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Ordenamiento óptimo usando el algoritmo recocido simulado y almacenamiento compacto aplicados a la solución de sistemas de ecuaciones lineales

Gran número de fenómenos y procesos reales que se analizan en ingeniería son modelados a través de sistemas de ecuaciones lineales de gran tamaño, en cuyos casos, requieren de la intervención de un gran número de diferentes variables que, a su vez, se relacionan entre sí. En el caso específico del modelamiento de sistemas de potencia a gran escala, donde se analizan redes del orden de las centenas y hasta miles de barras, las matrices encargadas de almacenar los coeficientes que acompañan las variables del sistema, presentan en general, un gran número de elementos nulos. Esta característica es llamada dispersidad, la cual permite realizar cierto tipo de manipulaciones en cuanto al orden en que las variables serán procesadas y al almacenamiento computacional de la información. Debido a la característica dispersa de las matrices que intervienen en procesos eléctricos, es de vital importancia aprovechar de manera adecuada las ventajas que trae el hecho de tener que trabajar con pocos elementos no nulos. Como es sabido, no es eficiente almacenar elementos con valor igual a cero, ya que requiere de un gran espacio en memoria y de un exigente esfuerzo computacional innecesario. Por ejemplo, considere que un sistema eléctrico de 1000 barras tiene una matriz de admitancia nodal con el 85% de sus elementos iguales a cero, el cual es un valor normal de dispersidad. Si se deseara almacenar la totalidad de los elementos de la matriz, sería necesario guardar 1 millón de posiciones, lo cual contrasta con la aplicación de un esquema de almacenamiento, en donde sólo sería necesario almacenar 150 mil elementos más una información adicional que proporcione la ubicación de los mismos. Este tipo de manipulación ayuda no sólo a disminuir el espacio requerido en memoria, sino también a reducir el número de operaciones que deben ser realizadas, pues como se sabe, cualquier número multiplicado por cero es igual cero

Funciones de los defectos microestructurales y de las interfases en la estabilidad y relajaciones de homopolímeros, copolímeros y nanocompuestos de etileno y propileno

Tesis doctoral inédita. Universidad Autónoma de Madrid, Facultad de Ciencias, Departamento de Química Física Aplicada. Fecha de lectura: 08-05-0

¿Es posible una política diferencial de investigación e innovación?

Cuando se habla de innovación, además de investigación, se hace evidente la necesidad de políticas diferenciales para fomentar tanto los procesos de investigación como los de creación: dos áreas que aunque encuentran grandes similitudes, también tienen grandes diferencias como los métodos y las disciplinas involucradas, entre otras. Esta conclusión se deriva de una reflexión que retrocede en la historia del pensamiento y de las ciencias para entender cómo, poco a poco, estos se fueron dividiendo en distintos tipos de disciplinas. Primero, entre ciencias “duras” y ciencias “blandas”, según su relación con un paradigma único o con varios, que pueden coexistir. Segundo, de acuerdo con su capacidad de aplicación. Tercero, dependiendo de si tenían como objeto de estudio un sistema vivo o no. La diferencia se vuelve más aguda en la actualidad, pues aunque se reconozcan la investigación y la innovación en distintas disciplinas –científicas, humanidades y creativas– cada colectivo de académicos e investigadores se diferencia y jerarquiza en virtud de su grado de cercanía con otras perspectivas propias del área académica, como la docencia, la investigación pura o el servicio

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