Cribado grande

Cribado grande

De la manera más facil y sencilla Cribar es Cernir, colar, filtrar, tamizar, depurar; se usa en otras áreas como una expresión para indicar: seleccionar, separar, escoger, diferenciar o elegir algo de entre mucho. Por ejemplo en medicina, para separar un agente específico mediante un examen de procedimiento. Se usa tambien en matemáticas y otras ciencias exactas para estadificar o contabilizar una población no específica, generalizando para detectar algo en particular.

En matemáticas, la criba grande, cribado grande o gran criba es un método en teoría analítica de números. Como su nombre lo dice, esta se ha desarrollado en teoría de cribas, cribando una secuencia de enteros por condiciones de congruencia módulo primos en el cual un número relativamente grande de clases residuales para cada módulo son excluidas. Esto es, una gran criba, donde una proporción de clases residuales son tachadas, en principio es distingida por una pequeña criba, en la cual quizas sólo una simple clase residual para un módulo dado es excluida de el conjunto a cribar. Como es típico en la teoría de cribas, todo esto toma lugar en un rango de valores para los parámetros en el cual se hacen fáciles los casos donde el teorema chino del resto nos da estimativos asintóticos.

La reciente historia de el cribado grande se remonta al trabajo hecho por Yu. B. Linnik, en 1941, trabajando sobre el problema de el mínimo no residuo cuadrático. Subsecuentemente Alfréd Rényi trabajó sobre esto, usando métodos probabilísticos. Dos décadas después, luego de un número de contribucioes de otros matemáticos, el cribado grande fue formulado de manera definitiva. Esto ocurrió a comienzos de los 60, en trabajos independientes de Klaus Roth y Enrico Bombieri. La naturaleza de la desigualdad principal, fruto de el cribado grande, se empezó a enteder de una mejor manera: este relaciona una suma exponencial evaluada en puntos del círculo unitario, que están en un sentido 'bien distribuídos' (medidos por una distancia mínima), y el tipo de desigualdad es derivado de el principio del operador normal de una matrix de caracteres sobre el círculo, evaluado en un conjunto finito de puntos, el cual es igual a la norma de el operador adjunto.

El cribado grande asegura que, dado un conjunto B finito no vacío de enteros, dado \mathcal{T} el conjunto de potencias de primos. Suponga que para alguna función u(t)

\#B\mod t\leq u(t)

Defina

\displaystyle X:=\max_{b\in B}|b|

entonces, si se cumple

\sum_{t\in\mathcal{T}}\frac{\Lambda(t)}{u(t)}-\log(2X)>0

Tenemos la desigualdad

\#B\leq\frac{\sum_{r\in\mathcal{T}}\Lambda(t)-\log(2X)}{\sum_{t\in\mathcal{T}}\frac{\Lambda(t)}{u(t)}-\log(2X)}

donde Λ es la función de von Mangoldt. Esta última se le atribuye a Gallagher

Véase

Referencias

  • Alina Carmen Cojocaru; M. Ram Murty. An introduction to sieve methods and their applications. London Mathematical Society Student Texts. 66. Cambridge University Press. pp. 135–155. ISBN 0-521-61275-6. 
  • Harold Davenport (2000). Multiplicative Number Theory. Graduate Texts in Mathematics. 74 (3rd ed. edición). Springer-Verlag. ISBN 0-387-95097-4. 
  • Christopher Hooley (1976). Applications of sieve methods to the theory of numbers. Cambridge University Press. pp. 17–20. ISBN 0-521-20915-3. 
  • Emmanuel Kowalski (2008). The Large Sieve and its Applications. Cambridge Tracts in Mathematics. Cambridge University Press. ISBN 9780521888516. 
  • Gérald Tenenbaum (1995). Introduction to Analytic and Probabilistic Number Theory. Cambridge studies in advanced mathematics. 46. Cambridge University Press. pp. 62–73. ISBN 0-521-41261-7. 

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