El equipo está esperando que el Libro Guinness de los Récords certifique su hazaña, revelando hasta ahora sólo los 10 dígitos finales que calcularon para la constante matemática.
Ciudad de México, 17 de agosto (RT).- A lo largo de la historia, el número pi ha permanecido como una de las constantes matemáticas más importantes. Se trata de un número irracional que representa la relación entre la longitud de una circunferencia y su diámetro en geometría euclidiana.
El valor de esa constante se ha obtenido con diversas aproximaciones, pero ahora la Universidad de Ciencias Aplicadas de los Grisones (Suiza) ha informado que sus investigadores han calculado el número pi a un nuevo nivel de exactitud, alcanzando 62.8 billones de decimales.
Según la universidad, la cifra establece un récord mundial. La anterior marca del cálculo del pi había alcanzado 50 billones de decimales.
Das Zentrum für Datenanalyse, Visualisierung und Simulation (DAViS) der FH Graubünden hat den Pi-Rekord geknackt. Der bisherige Rekord von 50 Billionen Stellen wurde um zusätzliche 12.8 Billionen neue Stellen übertroffen. Mehr dazu im neusten Blogbeitrag.https://t.co/wx4Xq9T6O7 pic.twitter.com/SmfacINgrC
— Fachhochschule Graubünden (@FH_Graubuenden) August 17, 2021
La institución precisó en un comunicado que “el cálculo tomó 108 días y nueve horas” usando una supercomputadora. El proceso fue “casi dos veces más rápido que el récord que estableció Google usando su nube en 2019, y 3.5 veces más rápido que el récord mundial anterior en 2020”, según el Centro de Análisis de Datos, Visualización y Simulación de la universidad.
El equipo suizo está esperando que el Libro Guinness de los Récords certifique su hazaña, revelando hasta ahora sólo los 10 dígitos finales que calcularon para precisar el número pi: 7817924264.
Los investigadores continúan impulsando cada vez más los cálculos para la constante, cuyas primeras 10 cifras son 3.141592653, utilizando computadoras potentes. Los científicos suizos indicaron que la experiencia acumulada calculando el pi podría aplicarse en otras áreas como “análisis de ARN, simulaciones de dinámica de fluidos y análisis textual”.
