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La aritmética de coma flotante es considerada un tema esotérico por mucha gente. Esto es bastante sorprendente porque la aritmética de coma flotante es omnipresente en los sistemas informáticos. Casi todos los lenguajes tienen un tipo de dato de coma flotante; los ordenadores, desde los PC hasta los superordenadores, tienen aceleradores de coma flotante; la mayoría de los compiladores tendrán que compilar algoritmos de coma flotante de vez en cuando; y prácticamente todos los sistemas operativos deben responder a excepciones de coma flotante como el desbordamiento. Este artículo presenta un tutorial sobre aquellos aspectos de la coma flotante que tienen un impacto directo en los diseñadores de sistemas informáticos. Comienza con los antecedentes de la representación de coma flotante y el error de redondeo, continúa con una discusión del estándar IEEE de coma flotante y concluye con numerosos ejemplos de cómo los constructores de ordenadores pueden mejorar el soporte de la coma flotante.

Categorías y descriptores temáticos: (Principal) C.0 [Organización de sistemas informáticos]: General — instruction set design; D.3.4 [Programming Languages]: Procesadores — compiladores, optimización; G.1.0 [Análisis numérico]: General — aritmética computacional, análisis de errores, algoritmos numéricos (Secundario)

¿Qué es la FP en informática?

FP (abreviatura de functional programming) es un lenguaje de programación creado por John Backus para soportar el paradigma de programación a nivel de función. Permite construir programas a partir de un conjunto de primitivas de utilidad general y evitar las variables con nombre (un estilo también llamado programación tácita o “sin puntos”).

¿Qué significa intermedio en informática?

Lenguaje que se genera a partir del código fuente de programación, pero que no puede ser ejecutado directamente por la CPU. También llamado “bytecode”, “p-code”, “pseudocódigo” o “pseudolenguaje”, el lenguaje intermedio (IL) es independiente de la plataforma. Puede ejecutarse en cualquier entorno informático que disponga de un motor de ejecución para el lenguaje.

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Resumen Estoy en el proceso de construcción de un “sintetizador”, que es una herramienta que, dada una especificación de un sistema como propiedades de Lógica Temporal Lineal (LTL), puede calcular automáticamente una máquina de estados que satisfaga todas esas propiedades LTL. En el espíritu de “más charlas sobre el trabajo en curso” presentaré lo lejos que he llegado y los problemas a los que me enfrento ahora mismo.

En concreto, necesito disponer de una forma eficaz de probar algunos de los componentes de la herramienta que estoy construyendo. Uno de estos componentes traduce de LTL a un autómata, es muy difícil de conseguir eficiente y correcto, obviamente necesita ser correcto, ¡y es muy difícil de probar! La semántica de LTL trata con trazas infinitas que son difíciles de tratar en el contexto de propiedades ejecutables.

Resumen Las leyes físicas y la geometría del espacio euclidiano tridimensional limitan (1) la velocidad de transmisión de la información y (2) la escalabilidad de las topologías de red. Los modelos predominantes de computación paralela no tienen en cuenta estas limitaciones o las relegan a parámetros libres del modelo que pueden instanciarse según la aplicación de que se trate. Aunque esta última opción puede resultar útil para analizar un algoritmo destinado a ejecutarse en una máquina concreta para la que se pueden aproximar los parámetros, no permite comprender la escalabilidad de un algoritmo más allá de la máquina concreta de una forma físicamente realista.

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Programación de mónadas

ES 1-SR Robótica simpleIntroducción a la construcción de robots, programación, visión por ordenador, programación basada en eventos, inteligencia artificial y controles elementales. Principios básicos de robótica para estudiantes con un mínimo o ningún conocimiento previo de programación/construcción. Laboratorios de competición en clase y proyectos prácticos en grupo utilizando la plataforma LEGO MINDSTORMS.

COMP 05-CMH Métodos computacionales para las HumanidadesIntroducción a los métodos computacionales aplicados a los datos de Humanidades. Preparación de datos, procesamiento del lenguaje natural, probabilidad y estadística, visualización, aprendizaje automático y predicción. Los conjuntos de datos para demostraciones y proyectos incluyen textos, datos geográficos, arqueológicos y numéricos. Sesión de laboratorio e informe cada semana y requiere computación práctica. La clase se centrará en problemas de estudios clásicos cuando sea impartida por un miembro de la facultad de Clásicas y en otras áreas de las Humanidades cuando sea impartida por otros. Los estudiantes de postgrado demostrarán originalidad en su investigación adquiriendo y preparando sus propios datos y realizando una comprobación y evaluación exhaustivas de sus resultados. Los estudiantes de posgrado que cursen la asignatura como parte del Máster en Herramientas Digitales para Estudios Premodernos deberán integrar un componente lingüístico en su investigación trabajando con textos latinos, griegos u otros en una lengua aprobada.

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En programación funcional, una mónada es un patrón de diseño de software con una estructura que combina fragmentos de programa (funciones) y envuelve sus valores de retorno en un tipo con computación adicional. Además de definir un tipo monádico envolvente, las mónadas definen dos operadores: uno para envolver un valor en el tipo mónada, y otro para componer funciones que devuelven valores del tipo mónada (se conocen como funciones monádicas). Los lenguajes de propósito general utilizan mónadas para reducir el código repetitivo necesario para operaciones comunes (como tratar con valores indefinidos o funciones falibles, o encapsular código de contabilidad). Los lenguajes funcionales utilizan mónadas para convertir complicadas secuencias de funciones en conductos sucintos que abstraen el flujo de control y los efectos secundarios[1][2].

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Tanto el concepto de mónada como el término provienen originalmente de la teoría de categorías, en la que una mónada se define como un functor con estructura adicional[a]. Las investigaciones que comenzaron a finales de los 80 y principios de los 90 demostraron que las mónadas podían unificar problemas aparentemente dispares de las ciencias de la computación en un modelo funcional unificado. La teoría de categorías también proporciona algunos requisitos formales, conocidos como las leyes de las mónadas, que debe cumplir cualquier mónada y que pueden utilizarse para verificar código monádico[3][4].

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