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Eduardo Sáenz de Cabezón: Math is forever
Eduardo Sáenz de Cabezón: Las matemáticas son para siempre
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Con un humor cautivante, el matemático Eduardo Sáenz de Cabezón nos da la respuesta a una pregunta que ha vuelto locos a los estudiantes de todo el mundo: ¿para qué sirven las matemáticas? Así, nos muestra la belleza de las matemáticas, que no son sino la espina dorsal de la ciencia. Los teoremas, que no los diamantes, sí que son para siempre.
Eduardo Sáenz de Cabezón - Math educator
Eduardo Sáenz de Cabezón links science with humor and stories. Full bio
Eduardo Sáenz de Cabezón links science with humor and stories. Full bio
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00:13
Imagine you're in a bar, or a club,
0
1370
5750
Os lo podéis imaginar: estáis en
un bar y, sabes, o en una discoteca,
un bar y, sabes, o en una discoteca,
todo eso, y te pones a hablar y al rato,
00:19
and you start talking, and after a while,
the question comes up,
the question comes up,
1
7120
3010
pues, sale en la conversación
"¿y tú en qué trabajas?"
"¿y tú en qué trabajas?"
00:22
"So, what do you do for work?"
2
10130
1870
00:24
And since you think
your job is interesting,
your job is interesting,
3
12015
2935
Y como piensas que tu trabajo es
interesante, le dices "Soy matemático".
interesante, le dices "Soy matemático".
00:26
you say, "I'm a mathematician."
(Laughter)
(Laughter)
4
14950
4280
(Risas)
Cuando esa conversación
sigue, invariablemente
sigue, invariablemente
00:31
And inevitably, during that conversation
5
19690
2390
00:34
one of these two phrases come up:
6
22080
3670
en algún momento aparece
una de estas 2 frases:
una de estas 2 frases:
A) "Yo es que era fatal con las
matemáticas, pero no era culpa mía,
matemáticas, pero no era culpa mía,
00:37
A) "I was terrible at math,
but it wasn't my fault.
but it wasn't my fault.
7
25750
3445
es que el profesor
era horroroso". (Risas)
era horroroso". (Risas)
00:41
It's because the teacher
was awful." (Laughter)
was awful." (Laughter)
8
29195
3418
Y B) "¿Pero eso de las matemáticas
para qué sirve?" (Risas)
para qué sirve?" (Risas)
00:44
Or B) "But what is math really for?"
9
32613
2969
00:47
(Laughter)
10
35582
1028
Me ocuparé del caso B.
(Risas)
(Risas)
00:48
I'll now address Case B.
11
36610
2345
00:50
(Laughter)
12
38955
1555
Cuando alguien te pregunta para
qué sirven las matemáticas,
qué sirven las matemáticas,
00:52
When someone asks you what math is for,
they're not asking you
they're not asking you
13
40510
4844
no te está preguntando por aplicaciones
de las ciencias matemáticas.
de las ciencias matemáticas.
00:57
about applications
of mathematical science.
of mathematical science.
14
45354
2849
Te está preguntando:
"¿Y yo por qué tuve que estudiar
"¿Y yo por qué tuve que estudiar
01:00
They're asking you,
15
48203
1351
01:01
why did I have to study that bullshit
I never used in my life again? (Laughter)
I never used in my life again? (Laughter)
16
49554
3931
esa mierda que no volví
a usar nunca?" (Risas)
a usar nunca?" (Risas)
Es lo que te está preguntando realmente.
01:05
That's what they're actually asking.
17
53485
2439
01:07
So when mathematicians are asked
what math is for,
what math is for,
18
55924
4200
Ante esto, cuando a un
matemático le preguntan
matemático le preguntan
para qué sirven las matemáticas,
los matemáticos nos dividimos en grupos.
los matemáticos nos dividimos en grupos.
01:12
they tend to fall into two groups:
19
60124
2280
Un 54,51 % de los matemáticos
toma una postura al ataque,
toma una postura al ataque,
01:14
54.51 percent of mathematicians
will assume an attacking position,
will assume an attacking position,
20
62404
5335
y un 44,77 % de los matemáticos
toma una postura a la defensiva.
toma una postura a la defensiva.
01:20
and 44.77 percent of mathematicians
will take a defensive position.
will take a defensive position.
21
68609
4950
Hay un 0,8 %, raro,
entre los que me incluyo.
entre los que me incluyo.
01:25
There's a strange 0.8 percent,
among which I include myself.
among which I include myself.
22
73559
3509
¿Qué son los del ataque?
01:29
Who are the ones that attack?
23
77068
2087
Los del ataque son matemáticos
que te dicen que esa pregunta
que te dicen que esa pregunta
01:31
The attacking ones are mathematicians
who would tell you
who would tell you
24
79155
2747
01:33
this question makes no sense,
25
81902
1947
no tiene sentido, porque las matemáticas
tienen un sentido propio en sí mismas,
tienen un sentido propio en sí mismas,
01:35
because mathematics
have a meaning all their own --
have a meaning all their own --
26
83849
2748
son un edificio bellísimo que tiene
una lógica propia que se construye
una lógica propia que se construye
01:38
a beautiful edifice with its own logic --
27
86597
2547
01:41
and that there's no point
28
89144
1867
y que no hace falta que uno esté siempre
mirando las posibles aplicaciones.
mirando las posibles aplicaciones.
01:43
in constantly searching
for all possible applications.
for all possible applications.
29
91011
2547
¿Para qué sirve la poesía?
¿Para qué sirve el amor?
¿Para qué sirve el amor?
01:45
What's the use of poetry?
What's the use of love?
What's the use of love?
30
93558
2289
¿Para qué sirve la vida misma?
¿Qué pregunta es esa? (Risas)
¿Qué pregunta es esa? (Risas)
01:47
What's the use of life itself?
What kind of question is that?
What kind of question is that?
31
95847
3061
01:50
(Laughter)
32
98908
1621
Hardy, por ejemplo, es un
exponente de este ataque.
exponente de este ataque.
01:52
Hardy, for instance, was a model
of this type of attack.
of this type of attack.
33
100529
3767
01:56
And those who stand in defense tell you,
34
104296
1946
Y los que están a la
defensiva te dicen que
defensiva te dicen que
aunque no te des cuenta, cariño, las
matemáticas están detrás de todo. (Risas)
matemáticas están detrás de todo. (Risas)
01:58
"Even if you don't realize it, friend,
math is behind everything."
math is behind everything."
35
106242
4840
02:03
(Laughter)
36
111082
1258
Estos siempre nombran, siempre,
nombran los puentes y las computadoras.
nombran los puentes y las computadoras.
02:04
Those guys,
37
112340
1878
02:06
they always bring up
bridges and computers.
bridges and computers.
38
114218
4028
Si no sabes matemática
se te cae el puente. (Risas)
se te cae el puente. (Risas)
02:10
"If you don't know math,
your bridge will collapse."
your bridge will collapse."
39
118246
2595
02:12
(Laughter)
40
120841
1445
Realmente las computadoras
son todo matemáticas.
son todo matemáticas.
02:14
It's true, computers are all about math.
41
122286
3237
Ahora a estos les ha dado también
por decirte que detrás
por decirte que detrás
02:17
And now these guys
have also started saying
have also started saying
42
125523
2485
02:20
that behind information security
and credit cards are prime numbers.
and credit cards are prime numbers.
43
128013
5037
de la seguridad informática y las tarjetas
de crédito están los números primos.
de crédito están los números primos.
Estas son las respuestas que te va a dar
tu profe de matemática si le preguntas.
tu profe de matemática si le preguntas.
02:25
These are the answers your math teacher
would give you if you asked him.
would give you if you asked him.
44
133710
3669
Es de los de la defensiva.
02:29
He's one of the defensive ones.
45
137379
2165
02:31
Okay, but who's right then?
46
139544
1840
Vale, pero ¿y quién lleva razón?
02:33
Those who say that math
doesn't need to have a purpose,
doesn't need to have a purpose,
47
141384
2606
¿Los que dicen que las matemáticas
no tienen por qué servir para nada,
no tienen por qué servir para nada,
o los que dicen que realmente
está detrás de todo?
está detrás de todo?
02:35
or those who say that math
is behind everything we do?
is behind everything we do?
48
143990
2859
Realmente tienen razón los dos.
02:38
Actually, both are right.
49
146849
1671
Pero os he dicho que yo era de ese
0,8 % raro que dice otra cosa, ¿verdad?
0,8 % raro que dice otra cosa, ¿verdad?
02:40
But remember I told you
50
148520
1663
02:42
I belong to that strange 0.8 percent
claiming something else?
claiming something else?
51
150183
3543
Así que, vale, preguntadme
para qué sirven las matemáticas.
para qué sirven las matemáticas.
02:45
So, go ahead, ask me what math is for.
52
153726
3203
(El público pregunta)
02:48
Audience: What is math for?
53
156929
2929
¡Vale! Un 76,34 % de la gente
ha preguntado, hay un 23,41 %
ha preguntado, hay un 23,41 %
02:51
Eduardo Sáenz de Cabezón: Okay,
76.34 percent of you asked the question,
76.34 percent of you asked the question,
54
159858
4815
02:56
23.41 percent didn't say anything,
55
164673
2927
que se ha callado, y un 0,8 %
que yo no sé lo que están haciendo esos.
que yo no sé lo que están haciendo esos.
02:59
and the 0.8 percent --
56
167600
1227
03:00
I'm not sure what those guys are doing.
57
168827
2848
Bueno, querido 76,31%, las matemáticas
es verdad que no tienen
es verdad que no tienen
03:03
Well, to my dear 76.31 percent --
58
171675
3500
03:07
it's true that math doesn't need
to serve a purpose,
to serve a purpose,
59
175175
4640
por qué servir para nada, es verdad
que son un edificio precioso,
que son un edificio precioso,
03:11
it's true that it's
a beautiful structure, a logical one,
a beautiful structure, a logical one,
60
179815
2870
un edificio lógico, probablemente
uno de los mayores esfuerzos colectivos
uno de los mayores esfuerzos colectivos
03:14
probably one
of the greatest collective efforts
of the greatest collective efforts
61
182685
2852
que el ser humano ha hecho
a lo largo de la historia.
a lo largo de la historia.
03:17
ever achieved in human history.
62
185537
2096
Pero también es verdad que allá donde
los científicos, donde los técnicos,
los científicos, donde los técnicos,
03:19
But it's also true that there,
63
187633
2099
03:21
where scientists and technicians
are looking for mathematical theories
are looking for mathematical theories
64
189732
4599
andan buscando teorías matemáticas,
modelos que les permitan avanzar,
modelos que les permitan avanzar,
03:26
that allow them to advance,
65
194331
2310
ahí están, en el edificio de
las matemáticas, que lo permean todo.
las matemáticas, que lo permean todo.
03:28
they're within the structure of math,
which permeates everything.
which permeates everything.
66
196641
3797
Es verdad que tenemos que ir
algo más al fondo,
algo más al fondo,
03:32
It's true that we have to go
somewhat deeper,
somewhat deeper,
67
200438
3147
vamos a ver qué hay detrás de la ciencia.
03:35
to see what's behind science.
68
203585
1723
La ciencia funciona por intuición,
por creatividad, y las matemáticas
por creatividad, y las matemáticas
03:37
Science operates on intuition, creativity.
69
205308
3550
doman la intuición y doman la creatividad.
03:41
Math controls intuition
and tames creativity.
and tames creativity.
70
209348
3424
A casi todo el mundo que no lo ha oído
antes le sorprende que si uno cogiera
antes le sorprende que si uno cogiera
03:45
Almost everyone
who hasn't heard this before
who hasn't heard this before
71
213747
2190
03:47
is surprised when they hear
that if you take
that if you take
72
215937
2710
una hoja de papel de 0,1 mm de grosor,
esas que utilizamos normalmente,
esas que utilizamos normalmente,
03:50
a 0.1 millimeter thick sheet of paper,
the size we normally use,
the size we normally use,
73
218647
4540
lo suficientemente grande,
y la pudiera doblar 50 veces,
y la pudiera doblar 50 veces,
03:55
and, if it were big enough,
fold it 50 times,
fold it 50 times,
74
223187
3318
el grosor de ese montón ocuparía
la distancia de la Tierra al Sol.
la distancia de la Tierra al Sol.
03:58
its thickness would extend almost
the distance from the Earth to the sun.
the distance from the Earth to the sun.
75
226505
5700
Tu intuición te dice: "Eso es imposible".
Echa las cuentas y verás que sí.
Echa las cuentas y verás que sí.
04:04
Your intuition tells you it's impossible.
76
232600
2601
04:07
Do the math and you'll see it's right.
77
235201
2421
Para eso sirven las matemáticas.
04:09
That's what math is for.
78
237622
2513
Es verdad que la ciencia, toda la ciencia,
solamente tiene sentido
solamente tiene sentido
04:12
It's true that science, all types
of science, only makes sense
of science, only makes sense
79
240135
3782
porque nos hace comprender mejor
el mundo este hermoso en el que estamos.
el mundo este hermoso en el que estamos.
04:15
because it makes us better understand
this beautiful world we live in.
this beautiful world we live in.
80
243917
3371
Y porque nos hace, nos ayuda
a sortear las trampas
a sortear las trampas
04:19
And in doing that,
81
247288
1381
04:20
it helps us avoid the pitfalls
of this painful world we live in.
of this painful world we live in.
82
248669
3510
del mundo este doloroso
en el que estamos.
en el que estamos.
Hay ciencias que tocan
esa aplicación con la mano.
esa aplicación con la mano.
04:24
There are sciences that help us
in this way quite directly.
in this way quite directly.
83
252179
3478
La ciencia oncológica, por ejemplo.
04:27
Oncological science, for example.
84
255657
1756
Y hay otras que la miramos
desde lejos, con envidia a veces,
desde lejos, con envidia a veces,
04:29
And there are others we look at from afar,
with envy sometimes,
with envy sometimes,
85
257413
3491
pero sabiendo que somos su soporte.
04:32
but knowing that we are
what supports them.
what supports them.
86
260904
2560
Todas las ciencias básicas
son el soporte de aquellas,
son el soporte de aquellas,
04:35
All the basic sciences
support them,
support them,
87
263464
2749
y entre ellas las matemáticas.
04:38
including math.
88
266213
2436
Todo lo que hace a la ciencia
ser ciencia es el rigor de la matemática.
ser ciencia es el rigor de la matemática.
04:40
All that makes science, science
is the rigor of math.
is the rigor of math.
89
268649
3717
Y ese rigor les viene porque
sus resultados son eternos.
sus resultados son eternos.
04:44
And that rigor factors in
because its results are eternal.
because its results are eternal.
90
272366
4876
Seguramente han dicho,
o os han dicho alguna vez,
o os han dicho alguna vez,
04:49
You probably said or were told
at some point
at some point
91
277242
2515
que un diamante es
para siempre, ¿verdad?
para siempre, ¿verdad?
04:51
that diamonds are forever, right?
92
279757
2951
¡Depende lo que uno
entienda por siempre!
entienda por siempre!
04:56
That depends on
your definition of forever!
your definition of forever!
93
284178
2214
¡Un teorema, eso sí
que es para siempre! (Risas)
que es para siempre! (Risas)
04:58
A theorem -- that really is forever.
94
286392
2491
05:00
(Laughter)
95
288883
1251
El teorema de Pitágoras,
eso es verdad
eso es verdad
05:02
The Pythagorean theorem is still true
96
290134
3352
aunque se haya muerto Pitágoras,
te lo digo yo. (Risas)
te lo digo yo. (Risas)
05:05
even though Pythagoras is dead,
I assure you it's true. (Laughter)
I assure you it's true. (Laughter)
97
293486
3115
Aunque se hunda el mundo el teorema
de Pitágoras seguiría siendo verdad.
de Pitágoras seguiría siendo verdad.
05:08
Even if the world collapsed
98
296601
1345
05:09
the Pythagorean theorem
would still be true.
would still be true.
99
297946
2445
Allá donde se junten un par de catetos
y una buena hipotenusa (Risas)
y una buena hipotenusa (Risas)
05:12
Wherever any two triangle sides
and a good hypotenuse get together
and a good hypotenuse get together
100
300391
4061
05:16
(Laughter)
101
304452
1221
el teorema de Pitágoras
funciona a tope, a tope.
funciona a tope, a tope.
05:17
the Pythagorean theorem goes all out.
It works like crazy.
It works like crazy.
102
305673
2861
05:20
(Applause)
103
308534
2821
(Aplausos)
Bueno, los matemáticos nos
dedicamos a hacer teoremas.
dedicamos a hacer teoremas.
05:27
Well, we mathematicians devote ourselves
to come up with theorems.
to come up with theorems.
104
315535
3872
Verdades eternas. Pero no siempre
es tan fácil saber qué es
es tan fácil saber qué es
05:31
Eternal truths.
105
319407
1736
05:33
But it isn't always easy to know
the difference between
the difference between
106
321143
2766
una verdad eterna, un teorema,
y qué es una mera conjetura.
y qué es una mera conjetura.
05:35
an eternal truth, or theorem,
and a mere conjecture.
and a mere conjecture.
107
323909
2906
Hace falta una demostración.
05:38
You need proof.
108
326815
3014
05:41
For example,
109
329829
1767
Por ejemplo: imaginaos que tengo aquí
un campo grande, enorme, infinito.
un campo grande, enorme, infinito.
05:43
let's say I have a big,
enormous, infinite field.
enormous, infinite field.
110
331596
4827
Lo quiero cubrir con piezas iguales,
sin dejar huecos.
sin dejar huecos.
05:48
I want to cover it with equal pieces,
without leaving any gaps.
without leaving any gaps.
111
336423
3709
Podría usar cuadrados, ¿verdad?
05:52
I could use squares, right?
112
340132
2124
Podría usar triángulos.
Círculos no, que dejan huequitos.
Círculos no, que dejan huequitos.
05:54
I could use triangles.
Not circles, those leave little gaps.
Not circles, those leave little gaps.
113
342256
3966
¿Cuál es la mejor pieza que puedo usar?
05:58
Which is the best shape to use?
114
346777
2357
La que para cubrir la misma superficie
tiene un borde más pequeño.
tiene un borde más pequeño.
06:01
One that covers the same surface,
but has a smaller border.
but has a smaller border.
115
349134
4553
Pappus de Alejandría, en el año 300
dijo que lo mejor era usar hexágonos,
dijo que lo mejor era usar hexágonos,
06:05
In the year 300, Pappus of Alexandria
said the best is to use hexagons,
said the best is to use hexagons,
116
353687
4709
como hacen las abejas.
¡Pero no lo demostró!
¡Pero no lo demostró!
06:10
just like bees do.
117
358396
1847
06:12
But he didn't prove it.
118
360243
1747
El tío dijo "¡hexágonos, uh, lo peta,
venga, hexágonos, dámelo!"
venga, hexágonos, dámelo!"
06:13
The guy said, "Hexagons, great!
Let's go with hexagons!"
Let's go with hexagons!"
119
361990
2698
No lo demostró, se quedó en una
conjetura, dijo "¡Hexágonos!"
conjetura, dijo "¡Hexágonos!"
06:16
He didn't prove it,
it remained a conjecture.
it remained a conjecture.
120
364688
2968
06:19
"Hexagons!"
121
367656
1678
El mundo, como sabéis, se dividió
entre pappistas y anti-pappistas,
entre pappistas y anti-pappistas,
06:21
And the world, as you know,
split into Pappists and anti-Pappists,
split into Pappists and anti-Pappists,
122
369334
3630
hasta que 1700 años después,
1700 años después,
1700 años después,
06:24
until 1700 years later
123
372964
5289
en 1999 Thomas Hales
demostró que Pappus
demostró que Pappus
06:30
when in 1999, Thomas Hales proved
124
378253
5454
06:35
that Pappus and the bees were right --
the best shape to use was the hexagon.
the best shape to use was the hexagon.
125
383707
4934
y las abejas llevaban razón,
que lo mejor es usar hexágonos.
que lo mejor es usar hexágonos.
Y eso se convirtió en un teorema,
el teorema del panal,
el teorema del panal,
06:40
And that became a theorem,
the honeycomb theorem,
the honeycomb theorem,
126
388641
2482
que va a ser verdad para
siempre, siempre jamás,
siempre, siempre jamás,
06:43
that will be true forever and ever,
127
391123
2060
más que cualquier diamante que tengas.
06:45
for longer than any diamond
you may have. (Laughter)
you may have. (Laughter)
128
393183
3041
(Risas)
¿Pero qué pasa si vamos a 3 dimensiones?
06:48
But what happens if we go
to three dimensions?
to three dimensions?
129
396229
2804
Si quiero llenar el espacio,
con piezas iguales, sin dejar huecos,
con piezas iguales, sin dejar huecos,
06:51
If I want to fill the space
with equal pieces,
with equal pieces,
130
399033
3911
06:55
without leaving any gaps,
131
403464
1341
puedo usar cubos, ¿verdad?
06:56
I can use cubes, right?
132
404805
1833
Esferas no, que dejan huequitos. (Risas)
06:58
Not spheres, those leave little gaps.
(Laughter)
(Laughter)
133
406638
3356
07:01
What is the best shape to use?
134
409994
2963
¿Cuál es la mejor pieza
que puedo usar?
que puedo usar?
Lord Kelvin, el de los grados Kelvin
y todo eso, ese dijo
y todo eso, ese dijo
07:04
Lord Kelvin, of the famous
Kelvin degrees and all,
Kelvin degrees and all,
135
412957
4060
que lo mejor era usar
un octaedro truncado (Risas)
un octaedro truncado (Risas)
07:09
said that the best was to use
a truncated octahedron
a truncated octahedron
136
417607
5514
07:16
which, as you all know --
137
424791
2716
que como todos sabéis (Risas)
¡Es esto de aquí! (Aplausos)
¡Es esto de aquí! (Aplausos)
07:19
(Laughter) --
138
427507
1528
07:21
is this thing here!
139
429035
1779
07:22
(Applause)
140
430814
2939
07:27
Come on.
141
435778
1447
¡Vamos! ¿Quién no tiene
un octaedro truncado en casa? (Risas)
un octaedro truncado en casa? (Risas)
07:30
Who doesn't have a truncated
octahedron at home? (Laughter)
octahedron at home? (Laughter)
142
438025
2837
Aunque sea de plástico. Nene, trae
el octaedro truncado, que vienen visitas.
el octaedro truncado, que vienen visitas.
07:32
Even a plastic one.
143
440862
1227
07:34
"Honey, get the truncated octahedron,
we're having guests."
we're having guests."
144
442089
2757
¡Todo el mundo tiene! (Risas)
Pero Kelvin no lo demostró.
Pero Kelvin no lo demostró.
07:36
Everybody has one!
(Laughter)
(Laughter)
145
444846
1394
07:38
But Kelvin didn't prove it.
146
446240
2374
Se quedó en una conjetura,
la conjetura de Kelvin.
la conjetura de Kelvin.
07:40
It remained a conjecture --
Kelvin's conjecture.
Kelvin's conjecture.
147
448614
4041
07:44
The world, as you know, then split into
Kelvinists and anti-Kelvinists
Kelvinists and anti-Kelvinists
148
452655
5522
El mundo como sabéis, se dividió
entre kelvinistas y anti-kelvinistas
entre kelvinistas y anti-kelvinistas
(Risas)
07:50
(Laughter)
149
458177
1422
hasta que ciento y pico años después,
ciento y pico años después,
ciento y pico años después,
07:51
until a hundred or so years later,
150
459599
3897
alguien encontró una estructura mejor.
07:58
someone found a better structure.
151
466203
3869
Weaire y Phelan, Weaire y Phelan
encontraron esta cosita de aquí,
encontraron esta cosita de aquí,
08:02
Weaire and Phelan
found this little thing over here --
found this little thing over here --
152
470917
5109
(Risas) esta estructura a la que pusieron
el imaginativo nombre de
el imaginativo nombre de
08:08
(Laughter) --
153
476026
1639
08:09
this structure to which they gave
the very clever name
the very clever name
154
477665
3544
08:13
"the Weaire-Phelan structure."
155
481209
2166
estructura de Weaire y Phelan. (Risas)
08:15
(Laughter)
156
483375
2536
Parece una cosa rara
pero no es tan rara,
pero no es tan rara,
08:17
It looks like a strange object,
but it isn't so strange,
but it isn't so strange,
157
485911
2657
también está presente en la naturaleza.
08:20
it also exists in nature.
158
488568
1671
Es muy curioso que esta estructura,
por sus propiedades geométricas,
por sus propiedades geométricas,
08:22
It's very interesting that this structure,
159
490239
2605
08:24
because of its geometric properties,
160
492844
2193
se utilizó para construir
el edificio de la natación
el edificio de la natación
08:27
was used to build the Aquatics Center
for the Beijing Olympic Games.
for the Beijing Olympic Games.
161
495037
5192
en los Juegos Olímpicos de Pekín.
Allá Michael Phelps ganó
8 medallas de oro, se convirtió
8 medallas de oro, se convirtió
08:32
There, Michael Phelps
won eight gold medals,
won eight gold medals,
162
500969
2745
08:35
and became the best swimmer of all time.
163
503714
3161
en el mejor nadador de todos los tiempos.
Bueno, de todos los tiempos
hasta que salga otro mejor, ¿no?
hasta que salga otro mejor, ¿no?
08:38
Well, until someone better
comes along, right?
comes along, right?
164
506875
3741
Cómo le pasa a la estructura
de Weaire y Phelan,
de Weaire y Phelan,
08:42
As may happen
with the Weaire-Phelan structure.
with the Weaire-Phelan structure.
165
510616
2399
es la mejor hasta que salga otra mejor.
08:45
It's the best
until something better shows up.
until something better shows up.
166
513015
2618
Pero cuidado, porque esta sí
que tiene la oportunidad,
que tiene la oportunidad,
08:47
But be careful, because this one
really stands a chance
really stands a chance
167
515633
4592
de que aunque pasen ciento y pico años,
aunque sea dentro de 1700 años,
aunque sea dentro de 1700 años,
08:52
that in a hundred or so years,
or even if it's in 1700 years,
or even if it's in 1700 years,
168
520225
4980
alguien demuestra que esta
es la mejor pieza posible.
es la mejor pieza posible.
08:57
that someone proves
it's the best possible shape for the job.
it's the best possible shape for the job.
169
525205
5398
Y entonces será un teorema,
una verdad para siempre, siempre jamás.
una verdad para siempre, siempre jamás.
09:02
It will then become a theorem,
a truth, forever and ever.
a truth, forever and ever.
170
530978
4370
Más que cualquier diamante.
09:07
For longer than any diamond.
171
535348
2954
Así que, bueno, si queréis decirle
a alguien que le queréis para siempre
a alguien que le queréis para siempre
09:10
So, if you want to tell someone
172
538837
3730
09:15
that you will love them forever
173
543777
3046
(Risas)
le podéis regalar un diamante,
pero si le queréis decir
pero si le queréis decir
09:18
you can give them a diamond.
174
546823
2067
09:20
But if you want to tell them
that you'll love them forever and ever,
that you'll love them forever and ever,
175
548890
3531
que le queréis para siempre, siempre,
¡regaladle un teorema!
¡regaladle un teorema!
09:24
give them a theorem!
176
552421
1751
(Risas)
09:26
(Laughter)
177
554172
1091
Eso sí, quieto, lo tendréis que demostrar,
09:27
But hang on a minute!
178
555263
2590
09:30
You'll have to prove it,
179
558783
1400
que vuestro amor no se quede en conjetura.
09:32
so your love doesn't remain
180
560183
2283
09:34
a conjecture.
181
562466
1833
(Aplausos)
09:36
(Applause)
182
564299
3244
ABOUT THE SPEAKER
Eduardo Sáenz de Cabezón - Math educatorEduardo Sáenz de Cabezón links science with humor and stories.
Why you should listen
Eduardo Sáenz de Cabezón links science with humor and stories. He studied theology and has a PhD in mathematics from the University of La Rioja. He speaks on these two topics in universities and secondary schools as a storyteller for children, youth and adults. Sáenz de Cabezón has also been a professor of Computer Information Systems, Discrete Mathematics and Algebra at the University of La Rioja since 2010.
He won the FameLab contest for scientific monologues in Spain in 2013.
Eduardo Sáenz de Cabezón | Speaker | TED.com