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¿Quién soy?

La geometría determina la aritmética.

— M. Hyndry y J. Silverman

El conocimiento preciso del comportamiento de una función analítica cerca de sus puntos singulares es una fuente de teoremas en teoría de números.

— E. Hecke

Soy Edgar Delgado Vega, músico nacido en Lima que desarrolla software en la intersección de las matemáticas, la computación y la música.

Mi visión es crear abstracciones mediante analogías estructurales que conduzcan naturalmente al descubrimiento matemático desde lo musical y viceversa. Para esto diseño bibliotecas de código que permiten abordar problemas complejos de manera creativa.

Picture of modular forms library on Sonic Pi
modular_forms (Sonic Pi)

Como alguien al que le gusta cuestionar las cosas, prefiero reconstruir algoritmos y teoría musical con el rigor matemático suficiente para develar patrones subyacentes, lo cual también involucra pensar en asimetrías y no conmutatividad. Encuentro que este enfoque sistemático es una vía genuina hacia nuevos conceptos.

Figurate Number in Polar Coordinates
5D Hyperoctahedron

Experiencia

Tengo experiencia docente a nivel de pregrado y posgrado, especialmente en programación en vivo (live coding) y musicología enfocada a la tecnología. Puedes leer los comentarios de mi práctica docente aquí.

Intereses

  • Teoría Matemática de la Música

  • Lenguajes específicos de dominio (DSLs) para la música

  • Composición e improvisación musical asistida por ordenador

He intentado descubrir la belleza oculta en diversas cosas, pero, aún hoy, en muchos campos la fuente de mi interés sigue siendo un misterio absoluto. Mi hipótesis es que, con demasiada frecuencia, las personas proyectan sus debilidades o características humanas sobre su actividad matemática.
Existen ejemplos claros a simple vista: por ejemplo, la idea de clasificar objetos es una manifestación de los instintos de coleccionista; la búsqueda de valores máximos, una forma de codicia; y la computabilidad o decidibilidad, un reflejo del deseo de control absoluto. La fascinación por las iteraciones guarda una similitud con el hipnotismo generado por la música rítmica.

— Maxim Kontsevich
Tecnologías

  • TypeScript, Node.js, Express, SQL, Git

  • Cierto conocimiento de Ruby y Python

  • LaTex, GeoGebra, Zotero, BibTex

  • Sonic Pi, MuseScore, Reaper

GitHub Stats
Educación

UNIR | Máster en Investigación Musical

2019 - 2020 | España
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Obtuve una matrícula de honor y puntaje perfecto en Análisis Musical Informatizado. Promedio general: Sobresaliente. • TFM: Apliqué la teoría de complejos simpliciales (MaMuTh) para analizar un estilo musical utilizando software especializado. 💻 HexaChord, Geogebra, LaTex

USMP | Bachiller y Licenciatura en Música

2009 - 2015 | Lima, Perú
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