Varios

Google

Supe de un nuevo buscador de internet llamado Google posiblemente en verano de 1998. Leí sobre él en una revista de informática de la biblioteca pública que aún subsiste delante del lugar donde estaba pasando las vacaciones. Escribí “G-O-O-G-L-E” en un papelito para no olvidar esa extraña secuencia de caracteres y, días más tarde, en un cibercafé, la probé por primera vez.

Supimos pronto que el nuevo buscador, mucho mejor que los entonces existentes, implementaba un nuevo algoritmo, infinitamente más eficiente que los del resto.

Esta es una entrada que dedico a un sector de la sociedad que, generalmente, tengo muy desantendido: gente con mucho tiempo libre pero con infinitas ganas de librar al mundo de esos pésimos males que ni siquiera era consciente que tenía.

Resulta que en The elimination of Spurious Correlation due to position in Time or Space de “Student” (en realidad, Gosset, que es el que inventó el test que no lleva su nombre), principia así:

Me he escrito a mí mismo lo siguiente:

#########################################################
# @gilbellosta, 2022-11-14
# Implementing RSA "by hand"
#########################################################

# message
msg = 3

# the two "large" primes
p1 = 7
p2 = 13

# public key
# I choose a number, 5, as part of the public key;
# the other part is p1 * p2
pub = (5, p1 * p2)
a, n = pub

# calculation of the private key
# it must be a number b such that
# x**(a * b) % n == x % n
# for all x
# for that, (this comes from Euler's totient theorem)
# we need that a*b % totient = 1
totient = (p1 - 1) * (p2 - 1)

tmp = [x for x in range(totient) if a * x % totient == 1]
b = tmp[0]

priv = (b, n)

# testing:
encrypted_msg = msg**a % n

encrypted_msg**b % n

Lo quiero acompañar, para futura referencia, de unos enlaces donde se explican de manera concisa y sin perífrasis innecesarias los puntos más críticos de todo lo anterior:

En esta entrada voy a comparar los sistemas de coordenadas WSG84, ETRS89, ED50 y el vetustísimo Madrid 1870. Además, lo voy a hacer mal y luego voy a explicar no solo por qué sino por qué no es culpa mía.

Primero, las coordenadas de Sol (el Kilómetro 0, para ser más precisos) en WGS84 (EPSG:4326):

library(sf)
options(digits = 10)
sol_wsg84 <- st_sfc(st_point(
    c(40.416634493768065, -3.703811417868093)),
    crs = 4326)
st_coordinates(sol_wsg84)
#             X            Y
# 1 40.41663449 -3.703811418

Ahora, en ETRS89 (EPSG:4258):

[Estas son notas que tenía guardadas para mí en mi Obsidian particular pero que he decidido hacer públicas con una edición mínima por si a alguien les pueden resultar útiles. Seguro que les chirriarán a los muy expertos en el tema. Pero la culpa es suya por no expresarse con claridad y obligarnos a los diletantes a tratar de hacerlo.]

Si tienes un conjunto de datos que representan puntos —o segmentos, o polígonos, o…— sobre la superficie terrestre puedes representarlos sin problemas usando las técnicas habituales. La cosa cambia cuando tienes dos fuentes de datos cartográficas y quieres combinarlas de alguna manera (p.e., una puede ser un conjunto de puntos y otra, un mapa base sobre el que representarlos): un mismo punto sobre la esfera terrestre admite representaciones distintas en distintos sistemas de coordenadas y para combinar fuentes de datos cartográficas distintas es necesario alinear dichos sistemas de referencia.

A nadie se le escapa que los mercados energéticos viven tiempos convulsos. Sin embargo, a pesar de que el problema es fundamentalmente económico, la gentecilla blande argumentos de lo más variopinto (e, indefectiblemente, desencaminado).

Para paliar el general desconocimiento de los fundamentos económicos de la cosa, he creado este cuadro de mandos. Implementa dinámicamente las hojas de cálculo que subyacen al documento Levelized Cost of Energy Analysis (v. 15.0) de Lazard, una empresa en cuya página web no explica claramente a lo que se dedica pero de la que podría deducirse que se dedica a la consultoría de alto vuelo.

Durante el proceso de migración de mi blog a Hugo he descubierto —pienso también que tal vez sea algo inocente y haya tropezado con algo requetesabido— con una forma particularmente insidiosa de spam. Una de las cosas en las que me he entretenido es en buscar enlaces rotos. Hay muchísimos, habida cuenta de que hay muchas entradas, más de 2000, con una antigüedad media de unos cinco años y máxima de más de diez.

Al morir le Carré me di cuenta de que no había leído nunca nada del tal señor. Una búsqueda en Google me sugirió A Perfect Spy como la, si una, novela que leerle.

De sus muchas páginas, rescato una breve subhistoria por un interés para mis lectores.

El libro es del 86. La acción (principal) del libro (que contiene muchos episodios en que se remonta a épocas anteriores) ocurre entre el 83 y el 84, calculo. Al menos, los JJOO de Moscú ya habían tenido lugar y los de Los Ángeles aún no. El PC —el de IBM— ya tenía unos pocos añitos.

Mi primer contacto con la obra de Mario Bunge fue en mi época de estudiante en Zaragoza. Por algún motivo —probablemente, porque en aquella época repasar los lomos de los libros en las bibliotecas y librerias era el equivalente al perder el tiempo en internet de hogaño— cayó en mis manos un libro suyo. Solo recuerdo que leerlo requirió más empeño que aprovechamiento trujo a aquel chaval de provincias.

El segundo —hará un par de años— fue una grabación de una conferencia que dio en Buenos Aires. La guardé en algún lugar para comentarla en estas páginas porque de todo lo que contaba en una hora no alcancé a darle la razón —más bien, el beneficio de la duda— más que en que llovía en Buenos Aires esa tarde. Desafortunadamente, no he podido dar otra vez con ella.

Escribí el otro día sobre los llamados momentos Le Verrier. Que, siguiendo la nomenclatura de Why ask why? Forward causal inference and reverse causal questions no son otra cosa que ejercicios de causalidad inversa con final feliz.

Efectivamente, según el artículo, las cuestiones de índole causal son de dos tipos: prospectivas y retrospectivas (o inversas), en una traducción muy libre. Las primeras, más habituales, se refieren a cuáles serán los efectos de una causa. ¿Qué pasará si aumento mi presupuesto de publicidad? ¿Qué pasará con la temperatura de un dispositivo si aumento la potencia? Etc. Son preguntas a las que responden los modelos, sea a través del estudio de una serie de coeficientes, realizando predicciones, etc.