Diccionario biográfico de matemáticos

Este Diccionario Biográfico de Matemáticos incluye más de 2040 reseñas de matemáticos, entre las que hay unas 280 de españoles y 36 de mujeres (Agnesi, Blum, Byron, Friedman, Hipatia, Robinson, Scott, etc.), de las que 11 son españolas (Casamayor, Sánchez Naranjo, Sanz-Solé, etc.). Se ha obtenido la mayor parte de las informaciones por medio de los libros recogidos en el apéndice “Bibliografía consultada”; otra parte, de determinadas obras matemáticas de los autores reseñados (estas obras no están incluidas en el citado apéndice, lo están en las correspondientes reseñas de sus autores). Las obras más consultadas han sido las de Boyer, Cajori, Kline, Martinón, Peralta, Rey Pastor y Babini, Wieleitner, las Enciclopedias Espasa, Británica, Larousse, Universalis y Wikipedia. Entre las reseñas incluidas, destacan las siguientes, en orden alfabético: Al-Khuwairizmi, Apolonio, Arquímedes, Jacob y Johann Bernoulli, Brouwer, Cantor, Cauchy, Cayley, Descartes, Diofanto, Euclides, Euler, Fermat, Fourier, Galileo, Gauss, Hilbert, Lagrange, Laplace, Leibniz, Monge, Newton, Pappus, Pascal, Pitágoras, Poincaré, Ptolomeo, Riemann, Weierstrass, etc. Entre los matemáticos españoles destacan las de Echegaray, Etayo, Puig Adam, Rey Pastor, Reyes Prósper, Terradas (de quien Einstein dijo: “Es uno de los seis primeros cerebros mundiales de su tiempo y uno de los pocos que pueden comprender hoy en día la teoría de la relatividad”), Torre Argaiz, Torres Quevedo, los Torroja, Tosca, etc. Se han incluido varias referencias de matemáticos nacidos en la segunda mitad del siglo XX. Entre ellos descuellan nombres como Perelmán o Wiles. Pero para la mayor parte de ellos sería conveniente un mayor distanciamiento en el tiempo para poder dar una opinión más objetiva sobre su obra. Las reseñas no son exhaustivas. Si a algún lector le interesa profundizar en la obra de un determinado matemático, puede utilizar con provecho la bibliografía incluida, o también las obras recogidas en su reseña. En cada reseña se ha seguido la secuencia: nombre, fechas de nacimiento y muerte, profesión, nacionalidad, breve bosquejo de su vida y exposición de su obra. En algunos casos, pocos, no se ha podido encontrar el nombre completo. Cuando sólo existe el año de nacimiento, se indica con la abreviatura “n.”, y si sólo se conoce el año de la muerte, con la abreviatura “m.”. Si las fechas de nacimiento y muerte son sólo aproximadas, se utiliza la abreviatura “h.” –hacia–, abreviatura que también se utiliza cuando sólo se conoce que vivió en una determinada época. Esta utilización es, entonces, similar a la abreviatura clásica “fl.” –floreció–. En algunos casos no se ha podido incluir el lugar de nacimiento del personaje o su nacionalidad. No todos los personajes son matemáticos en sentido estricto, aunque todos ellos han realizado importantes trabajos de índole matemática. Los hay astrónomos como, por ejemplo, Brahe, Copérnico, Laplace; físicos como Dirac, Einstein, Palacios; ingenieros como La Cierva, Shannon, Stoker, Torres Quevedo (muchos matemáticos, considerados primordialmente como tales, se formaron como ingenieros, como Abel Transon, Bombelli, Cauchy, Poincaré); geólogos, cristalógrafos y mineralogistas como Barlow, Buerger, Fedorov; médicos y fisiólogos como Budan, Cardano, Helmholtz, Recorde; naturalistas y biólogos como Bertalanfly, Buffon, Candolle; anatomistas y biomecánicos como Dempster, Seluyanov; economistas como Black, Scholes; estadísticos como Akaike, Fisher; meteorólogos y climatólogos como Budyko, Richardson; filósofos como Platón, Aristóteles, Kant; religiosos y teólogos como Berkeley, Santo Tomás; historiadores como Cajori, Eneström; lingüistas como Chomsky, Grassmann; psicólogos y pedagogos como Brousseau, Fishbeim, Piaget; lógicos como Boole, Robinson; abogados y juristas como Averroes, Fantet, Schweikart; escritores como Aristófanes, Torres de Villarroel, Voltaire; arquitectos como Le Corbusier, Moneo, Utzon; pintores como Durero, Escher, Leonardo da Vinci (pintor, arquitecto, científico, ingeniero, escritor, lingüista, botánico, zoólogo, anatomista, geólogo, músico, escultor, inventor, ¿qué es lo que 6 no fue?); compositores y musicólogos como Gugler, Rameau; políticos como Alfonso X, los Banu Musa, los Médicis; militares y marinos como Alcalá Galiano, Carnot, Ibáñez, Jonquières, Poncelet, Ulloa; autodidactos como Fermat, Simpson; con oficios diversos como Alcega (sastre), Argand (contable), Bosse (grabador), Bürgi (relojero), Dase (calculista), Jamnitzer (orfebre), Richter (instrumentista), etc. También hay personajes de ficción como Sancho Panza (siendo gobernador de la ínsula Barataria, se le planteó a Sancho una paradoja que podría haber sido formulada por Lewis Carroll; para resolverla, Sancho aplicó su sentido de la bondad) y Timeo (Timeo de Locri, interlocutor principal de Platón en el diálogo Timeo). Se ha incluido en un apéndice una extensa “Tabla Cronológica”, donde en columnas contiguas están todos los matemáticos del Diccionario, las principales obras matemáticas (lo que puede representar un esbozo de la historia de la evolución da las matemáticas) y los principales acontecimientos históricos que sirven para situar la época en que aquéllos vivieron y éstas se publicaron. Cada matemático se sitúa en el año de su nacimiento, exacto o aproximado; si no se dispone de este dato, en el año de su muerte, exacto o aproximado; si no se dispone de ninguna de estas fechas, en el año aproximado de su florecimiento. Si sólo se dispone de un periodo de tiempo más o menos concreto, el personaje se clasifica en el año más representativo de dicho periodo: por ejemplo, en el año 250 si se sabe que vivió en el siglo III, o en el año -300 si se sabe que vivió hacia los siglos III y IV a.C. En el apéndice “Algunos de los problemas y conjeturas expuestos en el cuerpo del Diccionario”, se ha resumido la situación actual de algunos de dichos problemas y conjeturas. También se han incluido los problemas que Hilbert planteó en 1900, los expuestos por Smale en 1997, y los llamados “problemas del milenio” (2000). No se estudian con detalle, sólo se indica someramente de qué tratan. Esta segunda edición del Diccionario Biográfico de Matemáticos tiene por objeto su puesta a disposición de la Escuela de Ingenieros de Minas de la Universidad Politécnica de Madrid.

Contribución a la caracterización espacial de canales con sistemas MIMO-OFDM en la banda de 2,45 Ghz

La tecnología de múltiples antenas ha evolucionado para dar soporte a los actuales y futuros sistemas de comunicaciones inalámbricas en su afán por proporcionar la calidad de señal y las altas tasas de transmisión que demandan los nuevos servicios de voz, datos y multimedia. Sin embargo, es fundamental comprender las características espaciales del canal radio, ya que son las características del propio canal lo que limita en gran medida las prestaciones de los sistemas de comunicación actuales. Por ello surge la necesidad de estudiar la estructura espacial del canal de propagación para poder diseñar, evaluar e implementar de forma más eficiente tecnologías multiantena en los actuales y futuros sistemas de comunicación inalámbrica. Las tecnologías multiantena denominadas antenas inteligentes y MIMO han generado un gran interés en el área de comunicaciones inalámbricas, por ejemplo los sistemas de telefonía celular o más recientemente en las redes WLAN (Wireless Local Area Network), principalmente por la mejora que proporcionan en la calidad de las señales y en la tasa de transmisión de datos, respectivamente. Las ventajas de estas tecnologías se fundamentan en el uso de la dimensión espacial para obtener ganancia por diversidad espacial, como ya sucediera con las tecnologías FDMA (Frequency Division Multiplexing Access), TDMA (Time Division Multiplexing Access) y CDMA (Code Division Multiplexing Access) para obtener diversidad en las dimensiones de frecuencia, tiempo y código, respectivamente. Esta Tesis se centra en estudiar las características espaciales del canal con sistemas de múltiples antenas mediante la estimación de los perfiles de ángulos de llegada (DoA, Direction-of- Arrival) considerando esquemas de diversidad en espacio, polarización y frecuencia. Como primer paso se realiza una revisión de los sistemas con antenas inteligentes y los sistemas MIMO, describiendo con detalle la base matemática que sustenta las prestaciones ofrecidas por estos sistemas. Posteriormente se aportan distintos estudios sobre la estimación de los perfiles de DoA de canales radio con sistemas multiantena evaluando distintos aspectos de antenas, algoritmos de estimación, esquemas de polarización, campo lejano y campo cercano de las fuentes. Así mismo, se presenta un prototipo de medida MIMO-OFDM-SPAA3D en la banda ISM (Industrial, Scientific and Medical) de 2,45 Ghz, el cual está preparado para caracterizar experimentalmente el rendimiento de los sistemas MIMO, y para caracterizar espacialmente canales de propagación, considerando los esquemas de diversidad espacial, por polarización y frecuencia. Los estudios aportados se describen a continuación. Los sistemas de antenas inteligentes dependen en gran medida de la posición de los usuarios. Estos sistemas están equipados con arrays de antenas, los cuales aportan la diversidad espacial necesaria para obtener una representación espacial fidedigna del canal radio a través de los perfiles de DoA (DoA, Direction-of-Arrival) y por tanto, la posición de las fuentes de señal. Sin embargo, los errores de fabricación de arrays así como ciertos parámetros de señal conlleva un efecto negativo en las prestaciones de estos sistemas. Por ello se plantea un modelo de señal parametrizado que permite estudiar la influencia que tienen estos factores sobre los errores de estimación de DoA, tanto en acimut como en elevación, utilizando los algoritmos de estimación de DOA más conocidos en la literatura. A partir de las curvas de error, se pueden obtener parámetros de diseño para sistemas de localización basados en arrays. En un segundo estudio se evalúan esquemas de diversidad por polarización con los sistemas multiantena para mejorar la estimación de los perfiles de DoA en canales que presentan pérdidas por despolarización. Para ello se desarrolla un modelo de señal en array con sensibilidad de polarización que toma en cuenta el campo electromagnético de ondas planas. Se realizan simulaciones MC del modelo para estudiar el efecto de la orientación de la polarización como el número de polarizaciones usadas en el transmisor como en el receptor sobre la precisión en la estimación de los perfiles de DoA observados en el receptor. Además, se presentan los perfiles DoA obtenidos en escenarios quasiestáticos de interior con un prototipo de medida MIMO 4x4 de banda estrecha en la banda de 2,45 GHz, los cuales muestran gran fidelidad con el escenario real. Para la obtención de los perfiles DoA se propone un método basado en arrays virtuales, validado con los datos de simulación y los datos experimentales. Con relación a la localización 3D de fuentes en campo cercano (zona de Fresnel), se presenta un tercer estudio para obtener con gran exactitud la estructura espacial del canal de propagación en entornos de interior controlados (en cámara anecóica) utilizando arrays virtuales. El estudio analiza la influencia del tamaño del array y el diagrama de radiación en la estimación de los parámetros de localización proponiendo, para ello, un modelo de señal basado en un vector de enfoque de onda esférico (SWSV). Al aumentar el número de antenas del array se consigue reducir el error RMS de estimación y mejorar sustancialmente la representación espacial del canal. La estimación de los parámetros de localización se lleva a cabo con un nuevo método de búsqueda multinivel adaptativo, propuesto con el fin de reducir drásticamente el tiempo de procesado que demandan otros algoritmos multivariable basados en subespacios, como el MUSIC, a costa de incrementar los requisitos de memoria. Las simulaciones del modelo arrojan resultados que son validados con resultados experimentales y comparados con el límite de Cramer Rao en términos del error cuadrático medio. La compensación del diagrama de radiación acerca sustancialmente la exactitud de estimación de la distancia al límite de Cramer Rao. Finalmente, es igual de importante la evaluación teórica como experimental de las prestaciones de los sistemas MIMO-OFDM. Por ello, se presenta el diseño e implementación de un prototipo de medida MIMO-OFDM-SPAA3D autocalibrado con sistema de posicionamiento de antena automático en la banda de 2,45 Ghz con capacidad para evaluar la capacidad de los sistemas MIMO. Además, tiene la capacidad de caracterizar espacialmente canales MIMO, incorporando para ello una etapa de autocalibración para medir la respuesta en frecuencia de los transmisores y receptores de RF, y así poder caracterizar la respuesta de fase del canal con mayor precisión. Este sistema incorpora un posicionador de antena automático 3D (SPAA3D) basado en un scanner con 3 brazos mecánicos sobre los que se desplaza un posicionador de antena de forma independiente, controlado desde un PC. Este posicionador permite obtener una gran cantidad de mediciones del canal en regiones locales, lo cual favorece la caracterización estadística de los parámetros del sistema MIMO. Con este prototipo se realizan varias campañas de medida para evaluar el canal MIMO en términos de capacidad comparando 2 esquemas de polarización y tomando en cuenta la diversidad en frecuencia aportada por la modulación OFDM en distintos escenarios. ABSTRACT Multiple-antennas technologies have been evolved to be the support of the actual and future wireless communication systems in its way to provide the high quality and high data rates required by new data, voice and data services. However, it is important to understand the behavior of the spatial characteristics of the radio channel, since the channel by itself limits the performance of the actual wireless communications systems. This drawback raises the need to understand the spatial structure of the propagation channel in order to design, assess, and develop more efficient multiantenna technologies for the actual and future wireless communications systems. Multiantenna technologies such as ‘Smart Antennas’ and MIMO systems have generated great interest in the field of wireless communications, i.e. cellular communications systems and more recently WLAN (Wireless Local Area Networks), mainly because the higher quality and the high data rate they are able to provide. Their technological benefits are based on the exploitation of the spatial diversity provided by the use of multiple antennas as happened in the past with some multiaccess technologies such as FDMA (Frequency Division Multiplexing Access), TDMA (Time Division Multiplexing Access), and CDMA (Code Division Multiplexing Access), which give diversity in the domains of frequency, time and code, respectively. This Thesis is mainly focus to study the spatial channel characteristics using schemes of multiple antennas considering several diversity schemes such as space, polarization, and frequency. The spatial characteristics will be study in terms of the direction-of-arrival profiles viewed at the receiver side of the radio link. The first step is to do a review of the smart antennas and MIMO systems technologies highlighting their advantages and drawbacks from a mathematical point of view. In the second step, a set of studies concerning the spatial characterization of the radio channel through the DoA profiles are addressed. The performance of several DoA estimation methods is assessed considering several aspects regarding antenna array structure, polarization diversity, and far-field and near-field conditions. Most of the results of these studies come from simulations of data models and measurements with real multiantena prototypes. In the same way, having understand the importance of validate the theoretical data models with experimental results, a 2,4 GHz MIMO-OFDM-SPAA2D prototype is presented. This prototype is intended for evaluating MIMO-OFDM capacity in indoor and outdoor scenarios, characterize the spatial structure of radio channels, assess several diversity schemes such as polarization, space, and frequency diversity, among others aspects. The studies reported are briefly described below. As is stated in Chapter two, the determination of user position is a fundamental task to be resolved for the smart antenna systems. As these systems are equipped with antenna arrays, they can provide the enough spatial diversity to accurately draw the spatial characterization of the radio channel through the DoA profiles, and therefore the source location. However, certain real implementation factors related to antenna errors, signals, and receivers will certainly reduce the performance of such direction finding systems. In that sense, a parameterized narrowband signal model is proposed to evaluate the influence of these factors in the location parameter estimation through extensive MC simulations. The results obtained from several DoA algorithms may be useful to extract some parameter design for directing finding systems based on arrays. The second study goes through the importance that polarization schemes can have for estimating far-field DoA profiles in radio channels, particularly for scenarios that may introduce polarization losses. For this purpose, a narrowband signal model with polarization sensibility is developed to conduct an analysis of several polarization schemes at transmitter (TX) and receiver (RX) through extensive MC simulations. In addition, spatial characterization of quasistatic indoor scenarios is also carried out using a 2.45 GHz MIMO prototype equipped with single and dual-polarized antennas. A good agreement between the measured DoA profiles with the propagation scenario is achieved. The theoretical and experimental evaluation of polarization schemes is performed using virtual arrays. In that case, a DoA estimation method is proposed based on adding an phase reference to properly track the DoA, which shows good results. In the third study, the special case of near-field source localization with virtual arrays is addressed. Most of DoA estimation algorithms are focused in far-field source localization where the radiated wavefronts are assume to be planar waves at the receive array. However, when source are located close to the array, the assumption of plane waves is no longer valid as the wavefronts exhibit a spherical behavior along the array. Thus, a faster and effective method of azimuth, elevation angles-of-arrival, and range estimation for near-field sources is proposed. The efficacy of the proposed method is evaluated with simulation and validated with measurements collected from a measurement campaign carried out in a controlled propagation environment, i.e. anechoic chamber. Moreover, the performance of the method is assessed in terms of the RMSE for several array sizes, several source positions, and taking into account the effect of radiation pattern. In general, better results are obtained with larger array and larger source distances. The effect of the antennas is included in the data model leading to more accurate results, particularly for range rather than for angle estimation. Moreover, a new multivariable searching method based on the MUSIC algorithm, called MUSA (multilevel MUSIC-based algorithm), is presented. This method is proposed to estimate the 3D location parameters in a faster way than other multivariable algorithms, such as MUSIC algorithm, at the cost of increasing the memory size. Finally, in the last chapter, a MIMO-OFDM-SPAA3D prototype is presented to experimentally evaluate different MIMO schemes regarding antennas, polarization, and frequency in different indoor and outdoor scenarios. The prototype has been developed on a Software-Defined Radio (SDR) platform. It allows taking measurements where future wireless systems will be developed. The novelty of this prototype is concerning the following 2 subsystems. The first one is the tridimensional (3D) antenna positioning system (SPAA3D) based on three linear scanners which is developed for making automatic testing possible reducing errors of the antenna array positioning. A set of software has been developed for research works such as MIMO channel characterization, MIMO capacity, OFDM synchronization, and so on. The second subsystem is the RF autocalibration module at the TX and RX. This subsystem allows to properly tracking the spatial structure of indoor and outdoor channels in terms of DoA profiles. Some results are draw regarding performance of MIMO-OFDM systems with different polarization schemes and different propagation environments.