Comentarios reales : tomo II

Reconocido como el primer escritor clásico hispanoamericano, autor de la mejor de todas las obras que se han escrito sobre la historia antigua de América, el Inca Garcilaso de la Vega (Perú, 1539-España, 1616) captó y supo brindar, como ningún cronista europeo podía hacerlo, un fresco inigualable del verdadero espíritu de la civilización incaica. Historiador de la conquista española y de las subsiguientes guerras civiles en el Perú, el Inca Garcilaso de la Vega escribe de todo corazón e ilumina cualquier punto que trata con tal variedad y riqueza de ilustración que deja poco que desear a la curiosidad más importuna. La diferencia entre leer sus Comentarios reales (1609) y los relatos de otros cronistas es la misma que hay entre leer una obra en su original o en una traducción escueta. Publicada en dos volúmenes, esta edición sigue a la establecida por Ángel Rosenblat modernizando las grafías y cotejando en este caso las diversas ediciones iniciales

Comentarios reales : tomo I

Reconocido como el primer escritor clásico hispanoamericano, autor de la mejor de todas las obras que se han escrito sobre la historia antigua de América, el Inca Garcilaso de la Vega (Perú, 1539-España, 1616) captó y supo brindar, como ningún cronista europeo podía hacerlo, un fresco inigualable del verdadero espíritu de la civilización incaica. Historiador de la conquista española y de las subsiguientes guerras civiles en el Perú, el Inca Garcilaso de la Vega escribe de todo corazón e ilumina cualquier punto que trata con tal variedad y riqueza de ilustración que deja poco que desear a la curiosidad más importuna. La diferencia entre leer sus Comentarios reales (1609) y los relatos de otros cronistas es la misma que hay entre leer una obra en su original o en una traducción escueta. Publicada en dos volúmenes, esta edición sigue a la establecida por Ángel Rosenblat modernizando las grafías y cotejando en este caso las diversas ediciones iniciales

Antología del pensamiento crítico peruano contemporáneo

En un contexto de creciente especialización, profesionalización y despolitización en el ejercicio de las ciencias sociales, en el que es cada vez mayor la influencia de corrientes intelectuales originadas en los países centrales nor occidentales, es importante redescubrir para las nuevas generaciones nuestra tradición intelectual, con su preocupación por los temas sustantivos que afectan el presente y el futuro de nuestras sociedades, con su compromiso político y público, con su cuestionamiento al statu quo, con su identificación con los sectores subordinados de nuestras sociedades. Ya empieza a ocurrir que estudiantes o investigadores jóvenes en nuestros países caen en el error de considerar como nuevas algunas ideas producidas por académicos en el norte que en realidad tienen un largo linaje en el sur, o que se desaproveche un valioso arsenal de ideas, conceptos, mecanismos causales, pertinentes para entender realidades actuales por el desconocimiento de nuestra tradición. Esperamos haber podido reflejar en esta antología la vitalidad de la tradición y la vigencia del pensamiento social crítico en el Perú, con sus particularidades, continuidades y cambios

Metamodel-based robust simulation-optimization:An overview

Optimization of simulated systems is the goal of many techniques, but most of them assume known environments. Recently, “robust” methodologies accounting for uncertain environments have been developed. Robust optimization tackles problems affected by uncertainty, providing solutions that are in some sense insensitive to perturbations in the model parameters. Several alternative methods have been proposed for achieving robustness in simulation-based optimization problems, adopting different experimental designs and/or metamodeling techniques. This chapter reviews the current state of the art on robust optimization approaches based on simulated systems. First, we summarize robust Mathematical Programming. Then we discuss Taguchi’s approach introduced in the 1970s. Finally, we consider methods to tackle robustness using metamodels, and Kriging in particular. The proposed methodology uses Taguchi’s view of the uncertain world, but replaces his statistical techniques by Kriging. We illustrate the resulting methodology through basic inventory models