¿El álgebra no lineal se está aplicando actualmente a algún problema práctico en informática e ingeniería?

“Álgebra no lineal” no es una frase que tiene un uso generalizado. Tal vez sea porque los problemas que podrían llamarse problemas de álgebra no lineal tienen otros ingredientes: geométricos, analíticos, etc.

Por ejemplo, tal vez el elemento secundario de un problema de álgebra lineal es resolver un sistema de ecuaciones lineales. Si desea resolver un sistema de ecuaciones no lineales, entonces puede comenzar a parecerse a la geometría algebraica. En el caso lineal, el rango de una matriz le dice algo sobre el número de soluciones. En el caso no lineal (… al menos en un contexto), el teorema de Bezout le informa sobre el número de soluciones.

Una mirada a la prueba del teorema de Bezout, y puede tener una idea de lo engañoso que sería llamarlo un teorema en “álgebra no lineal”, y cómo es mucho más apropiado llamarlo “geometría algebraica”.

Pero ahora mire un problema aún más simple, también posiblemente “álgebra no lineal”: si una sola ecuación polinómica tiene soluciones en un campo particular. Esto lleva a la teoría de Galois. Aunque la teoría de Galois y la geometría algebraica tienen algunas conexiones no triviales, es justo llamar a la teoría de Galois un tema en sí mismo.

Espero que estas sean solo dos ilustraciones de mi punto: que “álgebra no lineal” es una etiqueta demasiado amplia.

Los términos más comunes para lo que el artículo considera “álgebra no lineal” son probablemente cálculo vectorial / geometría diferencial (con formas cuadráticas) o álgebra geométrica / geometría algebraica o álgebra multilineal.

Como puede ver, la gente todavía está luchando por cómo llamarlo. O eso o son temas distintos que mi yo sin educación no puede distinguir.

Hasta donde sé, tiene aplicaciones en estadísticas (compactando muy bien las operaciones de estadísticas en lugar de tener una pila de sumas), física, ingeniería (por ejemplo, tensor de inercia) y robótica (¿planificación de movimiento?). En CS, esto probablemente significa simulación / robótica.

Probablemente haya algunas aplicaciones más, pero probablemente se puedan tratar de otras maneras. Por otra parte, uno puede resolver ecuaciones lineales sin álgebra lineal. Tener una base sólida para construir cosas es útil.

Aparentemente, Google también lo ha usado para TensorFlow, que es su marco ML.

En algún momento, esta puede convertirse en una de las áreas con conclusiones que abarcan múltiples dominios, como el cálculo actual, el álgebra lineal, la estadística y la teoría de la información.

Por perspectiva:

El campo (teoría de la información) se encuentra en la intersección de las matemáticas, las estadísticas, la informática, la física, la neurobiología y la ingeniería eléctrica.

Oh si! Demasiadas aplicaciones para comenzar a enumerarlas. El álgebra cuadrática es la base para la estimación de todos los mínimos cuadrados y el análisis de covarianza en detección y estadística. Es posible que desee leer sobre formas cuadráticas … Supongo que los cálculos de álgebra lineal multivariada cuadrática están ocurriendo millones de veces por segundo a nivel mundial en todos los campos de la ciencia y la tecnología imaginables, incluida la ecualización adaptativa de canales que le permite leer este mensaje. .