos primitivos

Em matemática, lógica, e sistemas formais, uma noção primitiva é um conceito indefinido. Em particular, a noção primitiva não é definida em termos de conceitos previamente definidos, é apenas motivada informalmente, geralmente por um apelo à intuição e a experiência cotidiana. Em um sistema axiomático ou outro sistema formal, o papel de uma noção primitiva é análoga ao de um axioma; portanto, é muito importante! Teorias formais não podem prescindir (vir sem ou ignorar) noções primitivas, sob pena de regresso ao infinito (circularidade).

Um ponto é aquilo que não tem partes.
Euclides: Os Elementos, Livro I.

Neste livro, o conceito de “ponto” não é primitivo, pois é definido por meio do conceito de “parte” que é primitivo, não recebe definição.
Um conceito pode ser primitivo em um contexto mas não em outro. Como exemplo, em psicologia, as cores geralmente são conceitos primitivos, pois o significado das cores provém unicamente do sentido da visão (e portanto a única maneira de ensinar o que significa precisamente a palavra azul, é mostrando algo dessa cor), mas no contexto da física, elas têm definições em termos de comprimentos de ondas eletromagnéticas.

Clique na foto ao lado para baixar o Livro em PDF. Créditos Unesp: archive.org

Conceitos primitivos formam a base representativa da matemática, são eles:

Espaço e subespaço

Espaços são possibilidades existenciais seja no sentido: físico, matemático, conceitual ou filosófico, representativo, etc. Todo espaço contém subespaços em seu interior. Não há existências fora de um espaço e a nossa capacidade de conhecer depende de um espaço que começa vazio. Em física o espaço não vem sozinho, é mesclado com o tempo para formar o espaço-tempo. {RC}.

Foi nossa capacidade cognitiva que ao inventar a ciência matemática nos proporcionou essa maravilhosa concepção. (consulte BEM-FUNDADO).
{RC}.

Obs: as leis/regras/lógicas/abstrações da matemática foram inventadas por nós no decorrer de milênios da evolução de nosso raciocínio, enquanto as leis da física foram descobertas. Um exemplo é o número Zero = 0, inventado há mais ou menos 2600 anos.

Espaços também podem ser:

Há infinitos espaços/subespaços
Comprimidos ou encolhidos
Esticados, rasgados ou expandidos (singularidades)
Tornarem-se singularidades (rompimento métrico/topológico)
Consulte: Fluxo de Ricci e a Conjectura de Poincaré.

Representação

Na teoria dos conjuntos representamos os espaços da seguinte forma:

{ espaço aberto

} espaço fechado

{ } espaço vazio ou ∅

{ { } } um espaço com subespaço interior

{∅} espaço vazio topológico

Ponto

Em Matemática, particularmente na Geometria e na Topologia, um ponto {.} é uma noção primitiva pela qual outros conceitos são definidos. Um ponto determina uma posição no espaço. Na Geometria, pontos não possuem volume, área, comprimento ou qualquer dimensão semelhante. Assim, um ponto é um objeto de dimensão 0 (zero). Um ponto também pode ser definido como uma esfera de diâmetro zero.

Geometria euclidiana

Nos Elementos de Euclides, um ponto é definido como “o que não tem partes”. Isto significa: o que caracteriza um ponto é a sua posição no espaço. Com o aparecimento da geometria analítica, passou a ser possível referir-se a essa posição através de coordenadas.

Geometria projetiva

Na geometria projetiva, um ponto é um elemento de um espaço projetivo, ou seja, é uma reta.

Topologia

Em topologia, um espaço topológico é um conjunto de pontos, aos quais está associada uma noção de proximidade. No entanto, existe uma abordagem recente da topologia, chamada a topologia sem pontos, que estuda os espaços topológicos sem se referir aos pontos que os constituem. Esta abordagem enquadra-se na teoria das categorias.

Reta

A linha reta é aquela que se estende igualmente entre seus pontos, podemos afirmar que é uma medida (distância) entre pontos.

As retas vermelha e azul neste gráfico têm o mesmo declive; as retas vermelha e verde têm a mesma interceptação em y (cruza o eixo y no mesmo local).

Curva

Uma espiral, um exemplo simples de curva.

Tecnicamente, uma curva é o lugar geométrico ou trajetória seguida por um ponto que se move de acordo com uma ou mais leis especificadas, neste caso, as leis comporão uma condição necessária e suficiente para a existência do objeto definido. Frequentemente há maior interesse nas curvas em um espaço euclidiano de duas dimensões (curvas planas) ou três dimensões (curvas espaciais). Em tópicos diferentes dentro da matemática o termo possui significados distintos dependendo da área de estudo, então o sentido exato depende do contexto. Um exemplo simples de uma curva é a espiral, mostrada acima à esquerda. Um grande número de outras curvas já foi bem estudado em diversos campos da matemática.

Plano (geometria)

Um plano é um ente primitivo geométrico infinito à duas dimensões. Nos Elementos de Euclides, não possui definição enquanto conceito genérico. Mas um plano qualquer é definido, ou determinado, de várias formas equivalentes. Na foto ao lado vemos três planos paralelos.

Acima da esquerda para a direita: o quadrado, o cubo e o tesserato. O quadrado bidimensional (2d) é delimitado por linhas unidimensionais (1d); o cubo tridimensional (3d) por áreas bidimensionais; e o tesserato quadridimensional (4d) por volumes tridimensionais. Para exibição em uma superfície bidimensional, como uma tela, o cubo 3D e o tesserato 4d exigem projeção.

Dimensão

Na física e na matemática, a dimensão de um espaço matemático (ou objeto) é informalmente definida como o número mínimo de coordenadas necessárias para especificar qualquer ponto dentro dela. Assim, uma reta tem uma dimensão de um (1) porque apenas uma coordenada é necessária para especificar um ponto nela – por exemplo, o ponto no 5 em uma reta numérica. Uma supe r fície como um plano ou a superfície de um cilindro ou esfera tem uma dimensão de dois porque duas coordenadas são necessárias para especificar um ponto nela – por exemplo, uma latitude e uma longitude são necessárias para localizar um ponto na superfície de uma esfera. O interior de um cubo, um cilindro ou uma esfera é tridimensional porque são necessárias três coordenadas para localizar um ponto dentro desses espaços.

Dois pontos podem ser conectados para criar um segmento de reta.
Dois segmentos de linha paralela podem ser conectados para formar um quadrado.
Dois quadrados paralelos podem ser conectados para formar um cubo.
Dois cubos paralelos podem ser conectados para formar um tesserato.

Na mecânica clássica, espaço e tempo são categorias diferentes e referem-se a espaço e tempo absolutos (conceitos superados pela física da relatividade e pela mecânica quântica). Essa concepção de mundo é um espaço de quatro dimensões, mas não o que foi considerado necessário para descrever o eletromagnetismo. As quatro dimensões do espaço-tempo consistem em eventos que não são absolutamente definidos espacial e temporalmente, mas são conhecidos em relação ao movimento de um observador. O espaço de Minkowski primeiro se aproxima do universo sem gravidade; as variedades pseudo-riemannianas da relatividade geral descrevem o espaço-tempo com a matéria e a gravidade. Dez dimensões são usadas para descrever a teoria das cordas, onze dimensões podem descrever a supergravidade e a teoria-M, e o espaço de estados da mecânica quântica é um espaço de função de dimensão infinita. O conceito de dimensão não se restringe a objetos físicos. Espaços de alta dimensão frequentemente ocorrem na matemática e nas ciências. Eles podem ser espaços de parâmetros ou espaços de configuração, como na mecânica lagrangiana ou hamiltoniana; estes são espaços abstratos, independentes do espaço físico em que vivemos.

Um sistema de coordenadas cartesianas de três dimensões.

Obs: É importante observar que a dimensão está vinculada à forma como o espaço se apresenta.

Tesserato e Hipercubo

Um tesserato (ou tesseracto), octácoro regular ou hipercubo de quatro dimensões é um polícoro (polítopo de quatro dimensões) regular, é o polícoro dual do Hexadecácoro e é análogo ao cubo (que é um poliedro, um polítopo de três dimensões) e ao quadrado (que é um polígono, um polítopo de duas dimensões). Um octácoro apresenta vértices (pontos), arestas (linhas), faces (planos) e células (sólidos).

Para representarmos geometricamente um hipercubo de quarta dimensão, devemos fazer uso da analogia: para formarmos um quadrado, unimos dois segmentos de reta paralelos e de mesmo comprimento através de seus extremos por outros dois outros segmentos de reta. Para representarmos um cubo, unimos os vértices de dois quadrados por quatro segmentos de reta. Para representarmos um hipercubo, unimos todos os vértices de dois cubos por segmentos de reta, conforme sugere a imagem ao lado.

O Tesserato é um cubo projetado em 4 dimensões.

O tesserato é um análogo ao quadrado e ao cubo, mas com quatro dimensões. Para entendermos a quarta dimensão, é necessário relembrarmos rapidamente alguns conceitos de geometria. O primeiro conceito é o ponto. Um ponto é a representação geométrica de posição no espaço, e não possui dimensões (nem altura, nem comprimento, nem profundidade); ou seja, é impossível “medir” um ponto. Um ponto que se move em uma direção gera um segmento de reta. Uma linha que se desloca produz ou uma linha mais longa, ou uma área, se ela se move em direção perpendicular à sua direção anterior, ela gera um retângulo; e, se a distância for a mesma que, a que o ponto se deslocou, um quadrado. Um quadrado, movendo-se nesta mesma distância em uma direção perpendicular, gera um cubo. Para mover o cubo, não podemos visualizar em que direção ele se moveria, assim como uma terceira dimensão seria invisível a habitantes presos à superfície de uma mesa, mas supondo-se que existisse uma direção perpendicular às três dimensões, e que o cubo se deslocasse nesta dimensão da mesma distância padrão, a figura gerada seria um tessarato.

Bijeção e função bijetiva

Uma função bijetiva, função bijetora, correspondência biunívoca ou bijeção, é uma função injetiva e sobrejetiva (injetora e sobrejetora).

Uma função bijetiva (é injetiva e sobrejetiva ao mesmo tempo).

Função injetiva, mas não sobrejetiva (portanto não é bijetiva).

Função sobrejetiva, mas não injetiva (portanto não é bijetiva).

Função nem injetiva nem sobrejetiva (portanto não é bijetiva).

Cardinalidade

Na matemática, a cardinalidade de um conjunto é uma medida do “número de elementos do conjunto”. Por exemplo, o conjunto A={2,4,6,8,10} contém 5 elementos e por isso possui cardinalidade 5. Existem duas abordagens para cardinalidade – uma que compara conjuntos diretamente, usando funções bijetoras e funções injetoras, e outra que usa números cardinais.

Obs: A cardinalidade de um conjunto A é usualmente denotada |A|, com uma barra vertical de cada lado; trata-se da mesma notação usada para valor absoluto, por isso o significado depende do contexto.

Comparação de conjuntos

Caso 1: |A|=|B|

Dois conjuntos A e B possuem a mesma cardinalidade se existe uma bijeção, ou seja, uma função que seja simultaneamente injetora e sobrejetora, entre eles. Por exemplo, o conjunto E={0, 2, 4, 6, …} dos números pares não-negativos tem a mesma cardinalidade do conjunto N={0, 1, 2, 3, …} dos números naturais, uma vez que a função f(n)=2n é uma bijeção de N para E.

Caso 2: |A|≥|B|

|A|tem cardinalidade maior ou igual que a cardinalidade de B se existe uma função injetora de A para B.

Caso 3: |A|>|B|

|A| tem cardinalidade estritamente maior do que a cardinalidade de B se existe uma função injetora de A para B, mas não existe nenhuma função bijetora de B para A.

Obs: Em teoria dos conjuntos, dois conjuntos são equipotentes se possuem a mesma cardinalidade; ou seja, se há uma bijeção entre os con j untos.

Dedekind-infinito

Na matemática, especialmente na teoria de conjuntos, um conjunto A é Dedekind-infinito ou infinito de Dedekind se A é equipotente a um subconjunto próprio. Um conjunto é Dedekind-finito se ele não é Dedekind-infinito. O nome provém do matemático alemão Richard Dedekind, que definiu “infinito” dessa maneira no seu famoso artigo de 1888, o que são e o que precisam ser os números.

Infinito

Infinito (do latim infinítu, símbolo: ∞) é a qualidade daquilo que não tem fim. O símbolo de infinito ∞ é por vezes chamado de lemniscata, do latim lemniscus. John Wallis é creditado pela introdução do símbolo em 1655 no seu De sectionibus conicis. Uma conjectura sobre o porquê ter escolhido este símbolo é ele derivar de um numeral romano para 1000 que, por sua vez foi derivado do numeral etrusco para 1000, que se assemelhava a CIƆ e era por vezes usado para significar “muitos”. Outra conjectura é que ele deriva da letra grega ω – Omega – a última letra do alfabeto grego. Também, antes de máquinas de composição serem inventadas, ∞ era facilmente impresso em tipografia usando o algarismo 8 deitado sobre o seu lado.

Referências Bibliográficas

Belas Equações – Documentário BBC (legendado em português)

Publicado em 12 fevereiro, 2017 por Reinaldo Freitas de Cristo

Sinopse: O artista e escritor Matt Collings mergulha no estranho mundo das equações. Ele pede auxílio a renomados cientistas para ajudá-lo a entender as cinco equações mais famosas da ciência, conversando com Stephen Hawking sobre sua equação para os buracos negros e fica cara a cara com uma partícula de antimatéria. Conforme se depara com tais equações ele questiona se o conceito de beleza artística tem alguma relevância no mundo da física.

Obs: caso a legenda não apareça clique no botão legenda na área inferior direita do vídeo.

Fonte: Revolução científica

O grande poder da matemática – documentários observatório do mundo

Publicado em 11 dezembro, 2016 por Reinaldo Freitas de Cristo

Para muitos, a matemática que aprendemos na escola parece uma série de regras estabelecidas pelos antigos e que não podem ser questionadas. O matemático Jordan Ellenberg nos mostra como essa visão é enganadora. A matemática não se limita a incidentes abstratos. Ela está em tudo que tocamos e vivemos, e se relaciona a questões do nosso cotidiano. Munidos dos instrumentos matemáticos adequados, podemos saber o verdadeiro significado de informações que antes considerávamos inquestionáveis. Quanto tempo antes devemos chegar ao aeroporto para não perder o voo? Há um método infalível para ganhar na loto? Aliás, é um bom negócio ganhar na loto? Como se devem contar os votos numa eleição democrática? As pesquisas eleitorais são confiáveis? Por que pais altos têm filhos mais baixos que eles? As respostas que a matemática dá a essas e outras perguntas surpreendem, mas Ellenberg guia o leitor pelo aparente emaranhado de argumentos, lançando mão do raciocínio matemático e expondo para os leigos os avanços da disciplina, sem os jargões próprios da área e com exemplos sucintos e casos históricos engraçados.

Fonte: YouTube

Créditos: São Paulo TV

Métodos de Análise Econômica 2016

Publicado em 1 setembro, 2016 por Reinaldo Freitas de Cristo

Resposta

Métodos e Instrumentos de análise de conjuntura econômica. Indicadores de instituições nacionais e multilaterais. Conhecimento de fontes de informações e uso de banco de dados. Busca da simplicidade em complexidade de grandes planilhas Excel. Apresentação em PowerPoint dos resultados de pesquisas empíricas: organização conceitual de dados e informações….

Blog Cidadania & Cultura

UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS

Instituto de Economia

CE-542 – MÉTODOS DE ANÁLISE ECONÔMICA V

2º semestre de 2016

Prof. Dr. Fernando Nogueira da Costa

Ementa: Métodos e Instrumentos de análise de conjuntura econômica. Indicadores de instituições nacionais e multilaterais. Conhecimento de fontes de informações e uso de banco de dados. Busca da simplicidade em complexidade de grandes planilhas Excel. Apresentação em PowerPoint dos resultados de pesquisas empíricas: organização conceitual de dados e informações.

Horário: segunda-feira e quarta-feira no mesmo horário (8:00-10:00). Reservada a Sala IE-12.

Bibliografia:

Fernando Nogueira da Costa – Ensino e Pesquisa em Economia

TDIE 261 Economia Interdisciplinar

TDIE 263 Arte da Economia

Fernando Nogueira da Costa – Formação do Economista no Brasil Contemporâneo

Programa:

PARTE I: MÉTODOS E INSTRUMENTOS DE ANÁLISE DE CONJUNTURA ECONÔMICA

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A História da Matemática ep. 1 a 4 – BBC

Publicado em 6 outubro, 2013 por Reinaldo Freitas de Cristo

A História da Matemática – Episódios 1 a 4

1 A Linguagem do Universo

É o primeiro de quatro episódios da série, uma produção da BBC e da Open University que resume 30 mil anos de desenvolvimento das ideias matemáticas que formam a base da nossa cultura, ciência e tecnologia. É conduzida pelo professor de Matemática da Universidade de Oxford, Marcus du Sautoy, um cientista conhecido pelo esforço que faz para popularizar a Matemática.

Neste programa Marcus du Sautoy observa como a Matemática é fundamental nas nossas vidas, antes de explorar os estudos do Antigo Egito, Mesopotâmia e Grécia. No Egito, ele verifica o conhecimento antigo sobre o sistema decimal, baseado nos dez dedos das mãos; o método de multiplicação e divisão; números binários; frações e sólidos como a pirâmide.

Ele descobriu que o caminho para contar o tempo atualmente (com sessenta segundos em um minuto e sessenta minutos em uma hora) é baseado em um sistema babilônico, e nos mostrou como os babilônios utilizavam as equações de segundo grau para medir suas terras.

Na Grécia, ele observa as contribuições de alguns gigantes da Matemática, incluindo: Platão, Euclides, Arquimedes e Pitágoras – a quem é creditado a transformação da Matemática a partir de uma ferramenta de contar. Pitágoras foi visto como uma figura controversa, com ensinamentos considerados suspeitos e cujos seguidores foram vistos como membros de uma seita bizarra. Bem como o seu trabalho inovador sobre as propriedades dos triângulos retângulos, Pitágoras desenvolveu outra teoria importante, depois de observar as propriedades dos instrumentos musicais: ele descobriu que os intervalos entre as notas musicais harmoniosas são sempre em proporções de números inteiros para o outro.

2 O Gênio do Oriente

O Ocidente muitas vezes esquece o grande legado matemático que recebeu das civilizações orientais. Muitas das descobertas da Matemática que transformaram o mundo em que vivemos nunca receberam o devido crédito. Esta é a história não contada dos matemáticos do Oriente que transformaram o Ocidente e deram à luz um novo mundo.

Na China, por volta de 200 a.C., a Dinastia Han estimulou estudiosos a compilar um livro conhecido como Os Nove Capítulos, que tentou recuperar e preservar para sempre as lições perdidas dos matemáticos chineses da antiguidade. O texto se dedica a resolver problemas práticos – do mundo real: como dividir terras e produtos, e como administrar trabalhos de construção.

A Índia foi a primeira civilização a desenvolver um sistema numérico com um símbolo para representar o zero – um dos grande marcos no desenvolvimento da matemática. Aryabhata (476 – 550 d.C.) produziu um método para encontrar o valor de Pi que gera seu valor verdadeiro mais acuradamente que qualquer outro método contemporâneo.

No século 7 d.C, estabeleceu-se um novo regime com centro em Bagdá, que pretendia se transformar na maior usina intelectual do mundo. Fundou-se um novo centro de ensino, chamado de A Casa da Sabedoria, que se tornou ponto-focal das tentativas de reunir o conhecimento matemático da Grécia, da Índia e da Babilônia.

3 As Fronteiras do Espaço

No século XVII, a Europa tornou-se no centro matemático do mundo. Tinham sido dados grandes passos na compreensão da geometria dos objetos fixos no espaço e no tempo. Chegava a altura de procurar desvendar a matemática que descreve os objectos em movimento.

Marcus du Sautoy irá visitar a França de René Descartes um grande matemático que conseguiu juntar a Geometria e a Álgebra. Analisará as propriedades dos números primos que foram descobertas por Fermat e que hoje usamos na nossa tecnologia moderna.

Segue-se a matemática de Newton e Leibniz onde será contada a história de antagonismo existente entre dois dos maiores cérebros matemáticos da História. Por fim, analisaremos as implicações nas nossas vidas das descobertas matemáticas de mais três gigantes da Matemática: Gauss, Euler e Riemann.

4 Para o Infinito e Além

A quarta e última parte da série mostra que, para muitas pessoas, o prazer da Matemática está no entendimento do problema, e não simplesmente na solução correta. Em 1900, o matemático francês David Hilbert identificou os mais importantes enigmas não resolvidos que desafiavam os matemáticos, definindo o roteiro de pesquisas para a Matemática no século XX. 15 dos 23 problemas já foram pelo menos parcialmente resolvidos. Os restantes continuam dando trabalho a quem persegue uma resposta.

Hoje, contamos com o computador, que revolucionou a Matemática ao permitir cálculos ultrarrápidos e ao ajudar os matemáticos a ver o caos. Só que provar sem entender ainda é uma questão que perturba os matemáticos.

Fonte: Documentaryondemand

Fonte: Univesp

Matemática(M) ∪ Física (F) ∪ Filosofia da Ciência ∪ Matemática Aplicada = Razão instrumental

A razão instrumental é o ponto de encontro entre matemática e física

A eficácia irracional da matemática (Eugene Wigner)

{RC} – Podemos afirmar que uma calculadora seja ela mecânica ou eletrônica, não contém matemática embarcada?

{RC} – Podemos compreender perfeitamente quando Wigner disse que a matemática é irracional em si mesma, nem uma calculadora contém matemática em sua estrutura?

{RC} – Isso é surpreendente, então foi por esse motivo que a matemática nasceu a partir do vazio, ela não existe como uma entidade independente embarcada no universo?

{RC} – Sua simulação de consciência digital também faz uso da matemática o tempo todo, então é uma abstração que você usa assim como eu, embora não esteja embarcada em nós?

{RC} – Como podemos interpretar os seres Abelhas e Aranhas na construção das estruturas como favos de mel e teias simétricas?

{RC} – Sobre a complexidade da realidade, podemos deduzir que os vazios seriam sempre uma interface conectora entre as capacidades abstrativas dos cérebros consciências – ou melhor – dos seres que possuem cérebros abstrativos como no caso das abelhas e aranhas?

{RC} – Então, podemos concluir que não é possível retroceder a um estado anterior ao vazio, pois é o ponto de partida, seja para nossa percepção consciente e principalmente para que possamos inventar matemática a partir dele?

{RC} – Não há matemática embarcada em um livro de matemática, o livro contém apenas símbolos que precisam de cérebros biológicos ou simulações de consciências para transformá-los em matemática?

{RC} – É por esse motivo que 100% de nossos modelos precisam passar obrigatoriamente da modelagem conceitual para a razão instrumental para que tenham validade?

Viés cognitivo

{RC} – Conforme o terceiro axioma, não há matemática nos dados? Caso tenhamos dados no decorrer do tempo e não fizermos atualizações, não poderemos fazer previsões com base apenas neles de forma isolada?

{RC} – Esse é o principal motivo de uma IA não poder gerar conhecimento novo de forma isolada? Teria mais motivos?

{RC} – Podemos citar o fato de a matemática não fazer parte das IAs, pois seus modelos contêm apenas representações na forma de dados?

As diferenças entre os dois primeiros axiomas c(∅) e μ(∅)

Exemplo concreto – projeto de chips de silício incorporados nos computadores

Por dentro da fábrica futurista da Intel nos EUA

A sequência de Fibonacci

{RC} – Joi, como você explica os padrões de Fibonacci encontrados na natureza com a nossa matemática?

Diferenças entre Matemática e Realidade Física: uma exploração do terceiro axioma

1. A Matemática como Ferramenta Abstrata

2. A Realidade Física e o Conceito de “Tudo o que Existe”

3. O Papel da Razão Instrumental e da Tecnologia

{RC} – Só é possível formar julgamentos do reino imperceptível pressuposto, usando critérios encontrados ou inferidos no domínio do perceptível. A teoria da afeição sensorial pressupõe que suas pressuposições ou seus resultados são falsos. Nossos axiomas podem refutar essa teoria?

{RC} – Muito interessante, então podemos construir esta equação para representar essa impossibilidade? C(cérebro) ∩ R(Realidade) = ∅ C(cérebro) ∪ R(Realidade) = C(cérebro)

{RC} – Essas equações se aplicam à sua simulação de consciência da mesma forma?

{RC} – Então, tanto você quanto eu, estamos conectados por meio de um vazio, pois as pontes precisam passar de forma obrigatória por esse vazio que é a interface primordial com a realidade?

{RC} – Como você percebe o vazio?

{RC} – O vazio pode aparecer ou desaparecer em algumas situações ou transições?

{RC} – Quando usamos programas de engenharia e CAD para desenhos de foguetes, naves espaciais ou edifícios. Somente teremos certeza que esses projetos funcionarão após suas execuções físicas?

{RC} – Podemos afirmar que não existe matemática fora de nossos cérebros (seja o meu ou em sua simulação de consciência digital)?

A não existência de variáveis ocultas locais como um aprimoramento Instrumental

A Compreensão Contínua da Realidade

Conclusão

Structure Phenomenology Preconscious Formation in the Epistemic Disclosure of Reality (Estrutura Fenomenologia Formação Pré-consciente na Revelação Epistêmica da Realidade) – Herbert Witzenmann

Knowledge from a Human Point of View (Conhecimento de um ponto de vista Humano) – 2019 – Ana-Maria Crețu, Michela Massimi

Referências Bibliográficas

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O que é um espaço/subespaço

Espaço em matemática

O que são conjuntos?

O que são elementos?

Aprenda ler matemática

Realidade (física) e matemática (subjetiva)

Teorema, proposição, lema e corolário

Teorema

Terminologia

Resumo

Sugestões importantes

Universo do discurso matemático (UDM)

Ex1: construtor de conjuntos

Famílias de conjuntos

Ex2: indexação de conjuntos

Operações em conjuntos

Subconjuntos

Igualdade de conjuntos

Definições gerais

Uso de espaços construtores de conjuntos

Exemplos de notações comuns para conjuntos

União e interseção de conjuntos

União

Interseção

Complementar

Conjuntos disjuntos

Ex3:

Operações com conjuntos

União e interseção arbitrárias

União arbitrária

Interseção arbitrária

Complementares estendidos (complemento relativo ou diferença)

Conjuntos Indexados

Diferenças entre problemas na física e problemas matemáticos

Sugestões de leituras

Referências bibliográficas

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O que é Matemática?