Charles Fefferman inaugura el ciclo ICMAT Distinguished Lectures

El próximo 15 de octubre a las 15:00 darán comienzo las ICMAT Distinguished Lectures, una nueva serie de conferencias protagonizada por grandes figuras de la matemática internacional. La primera será impartida por Charles Fefferman, catedrático de la Universidad de Princeton, Medalla Fields y director de uno de los Laboratorios ICMAT. El encuentro podrá seguirse a través del canal de YouTube del ICMAT.

La investigación del matemático Charles Fefferman ha tratado diversos ámbitos: análisis matemático, ecuaciones en derivadas parciales, análisis de Fourier, física matemática, dinámica de fluidos, redes neuronales, geometría diferencial… Prueba de esta variedad de intereses son los dos temas que presentará el próximo 15 de octubre, dentro de la serie de conferencias ICMAT Distinguished Lectures: interpolación de datos con funciones suaves y problemas matemáticos sobre el grafeno.

Inaugura, así, el nuevo ciclo de conferencias distinguidas, en el que matemáticos y matemáticas de gran impacto compartirán temas de interés para toda la comunidad. Esta primera cita tendrá lugar de forma online y podrá seguirse, desde las 15:00 hasta las 17:30, en el canal de YouTube del ICMAT. Se realizarán dos eventos al año, y la siguiente será impartida por Claire Voisin, investigadora CNRS en el Institut de Mathématiques de Jussieu-Paris Rive Gauche, el 1 de abril de 2022.

Fefferman es catedrático en la Universidad de Princeton desde 1973, donde también realizó su tesis doctoral. Poco después de terminar su tesis se convirtió en el catedrático más joven en EE. UU., al acceder al puesto en la Universidad de Chicago. En 1978 ganó la Medalla Fields por su trabajo en convergencia y divergencia de series trigonométricas. Además, dirigeuno de los cuatro  Laboratorios ICMAT, junto con Diego Córdoba (ICMAT-CSIC).

ICMAT Distinguished lectures – Charles Fefferman

Primera conferencia: “Interpolation of data by smooth functions”

Let X be your favorite Banach space of continuous functions on R^n. Given a real-valued function f on a (possibly awful) subset E of R^n, how can we decide whether f extends to a function F:R^n->R in the space X? If such an F exists, then how small can we take its norm in X? What can we say about derivatives of F? Can we take F to depend linearly on f?

Suppose E is finite. Can we compute an F whose norm in X has the least possible order of magnitude? How many computer operations does it take? What if we demand merely that F agree approximately with f on E? What if we are allowed to discard a few data points as “outliers”? Which data points should we discard?

Segunda conferencia: “Mathematical problems on graphene”

The talk presents two standard models used by physicists to study the propagation of electrons in graphene. The lecture presents theorems that relate those models to each other, then derive from them some well-known phenomena along with another phenomenon that’s not so well known.