- Soğanı küp küp doğramada parça boyutlarının tutarlılığını artırmaya yönelik matematiksel optimizasyon tekniğini ele alıyor
- Yaygın dikey kesim ile radyal kesim yöntemlerini karşılaştırarak parça boyutlarının standart sapmasını hesaplıyor
- Mutfak uzmanları ve matematikçilerin analizine dayanarak, radyal kesimde derinlik ayarlandığında en homojen parçaların elde edilebildiğini gösteriyor
- Gerçek deney sonuçlarında, 10 katmanlı bir soğanda 10 radyal kesim dış yüzeyden yarıçapın %96'sı derinliğe yapıldığında en düşük standart sapmaya (%29,5) ulaşıldı
- Ancak gerçek yemek pişirmede katı bir homojenlik zorunlu bir unsur değil; bu çalışma pratiklikten çok matematiksel ilgiye odaklanıyor
Proje özeti ve amacı
- Milyonlarca kişinin merak ettiği soğanı küp küp doğramanın en iyi yöntemini matematiksel olarak inceleyen bir proje
- YouTube gibi platformlarda birçok kişi soğanın nasıl daha eşit kesilebileceğini araştırıyor
- 2021'de J. Kenji López-Alt matematiksel bir yaklaşım denemişti, ancak pratikte birden fazla yöntem bulunuyor
Temel kesim yöntemlerinin karşılaştırılması
Dikey kesim
- Soğanı ikiye böldükten sonra genelde dikey bıçak darbeleri kullanılıyor
- Merkez çizgisine yakın parçalar şekil ve boyut açısından daha tutarlı olurken, alt kenardaki parçalar belirgin şekilde daha büyük oluyor
- Bu eşitsizlik, parça alanlarının göreli standart sapması ile (standard deviation, coefficient of variation) ölçülebiliyor
- Göreli standart sapma ne kadar büyükse boyut farkı da o kadar fazla oluyor
Radyal kesim
- Işınsal yönde kesim yapılan ikinci yöntemde, merkezin dışındaki parçalar çok daha büyük oluyor
- 10 katmanlı bir soğanda 10 radyal kesim yapıldığında, standart sapma dikey kesime (%37,3) göre daha yüksek çıkıyor (%57,7)
- Yani bu yöntem tersine daha düşük tutarlılık sağlıyor
Radyal kesimde derinlik ayarı
- J. Kenji López-Alt, radyal kesimde hedef nokta dış yüzeyden yarıçapın yaklaşık %60'ı derinlikte seçildiğinde en tutarlı boyutta parçaların elde edilebileceğini savunuyor
- Gerçekten de bu yöntem kullanıldığında standart sapma %34,5 seviyesine düşüyor
- Washington College matematik profesörü Dr. Dylan Poulsen'in analizine göre, tam matematiksel optimum derinlik (soğan sabiti) yaklaşık %55,731
- Gerçek koşullarda (sonlu kesim sayısı, sonlu katman sayısı) ise her koşul için ideal derinlik farklılaşıyor
Gerçek optimizasyon sonuçları
- Kenji'nin deneyleri ve Prof. Poulsen'in çalışmasına göre, 10 katmanlı bir soğanda 10 radyal kesimin yarıçapın %96'sı derinliğe yapılması durumunda standart sapma %29,5 ile en düşük seviyeye iniyor
- Farklı katman sayıları, kesim sayıları ve kesim yöntemleri için yaklaşık 19.320 kombinasyon simüle edilerek en iyi kesim yöntemi çıkarılıyor
- Yatay kesim eklemek tutarlılığa pek yardımcı olmuyor
- Radyal kesim, çoğu durumda dikey kesimden daha homojen sonuç veriyor, ancak her zaman merkezin altındaki bir noktayı hedeflemek gerekiyor
- Katman ve kesim sayısı arttıkça optimal derinlik yaklaşık %55 civarındaki soğan sabitine yakınsıyor
Matematiksel hesaplama yöntemi
- Üç boyutlu, yuvarlak bir soğan analiz için iki boyutlu kesit alanlarına indirgeniyor
- Dikey kesimde her katmanın üst ve alt eğrileri altında kalan alan farkı hesaplanıyor
- Radyal kesimde ise diyagonal çizgilerin kapsadığı bölgelerin alanları da eklenip çıkarılarak son parça alanı bulunuyor
Pratik anlamı ve sınırlamalar
- Teorik olarak en tutarlı boyutta parçaları elde etme yöntemi bu
- Gerçek yemek pişirmede kusursuz tutarlılıktan çok pratiklik ve kullanım kolaylığı daha önemli
- Kenji'nin kendi ifadesine göre bu düzeyde matematiksel kesinlik, internet tartışmaları ya da matematik bulmacaları dışında çok büyük bir anlam taşımıyor ve evde yemek yaparken belirgin bir fark yaratmıyor
- Teorik olarak en iyi küp doğrama yöntemi, tat ya da pişirme sonucunda özel bir fark yaratmıyor
Sonuç
- Matematiksel olarak en iyi yönteme sıkı sıkıya bağlı kalmak gerekmese de, soğanı küp küp doğramaya matematiksel açıdan yaklaşmanın kendisi ilgi çekici
- Günlük hayatta kullanırken kusursuz homojenlik gerekli olmasa da, matematik bilginizi sergileyebileceğiniz eğlenceli bir bilgi olarak değerlendirilebilir
Henüz yorum yok.