BASE DE DATOS EN LA INGENIERÍA Y LOS NEGOCIOS

The article shows an analysis of all applications that can be used by the data base models referring to engineering and business process. It is emphasize the importance of modeling of the database and two phases of training of Data Base is proposed.El artículo muestra un análisis de las aplicaciones que se le puede dar a los modelos de base de datos en el campo de la ingeniería y en los procesos empresariales. Se destaca la importancia del modelamiento de la base de datos y se propone dos etapas en la enseñanza de Base de Datos

On the Behavior of Synchronous Data Transmission in WuR Enabled IoT Networks: Protocol and Absorbing Markov Chain Based Modeling

© © 2022 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permissíon from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertisíng or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.[EN] In wake-up radio (WuR) enabled Internet of things (IoT) networks, a data communication occurs in a synchronous or asynchronous manner initiated either by a transmitter or receiver. A synchronous transmission is triggered when multiple devices report an event simultaneously, or by a common wake-up call. In this paper, we focus on synchronous transmissions and propose a multicast triggered synchronous transmission protocol, abbreviated as MURIST, which enables contention based and coordinated data transmissions among distributed devices in order to reduce transmissions latency and energy consumption. Furthermore, we develop a novel analytical model based on an absorbing Markov chain to evaluate the performance of MURIST in a network cluster. Unlike existing models that are merely targeted at the behavior of a single device, the novelty of our model resides in a generic framework to assess the behavior of a cluster of devices for synchronous data transmissions. Based on the analytical model, we obtain closed-form expressions for the distributions of successful and discarded transmissions, number of collisions, and delay, as well as for energy consumption. Extensive simulations are performed to validate the accuracy of the analytical model and evaluate the performance of our scheme versus that of two other schemes.The research leading to these results has received funding from the European Economic Area (EEA) Norway (NO) Grants 2014-2021, under project contract no. 42/2021, RO-NO2019-0499 -"A Massive MIMO Enabled IoT Platform with Networking Slicing for Beyond 5G IoV/V2X and Maritime Services (SOLID-B5G)". The work of Vicent Pla was supported in part by MCIN/AEI/10.13039/501100011033 and European Regional Development Fund (ERDF) A way of making Europe under Grant PGC2018-094151-B-I00 and in part by the Generalitat Valenciana under Grant AICO/2021/138.Ghose, D.; Tello-Oquendo, L.; Pla, V.; Li, FY. (2022). On the Behavior of Synchronous Data Transmission in WuR Enabled IoT Networks: Protocol and Absorbing Markov Chain Based Modeling. IEEE Transactions on Wireless Communications. 21(10):8565-8580. https://doi.org/10.1109/TWC.2022.316711585658580211

Modelos matemáticos de la sociedad y aplicaciones. El individuo en el entorno social

Consideremos una red social S cuyos nodos son los individuos que están vinculados por medio de aristas que representan, según su peso, la intensidad de la relación. Centramos nuestra atención en la estructura local de la red, esto es, en la información asociada a los individuos como nodos de la red. Cuantificamos el número de vecinos c(x) de cada nodo x en S y su promedio c(S). La comparación de c(x) y c(S) pone de manifiesto el grado de integración de x a la red. Reportamos los estudios antropológicos que permiten definir el número de Dunbar D(S) como una cota superior c(x) = D(S), para toda x en S, y la estimación D(S) = 150. Por otra parte la máxima distancia entre los nodos, el diámetro d(S), satisface de forma que un reducido d(S) permite cubrir muchos elementos de la red rápidamente, explicando así, la eficiencia de la transmisión social de informaciónWe consider a social network S whose nodes are the individuals who are linked by edges representing bonds of different weight. We devote our attention to the local structure of the network, that is, the information coming from the individual nodes of the network. We quantify the number of neighbors c(x) of a vertex x and its average c(S) along S. Comparing c(x) and C(S) yields an idea of the degree of integration of x with the society. From Dunbar's anthropological studies we get a number D(S) which bounds c(x) = D(S) and D(S) = 150. Moreover, if we introduce the diameter d(S) as the maximal distance between vertices in S, we get which explains the high efficiency of transmission of information in society

Modelos matemáticos de la sociedad y aplicaciones. Introducción

La finalidad de esta serie de artículos es contribuir en la articulación urgente de dos áreas en intenso desarrollo pero con relativamente poco contacto entre sí, a pesar de que trabajan con problemas y fines comunes: por una parte el análisis de las redes sociales desde el punto de vista sociológico y antropológico, y por otro lado el análisis matemático de las redes sociales y la construcción de modelos. En esta serie de artículos intentamos desarrollar simultáneamente las dos direcciones en temas importantes, sin profundizar en ninguna de las dos direcciones pero sin trivializarlas. Para ello, avanzamos en la discusión de una serie de conceptos sociológicos y antropológicos (el individuo en sociedad, la formación de grupos, los líderes sociales, la formación de estructuras de gobierno, los conceptos de colaboración y conflicto social) construyendo, con base a los principios básicos de carácter social que revisamos, modelos matemáticos de ellos. Modelos que nos permiten hacer predicciones simples de la sociedad y su comportamiento.The purpose of this series of articles is to contribute to articulate two dynamic research areas, which despite sharing problems and scope, frequently ignore each other: on one side the social and anthropological analysis of networks, on the other side, the mathematical analysis of social networks and the construction of models. In this series of articles we propose important topics and discuss simultaneously the social and mathematical aspects with the purpose to develop simple models of social networks which yield predictions of different aspects of the social behavior. The topics that we consider are, among others, the individual as part of a social network, the integration of groups, leadership, the merging of social organizations, the growth of social networks and finally, two important aspects of human behavior in society, namely, collaboration and conflict

Modelos matemáticos de la sociedad y aplicaciones. Líderes sociales

Revisamos someramente las teorías de liderazgo del siglo XIX, que enfatizan las características individuales del líder, y las teorías emanadas de los enfoques de Lewin y Weber, ya en el siglo XX, que enfatizan las relaciones del líder con el grupo en que asume su papel. En nuestro modelo de red social S hay nodos (individuos) que tienen mayor influencia, medida por el flujo de caminos que pasa por ellos. Así, matemáticamente un líder j corresponde a un nodo de la red donde un vector propio positivo v, correspondiente al radio espectral r(S) de la matriz A(S) de la red, alcanza su máximo. Si llamamos a vx el poder de x, entonces se demuestra que el poder de un nodo es proporcional al poder de sus vecinos. Hay sociedades donde más de un líder existe, un ejemplo típico lo tenemos en las sociedades tribales. Estas sociedades presentan mayor inestabilidad como consecuencia de la búsqueda de la supremacía entre los posibles líderes.We review leadership theories, in particular those of XIX century when the individual qualities of the leader were stressed, and some of XX century when the relation of the leader and the group was taken into account. Our model of social network considers a leader as the node where the maximal of walks pass through, that is, a node where the eigenvector v corresponding to the spectral radius of the adjacency matrix reaches a maximum. We call vx the power of a node x and prove that it is proportional to the power of the neighbors of x. Societies where more than one leader exist are unstable due to fight for power