Product Spectrum Ansatz and the Simplicity of Thermal States

Calculating the physical properties of quantum thermal states is a difficult problem for classical computers, rendering it intractable for most quantum many-body systems. A quantum computer, by contrast, would make many of these calculations feasible in principle, but it is still non-trivial to prepare a given thermal state or sample from it. It is also not known how to prepare special simple purifications of thermal states known as thermofield doubles, which play an important role in quantum many-body physics and quantum gravity. To address this problem, we propose a variational scheme to prepare approximate thermal states on a quantum computer by applying a series of two-qubit gates to a product mixed state. We apply our method to a non-integrable region of the mixed field Ising chain and the Sachdev-Ye-Kitaev model. We also demonstrate how our method can be easily extended to large systems governed by local Hamiltonians and the preparation of thermofield double states. By comparing our results with exact solutions, we find that our construction enables the efficient preparation of approximate thermal states on quantum devices. Our results can be interpreted as implying that the details of the many-body energy spectrum are not needed to capture simple thermal observables.Comment: 12 pages, 10 figure

Minería de datos y una aplicación en la educación superior

Se propone abordar la problemática que afecta a la educación en general y en particular a la universitaria, en cuanto a deserción, rezago y abandono. La idea, si bien ambiciosa, es contemplar dos líneas de acción. Por un lado las características de los alumnos, extrayendo conocimiento a partir del análisis de instrumentos propios por medio de algoritmos de aprendizaje de máquina, para contribuir con las acciones de apoyo de los tutores asignados. Por otro lado, el análisis y revisión curricular de las carreras de grado del Departamento de Informática-Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales- Universidad Nacional de San Juan DI- FCEFN-UNSJ con el fin de vincular las áreas disciplinares e incorporar, integrar y explotar simultáneamente distintas herramientas libres, provenientes de los aportes de las Tecnologías de la Información y la Comunicación –TIC-.Eje: Tecnología Informática Aplicada en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

La hipermedia: una estrategia didáctica para la incorporación de la geología en los niveles EGB 3 y polimodal

Esta propuesta se basa en el trabajo de campo realizado por los autores junto a especialistas en geociencias y docentes del Colegio Central Universitario “Mariano Moreno”, dependiente de la Universidad Nacional de San Juan. La misma tuvo como objetivo el diseño de un producto hipermedial que facilite la incorporación del conocimiento geológico, a partir de sitios geológicos reconocidos de la provincia, promoviendo de este modo la vinculación efectiva y la transferencia adecuada entre la Universidad y, el Tercer Ciclo de la Educación General Básica y Polimodal. Llevar a cabo esta experiencia implicó acordar sobre la forma de concebir a la tecnología computacional en el ámbito educativo y revalorizar las formas de ver y relacionar los conocimientos de acuerdo a esta concepción. Este trabajo intenta aportar una solución al problema que suscita la incorporación de la Tecnología Computacional a la educación, y también reivindicar el trabajo interdisciplinario en el desarrollo de hipermedias, como un espacio para reflexionar sobre los obstáculos internos, modificar concepciones y encontrar nuevas relaciones que permitan una mejor explicación del contenido en cuestión.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

La hipermedia: una estrategia didáctica para la incorporación de la geología en los niveles EGB 3 y polimodal

Esta propuesta se basa en el trabajo de campo realizado por los autores junto a especialistas en geociencias y docentes del Colegio Central Universitario “Mariano Moreno”, dependiente de la Universidad Nacional de San Juan. La misma tuvo como objetivo el diseño de un producto hipermedial que facilite la incorporación del conocimiento geológico, a partir de sitios geológicos reconocidos de la provincia, promoviendo de este modo la vinculación efectiva y la transferencia adecuada entre la Universidad y, el Tercer Ciclo de la Educación General Básica y Polimodal. Llevar a cabo esta experiencia implicó acordar sobre la forma de concebir a la tecnología computacional en el ámbito educativo y revalorizar las formas de ver y relacionar los conocimientos de acuerdo a esta concepción. Este trabajo intenta aportar una solución al problema que suscita la incorporación de la Tecnología Computacional a la educación, y también reivindicar el trabajo interdisciplinario en el desarrollo de hipermedias, como un espacio para reflexionar sobre los obstáculos internos, modificar concepciones y encontrar nuevas relaciones que permitan una mejor explicación del contenido en cuestión.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

La hipermedia: una estrategia didáctica para la incorporación de la geología en los niveles EGB 3 y polimodal

Esta propuesta se basa en el trabajo de campo realizado por los autores junto a especialistas en geociencias y docentes del Colegio Central Universitario “Mariano Moreno”, dependiente de la Universidad Nacional de San Juan. La misma tuvo como objetivo el diseño de un producto hipermedial que facilite la incorporación del conocimiento geológico, a partir de sitios geológicos reconocidos de la provincia, promoviendo de este modo la vinculación efectiva y la transferencia adecuada entre la Universidad y, el Tercer Ciclo de la Educación General Básica y Polimodal. Llevar a cabo esta experiencia implicó acordar sobre la forma de concebir a la tecnología computacional en el ámbito educativo y revalorizar las formas de ver y relacionar los conocimientos de acuerdo a esta concepción. Este trabajo intenta aportar una solución al problema que suscita la incorporación de la Tecnología Computacional a la educación, y también reivindicar el trabajo interdisciplinario en el desarrollo de hipermedias, como un espacio para reflexionar sobre los obstáculos internos, modificar concepciones y encontrar nuevas relaciones que permitan una mejor explicación del contenido en cuestión.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Visualización en ciencia de datos

El vertiginoso aumento de datos generados en los últimos años, ha servido de incentivo al desarrollo y evolución de la Ciencia de Datos. Big Data es un término aplicado a conjuntos de datos cuyo tamaño o tipo está más allá de la capacidad de las bases de datos relacionales tradicionales tanto para capturar, gestionar o procesar los datos con baja latencia. Esos datos provienen de sensores, video/audio, redes, archivos de registro, transacciones, web y redes sociales, gran parte de ellos generados en tiempo real y en gran escala. El análisis de Big Data permite a diferentes tipos de usuarios (analistas, investigadores, usuarios comerciales) tomar decisiones utilizando los datos que antes eran inaccesibles o inutilizables. Mediante el uso de técnicas avanzadas de análisis como análisis de texto, aprendizaje automático, análisis predictivo, minería de datos y estadísticas, las organizaciones pueden analizar diversas fuentes de datos no tratadas previamente para obtener nuevas ideas que les permitan tomar mejores y más rápidas decisiones. A las cuatro V, que representan las dimensiones de Big Data propuestas por IBM: Volumen, Variedad, Veracidad y Velocidad, se le suma una quinta V, o dimensión: Visualización, que hace referencia a la representación visual, comprensible de los datos. En el marco de Ciencia de Datos, esta línea de investigación propone analizar y caracterizar diferentes estrategias y herramientas de búsqueda de conocimiento para la toma de decisiones, según sus potencialidades de Visualización de Información y principios de Deep Learning. Éstas se aplicarán a conjuntos de datos obtenidos desde diversas fuentes, en especial los disponibles bajo el nombre Open Data. De acuerdo a la naturaleza y magnitud de los datos, se considerarán variadas herramientas de software libre disponibles en el mercado, atendiendo a las potencialidades de visualización que las mismas ofrecen.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Visualización en ciencia de datos

El vertiginoso aumento de datos generados en los últimos años, ha servido de incentivo al desarrollo y evolución de la Ciencia de Datos. Big Data es un término aplicado a conjuntos de datos cuyo tamaño o tipo está más allá de la capacidad de las bases de datos relacionales tradicionales tanto para capturar, gestionar o procesar los datos con baja latencia. Esos datos provienen de sensores, video/audio, redes, archivos de registro, transacciones, web y redes sociales, gran parte de ellos generados en tiempo real y en gran escala. El análisis de Big Data permite a diferentes tipos de usuarios (analistas, investigadores, usuarios comerciales) tomar decisiones utilizando los datos que antes eran inaccesibles o inutilizables. Mediante el uso de técnicas avanzadas de análisis como análisis de texto, aprendizaje automático, análisis predictivo, minería de datos y estadísticas, las organizaciones pueden analizar diversas fuentes de datos no tratadas previamente para obtener nuevas ideas que les permitan tomar mejores y más rápidas decisiones. A las cuatro V, que representan las dimensiones de Big Data propuestas por IBM: Volumen, Variedad, Veracidad y Velocidad, se le suma una quinta V, o dimensión: Visualización, que hace referencia a la representación visual, comprensible de los datos. En el marco de Ciencia de Datos, esta línea de investigación propone analizar y caracterizar diferentes estrategias y herramientas de búsqueda de conocimiento para la toma de decisiones, según sus potencialidades de Visualización de Información y principios de Deep Learning. Éstas se aplicarán a conjuntos de datos obtenidos desde diversas fuentes, en especial los disponibles bajo el nombre Open Data. De acuerdo a la naturaleza y magnitud de los datos, se considerarán variadas herramientas de software libre disponibles en el mercado, atendiendo a las potencialidades de visualización que las mismas ofrecen.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Visualización en ciencia de datos

El vertiginoso aumento de datos generados en los últimos años, ha servido de incentivo al desarrollo y evolución de la Ciencia de Datos. Big Data es un término aplicado a conjuntos de datos cuyo tamaño o tipo está más allá de la capacidad de las bases de datos relacionales tradicionales tanto para capturar, gestionar o procesar los datos con baja latencia. Esos datos provienen de sensores, video/audio, redes, archivos de registro, transacciones, web y redes sociales, gran parte de ellos generados en tiempo real y en gran escala. El análisis de Big Data permite a diferentes tipos de usuarios (analistas, investigadores, usuarios comerciales) tomar decisiones utilizando los datos que antes eran inaccesibles o inutilizables. Mediante el uso de técnicas avanzadas de análisis como análisis de texto, aprendizaje automático, análisis predictivo, minería de datos y estadísticas, las organizaciones pueden analizar diversas fuentes de datos no tratadas previamente para obtener nuevas ideas que les permitan tomar mejores y más rápidas decisiones. A las cuatro V, que representan las dimensiones de Big Data propuestas por IBM: Volumen, Variedad, Veracidad y Velocidad, se le suma una quinta V, o dimensión: Visualización, que hace referencia a la representación visual, comprensible de los datos. En el marco de Ciencia de Datos, esta línea de investigación propone analizar y caracterizar diferentes estrategias y herramientas de búsqueda de conocimiento para la toma de decisiones, según sus potencialidades de Visualización de Información y principios de Deep Learning. Éstas se aplicarán a conjuntos de datos obtenidos desde diversas fuentes, en especial los disponibles bajo el nombre Open Data. De acuerdo a la naturaleza y magnitud de los datos, se considerarán variadas herramientas de software libre disponibles en el mercado, atendiendo a las potencialidades de visualización que las mismas ofrecen.Eje: Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Reconocimiento de factores resilientes en alumnos de informática, mediante la aplicación de TIC

Una investigación preliminar, desarrollada en la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales de la Universidad Nacional de San Juan (FCEFN-UNSJ), reveló que factores económicos, sociales, culturales y demográficos no fueron determinantes ni causantes de rezago y deserción en el grupo de estudiantes del primer año de las carreras de la mencionada. institución. La temática sobre rezago y deserción tiene múltiples planteamientos en la literatura. Considerando que la mayoría estudia las causas, confecciona modelos pero las tasas de deserción y rezago no disminuyen, es que se plantea en una nueva etapa reflexionar sobre cómo modelar el perfil resiliente del alumno del Departamento de Informática (DI-FCEFN) , mediante técnicas de análisis multivariante y minería de datos. Esta investigación está basada, principalmente, en el instrumento “Escala de Resiliencia”, constructo propuesto por Wagnild y Young, 1993. Los factores resilientes que describen el perfil resiliente de los alumnos “académicamente exitosos” fueron encontrados mediante el uso de TIC, a partir de los valores recabados en encuestas. Los resultados obtenidos, tanto del análisis de clasificación como del análisis multivariado permitieron reconocer que los factores: autoconcepto, confianza en sí mismo, independencia, satisfacción personal y ecuanimidad son determinantes al momento de evaluar la resiliencia.A preliminary research developed at the Faculty of Exact, Physical and Natural Science at the National University of San Juan (FCEFN-UNSJ, for its acronym in Spanish) revealed that economic, social, cultural and demographic factors were neither determining nor causing dropout or attrition among the students attending the first year classes at careers of the above mentioned institution. The thematic on dropout and attrition has multiple approaches in the literature. Considering that most of literature studies factors, and models are being built but dropout and attrition rates do not decrease, a new effort on how to model the resilient profile of the student of the Department of Informatics (DI-FCEFN) has to be made, through techniques of multivariate analysis and data mining. This research is mainly based on the instrument "Resilience Scale", a construct proposed by Wagnild & Young, 1993. The resiliency factors that describe the resilient profile of students considered "academically successful" were found through the use of TICS, based on the values collected by means of surveys. The results obtained both with classification and multivariate analysis, made it possible to realize that the factors: self, independence, personal satisfaction, equanimity and self-confidence are determining when evaluating resilience.Facultad de Informátic

Integrando tecnología y educación mediante minería de datos, una aplicación práctica

Este artículo muestra como a través de proyectos de investigación se pueden incorporar, integrar y explotar simultáneamente distintas herramientas libres, provenientes de los aportes de las Tecnologías de la Información y la Comunicación –TIC’s-, en Educacion en general y en particular en las carreras de grado del Departamento de Informática de la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales – Universidad Nacional de San Juan. FCEFN-UNSJ. Uno de los trabajos insertos en el proyecto “Minería de Datos en Determinación de Patrones de Uso y Perfiles de Usuarios” busca investigar, implementar y evaluar herramientas de minería de datos y de estadística de código libre y abierto. En este sentido se trabaja con los datos de una encuesta tomada a docentesinvestigadores de la biblioteca universitaria “Dr. Emiliano Pedro Aparicio” perteneciente a la facultad citada anteriormente; pretendiendo encontrar atributos inductores sobre la satisfacción o percepción de estos usuarios con respecto al mencionado establecimiento.Eje: Tecnología informática aplicada en educaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI