Le blog-notes mathématique du coyote

Un grand bravo aux autorités de notre canton, qui réussissent à chiffrer à 500 francs près le coût de la maturité en 4 ans au lieu de 3 ans...

Lire l'article sur rfj.ch

En kiosque actuellement :

Depuis Euclide, les nombres premiers fascinent les mathématiciens. Comment reconnaît-on les nombres premiers ? Combien en existe-t-il ? Des nombres qui encore aujourd’hui conservent une partie de leur mystère, à découvrir dans ce nouveau hors-série du Monde.

Le dernier numéro de l'excellente revue Accromath vient de paraître.

MESURER LE MONDE (1/5). Au IIIe siècle avant notre ère, le savant grec entreprend de déterminer la taille de notre planète. Il concocte une savante recette, à l’aide d’un puits, d’un bâton de bois, d’une poignée d’arpenteurs et, bien sûr, de géométrie.

Lire l'article de Denis Delbecq sur letemps.ch

Tout a commencé au XVIe siècle avec le célèbre explorateur ou pirate (selon le point de vue) Sir Walter Raleigh. Ce qui peut vous surprendre à la lecture du titre, car il n'était pas mathématicien et, pour autant que nous le sachions, n'avait pas de problème avec les baisers.

Lire l'article sur BBC News Afrique

The binary system, which is a system of representing numbers using only two digits, 0 and 1, is often attributed to Gottfried Leibniz. This paper presents evidence that the system was independently developed by Thomas Harriot around 1604 nearly one century before Leibniz.

Lire l'article de Lloyd Strickland sur Fermat's Library

Imaginez que vous participez à un jeu télévisé. Vous avez la chance de gagner une voiture flambant neuve, mais pour l'obtenir, vous devez choisir la porte où se trouvent les clés parmi les trois possibilités qui s'offrent à vous.

Lire l'article de la rédaction de BBC News Mundo sur BBC.com

Le dernier numéro de l'excellente revue Accromath vient de paraître. Mouvement brownien, problème des N corps, structure des nombres premiers, tic-tac-toe, nouvelle forme pour les pièces de monnaie et le dé le plus fort sont au menu.

That ChatGPT can automatically generate something that reads even superficially like human-written text is remarkable, and unexpected. But how does it do it? And why does it work?

Lire l'article de Steven Wolfram sur son blog (en anglais).

Intéressant article de Wolfram Alpha qui explique pourquoi ChatGPT se trompe parfois dans ses réponses et comment on pourra y remédier.

Lire l'article de Stephen Wolfram (en anglais)

La cartographie accompagne les mathématiques depuis toujours et renouvelle sans cesse sa problématique. A l'origine, il s'agissait de tracer des cartes aussi précises que possibles de continents plus ou moins bien connus. Aujourd’hui, cette mission du cartographe reste d'actualité mais il y a d'autres nouveaux mondes qu'on aimerait représenter dans des atlas. Le cyberespace ou le cerveau ne sont que deux exemples de ces « terra incognita » des temps modernes.

Lire l'article d'Etienne Ghys sur Images des mathématiques

Comment faire pour que votre secret le plus précieux ne soit pas perdu, sans pour autant le divulguer ? Eh bien, en le partageant entre plusieurs personnes… moyennant quelques précautions mathématiques, que nous racontent Fabien Herbaut et Pascal Véron. Qui a dit que les mathématiques ne servaient à rien ?

Herbaut F. et Véron P., « Partage d’un secret », in Au Fil des Maths (APMEP), 15 février 2021,
https://afdm.apmep.fr/rubriques/ouvertures/partage-dun-secret/.

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La multiplication matricielle est au cœur de nombreuses tâches de calcul, notamment les réseaux de neurones, les graphiques 3D… DeepMind a présenté récemment AlphaTensor, une approche d’apprentissage par renforcement profond basée sur AlphaZero, « permettant de découvrir des algorithmes nouveaux, efficaces et prouvablement corrects » pour des tâches fondamentales telles que la multiplication matricielle.
L’équipe de recherche a publié ses travaux dans l’article « Discovering faster matrix multiplication algorithms with reinforcement learning » début octobre dans la revue Nature.

Lire l'article d'ActuIA

Les ordres de grandeur sont fréquemment utilisés dans les sciences, mais surtout dans les sciences de l’ingénieur et permettent aussi de répondre à des questions qui peuvent paraître insolites telles que : combien de litres d’essence sont consommés par les automobiles en France quotidiennement? Ou combien possède-t-on d’atomes ayant appartenu à Cléopâtre? Il est possible de répondre assez facilement à ce type de questions, connues sous le nom de «problèmes de Fermi», en utilisant quelques données de base. Ils sont particulièrement bien adaptés pour aborder de manière scientifique les enjeux énergétiques dont il est question actuellement: par exemple, quelle serait la consommation journalière en charbon d’une chaudière de puissance analogue à celle d’un réacteur nucléaire, c’est-à-dire de l’ordre de 1 Gigawatt?

Lire l'article de Charles de Izarra sur The Conversation