lunes, 18 de febrero de 2013
Introducción teórica (Parte 1)
¿Qué es la computación?: El concepto "Computación" refiere al estudio científico que se desarrolla sobre sistemas automatizados de manejo de informaciones, lo cual se lleva a cabo a través de herramientas pensadas para tal propósito. Es de este modo, que aparecen conceptos como la PC, Tecnología, Internet e Informática, que se vinculan entre sí en el marco del procesamiento y movilidad de la información.
Orígenes de la Computación
Durante la década de 1940, conforme se desarrollaban nuevas y más poderosas máquinas para computar, el término computador se comenzó a utilizar para referirse a las máquinas y ya no a sus antecesores humanos. Conforme iba quedando claro que las computadoras podían usarse para más cosas que solamente cálculos matemáticos, el campo de la ciencia de la computación se fue ampliando para estudiar a la computación (informática) en general. La ciencia de la computación comenzó entonces a establecerse como una disciplina académica en la década de 1960, con la creación de los primeros departamentos de ciencia de la computación y los primeros programas de licenciatura (Denning 2000).
Que implica la Computación
Implica las órdenes y soluciones dictadas en una máquina, comprendiendo el análisis de los factores involucrados sobre este proceso, dentro de los cuales aparecen los lenguajes de programación. De este modo, se automatizan tareas, generando datos concretos de forma ordenada.
Campos de la ciencia de la computación
Fundamentos Matemáticos
1) Criptografía: Consta de algoritmos para proteger datos privados, incluido el cifrado.
2) Teoría de Grafos: Recursos elementales para las estructuras de almacenamiento de datos y para los algoritmos de búsqueda.
3) Lógica Matemática: La lógica matemática estudia los sistemas formales en relación con el modo en el que se codifican nociones intuitivas de objetos matemáticos como conjuntos, números, demostraciones y computación.
4) Teoría de Tipos: Análisis formal de los tipos de datos y el uso de estos para entender las propiedades de los programas, en particular la seguridad de estos.
Teoría de la Computación
1) Teoría de la Computación: Es una rama de la matemática y la computación que centra su interés en las limitaciones y capacidades fundamentales de las computadoras. Específicamente esta teoría busca modelos matemáticos que formalizan el concepto de hacer un cómputo (cuenta o cálculo) y la clasificación de problemas.
2) Teoría de Autómatas: Es una rama de las ciencias de la computación que estudia las máquinas abstractas y los problemas que éstas son capaces de resolver. La teoría de autómatas está estrechamente relacionada con la teoría del lenguaje formal ya que los autómatas son clasificados a menudo por la clase de lenguajes formales que son capaces de reconocer.
3) Teoría de la Computabilidad: Es la parte de la computación que estudia los problemas de decisión que pueden ser resueltos con un algoritmo o equivalentemente con una máquina de Turing*.
* Una máquina de Turing es un dispositivo que manipula símbolos sobre una tira de cinta de acuerdo a una tabla de reglas. A pesar de su simplicidad, una máquina de Turing puede ser adaptada para simular la lógica de cualquier algoritmo de computador y es particularmente útil en la explicación de las funciones de un CPU dentro de un computador.
4) Teoría de la complejidad computacional: Es una rama de la teoría de la computación que se centra en la clasificación de los problemas computacionales de acuerdo a su dificultad inherente, y en la relación entre dichas clases de complejidad.
Algoritmos y Estructuras de Datos
1) Análisis de Algoritmo: El análisis de algoritmos es una parte importante de la Teoría de complejidad computacional más amplia, que provee estimaciones teóricas para los recursos que necesita cualquier algoritmo que resuelva un problema computacional dado. Estas estimaciones resultan ser bastante útiles en la búsqueda de algoritmos eficientes.
2) Algoritmos: Es un conjunto preescrito de instrucciones o reglas bien definidas, ordenadas y finitas que permite realizar una actividad mediante pasos sucesivos que no generen dudas a quien deba realizar dicha actividad.
3) Lógica y Computabilidad: Estudio de diferentes tipos de lógicas, su poder expresivo, decidibilidad, aplicaciones.
4) Especificación: Desarrollo de métodos para definir formalmente (matemática y lógicamente) el comportamiento esperado de un algoritmo, para luego probar terminación y correctitud.
Base de Datos
1) Base de Datos: Es un conjunto de datos pertenecientes a un mismo contexto y almacenados sistemáticamente para su posterior uso.
2) Estructura de Datos: Es una forma de organizar un conjunto de datos elementales con el objetivo de facilitar su manipulación. Un dato elemental es la mínima información que se tiene en un sistema.
3) Minería de Datos: Estudio de algoritmos para buscar y procesar información en documentos y bases de datos; muy relacionada con la adquisición de información.
Sistemas concurrentes, paralelos y distribuidos
1) Programación concurrente: Teoría y práctica de cómputos simultáneos y computación interactiva.
2) Redes de computadoras: Algoritmos y protocolos para comunicar eficientemente datos a través de largas distancias, incluye también la corrección de errores.
3) Cómputo paralelo: Computación con el uso de múltiples computadoras y múltiples procesadores en paralelo.
4) Sistemas distribuidos: Sistemas que utilizan múltiples procesadores repartidos en una gran área geográfica.
Inteligencia Artificial
2) Razonamiento automatizado: Es un área de las ciencias de la computación dedicado a comprender diferentes aspectos del razonamiento de forma que permita la creación de programas con el objeto de permitir a los ordenadores razonar de forma autónoma o casi autónoma.
3) Robótica: Algoritmos para controlar el comportamiento de los robots.
4) Visión por computador: Algoritmos para extraer objetos tridimensionales de una imagen bidimensional.
5) Aprendizaje automático: Se trata de crear programas capaces de generalizar comportamientos a partir de una información no estructurada suministrada en forma de ejemplos. Es, por lo tanto, un proceso de inducción del conocimiento.
Gráficos por Computador
2) Procesamiento digital de imágenes: Por ejemplo, para sensores remotos.
3) Geometría computacional: Por ejemplo, algoritmos veloces para seleccionar solo los puntos visibles en un poliedro visto desde cierto ángulo, usado en motores 3D.
Computación científica
2) Computación cuántica: Paradigma de computación basado en la mecánica cuántica
3) Neurociencia computacional: Es una ciencia interdisciplinar que enlaza los diversos campos de la neurociencia, la ciencia cognitiva, la ingeniería eléctrica, las ciencias de la computación, la física y las matemáticas.
