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Complejidad Computacional

Ela FerrinDocumentos de Investigación5 de Noviembre de 2017

588 Palabras (3 Páginas)309 Visitas

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País de origen:

Lima – Perú

Identidad destacada en su campo profesional:

Magister en Computación e Informática

Obras más relevantes que ha escrito:

Libros:

  • Lenguajes y Traductores. 2013
  • Algoritmia, Técnicas Algorítimicas. 2012.
  • Matemáticas Discretas, Fundamentos de las Ciencias de la Computación. 2012
  • Algoritmia. 2010

Artículos:

  • Sistema de Aprendizaje de Patrones de Navegación Web mediante Gramáticas Probabilísticas de Hipertexto. 2016
  • Máquina de Aprendizaje Híbrido para el diagnóstico temprano del Cáncer de Mama. 2015
  • Modelo de Gestión del Conocimiento para la Universidad Pública en el Perú. 2014
  • Teoría de la Complejidad Computacional y Teoría de la Computabilidad. 2014
  • Categorización de Textos mediante Máquinas de Soporte Vectorial. 2014
  • Sistema de apoyo a la generación de horarios basado en algoritmos genéticos. 2014
  • Construcción del conocimiento desde un enfoque constructivista con soporte tecnológico. 2014

Temas que suele abordar en sus escritos:

No existe información

Comente: En este contexto, ¿cuál es el objetivo de buscar información acerca del autor del documento?

Obtener conocimiento sobre el autor de este artículo, saber la preparación que ha tomado a lo largo de su carrera para poder realizar el escrito. Creo que es necesario tener una referencia sobre los antecedentes investigativos de un autor y poder calificar la veracidad e integridad de la información que estamos adquiriendo.

SÍNTESIS

La Teoría de la Complejidad Computacional y la Teoría de la Computabilidad se enfocan en los diferentes tipos de problemas que pueden existir y sus métodos de resolución basados en un análisis de algoritmos. Un cálculo muchas veces resulta muy difícil de efectuar, pero existen diversas maneras para resolverlo, desde el uso de una simple calculadora hasta utilizar software en una computadora de última generación. Es necesario comprender que para tener un resultado final que conserve su integridad, se debe tomar el método de resolución que optimice al máximo el espacio/cantidad de recursos y el tiempo de su ejecución.

Es común que al hablar de algoritmos pensamos directamente en programación. Los algoritmos no son más que una simple secuencia de pasos/procedimientos para resolver un problema; comúnmente son usados en programación porque permiten llevar un orden lógico de las acciones que realizará el programa y optimiza en gran medida los recursos de lectura, escritura y procesamiento de datos, pero ¿por qué no usarlos en la solución de problemas cotidianos? Es importante comprender que existen muchas alternativas para tener una solución a los problemas, es cuestión de ver más allá de lo convencional; otro claro ejemplo es la Máquina de Turing que actúa como una poderosa herramienta de verificación a cualquier problema.

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