Algoritmo de_la_Lazada/Fórmula del área de Gauss
La Fórmula del área de Gauss, Fórmula de la Lazada o Algoritmo de la Lazada, es un algoritmo matemático usado para calcular el área de un polígono simple cuyos vértices están descritos como pares de coordenadas en el plano.
Algoritmo de_la_asignaci%C3%B3n_de_Munkres/Algoritmo húngaro:El algoritmo Húngaro es un algoritmo de optimización el cual resuelve problemas de asignación en tiempo . La primera versión conocida del método Húngaro, fue inventado y publicado por Harold W. Kuhn en 1955. Este fue revisado por James Munkres en 1957, y ha sido conocido desde entonces como el algoritmo Húngaro, el algoritmo de la asignación de Munkres, o el algoritmo de Kuhn-Munkres.
Algoritmo de_la_ciudad_del_Atlantico/Algoritmo de Atlantic City:
El algoritmo de Atlantic City es un algoritmo polinomial probabilistico que contesta correctamente al menos el 75% de las veces. El término "Atlantic City" fue introducido por primera vez en 1982 por J.Finn en un manuscrito que no se publicó titulado "Comparison of probabilistic tests for primality".
Algoritmo de_la_colonia_de_hormigas/Algoritmo de la colonia de hormigas:En ciencias de la computación y en investigación operativa, el algoritmo de la colonia de hormigas, algoritmo hormiga u optimización por colonia de hormigas es una técnica probabilística para solucionar problemas computacionales que pueden reducirse a buscar los mejores caminos o rutas en grafos.
Algoritmo de_la_division/División euclídea:En matemáticas, y más precisamente en la aritmética, la división euclidiana, también llamada algoritmo de la división, es un teorema que asegura que «el proceso habitual de división entre números enteros» puede llevarse a cabo y que se obtiene un cociente y un residuo únicos.
Algoritmo de_la_divisi%C3%B3n/División euclídea:En matemáticas, y más precisamente en la aritmética, la división euclidiana, también llamada algoritmo de la división, es un teorema que asegura que «el proceso habitual de división entre números enteros» puede llevarse a cabo y que se obtiene un cociente y un residuo únicos.
Algoritmo de_la_panaderia_de_Lamport/Algoritmo de la panadería de Lamport:El algoritmo de la panadería de Lamport es un algoritmo de computación creado por el científico en computación Lord Leslie Lamport, para implementar la exclusión mutua de N procesos o hilos de ejecución.
Algoritmo de_la_panader%C3%ADa_de_Lamport/Algoritmo de la panadería de Lamport:El algoritmo de la panadería de Lamport es un algoritmo de computación creado por el científico en computación Lord Leslie Lamport, para implementar la exclusión mutua de N procesos o hilos de ejecución.
Algoritmo de_las_vegas/Algoritmo de Las Vegas:Un algoritmo tipo Las Vegas es un algoritmo de computación de carácter aleatorio (random) que no es aproximado: es decir, da el resultado correcto o informa que ha fallado.
Algoritmo de_los_codigos_de_redundancia_ciclica/Algoritmo de los códigos de redundancia cíclica:El algoritmo utilizado por la verificación por redundancia cíclica es el siguiente:
Algoritmo de_los_c%C3%B3digos_de_redundancia_c%C3%ADclica/Algoritmo de los códigos de redundancia cíclica:El algoritmo utilizado por la verificación por redundancia cíclica es el siguiente:
Algoritmo de_luhn/Algoritmo de Luhn:El algoritmo de Luhn o fórmula de Luhn, también conocida como "algoritmo de módulo 10",es una fórmula de suma de verificación, utilizada para validar una diversidad de números de identificación; como números de tarjetas de crédito, números IMEI, etc. Su idea se convirtió en la base de uno de los algoritmos más importantes de nuestra era, la función resumen/hash como la conocemos hoy.
Algoritmo de_marcador/Algoritmo de marcador:El algoritmo de marcador es un método centralizado, utilizado en el CDC 6600 para planificar de manera dinámica la segmentación, de forma que las instrucciones pueden ser ejecutadas fuera de orden cuando no existen conflictos y el hardware está disponible. En un marcador se registran las dependencias de datos de cada instrucción. Las instrucciones son emitidas solamente cuando el marcador determina que ya no hay conflictos con las instrucciones previamente ejecutadas o en ejecución. Si una instrucción sufre la inserción de una burbuja por considerarse insegura su ejecución, el marcador vigila el flujo de ejecución de las instrucciones hasta que todas las dependencias hayan sido resueltas, pudiendo así ser relanzada la instrucción detenida.
Algoritmo de_minieka/Algoritmo de Minieka:El Algoritmo de Minieka es el denominado centro absoluto en un grafo general. El procedimiento consiste en determinar la mejor localización posible en cada arista (i,j) la cual se encuentra en el centro local con respecto a un punto n al que se accede óptimamente a través de i y al punto v que es el más alejado de j de los que están más lejos de i que n. El punto recorre los puntos de demanda ordenados de acuerdo a su distancia a i desde el más lejano al más próximo. Al pasar de n al siguiente, si la distancia del primero supera la distancia de v a j, v toma su valor. Para cada par de puntos u y v, el correspondiente centro local tiene por radio:
- R = ½(d + e + d )
El algoritmo de murciélago es un tipo de algoritmo metaheurístico de optimización desarrollado por Xin-She Yang en 2010. Está basado en la ecolocalización, comportamiento presentado en algunas especies de micromurciélagos con índices de pulso variable de emisión y volumen.
Algoritmo de_nagle/Algoritmo de Nagle:El Algoritmo de Nagle se trata de un procedimiento que supone una mejora y aumento de eficiencia de las redes de comunicación basadas en Transmission Control Protocol (TCP). El algoritmo de Nagle es un método heurístico para evitar enviar paquetes IP particularmente pequeños, también denominados pequegramas. El algoritmo de Nagle intenta evitar la congestión que estos paquetes pueden ocasionar en la red reteniendo por poco tiempo la transmisión de datos TCP en algunas circunstancias.
Algoritmo de_navegaci%C3%B3n/Algoritmo de navegación:Los Algoritmos de navegación son la quintaesencia del software ejecutable en calculadoras portátiles o en PDA como ayuda al arte de la navegación, este artículo intenta describir tanto los algoritmos como el software para "PC-PDA " que implementan los diferentes procedimientos de cálculo para la navegación.
Algoritmo de_newell/Algoritmo de Newell:El Algoritmo de Newell es un procedimiento de gráficos 3D por computadora usado para eliminar ciclos de polígonos en la ordenación por profundidad necesaria para la eliminación de caras ocultas. Fue propuesto en 1972 por M. E. Newell, R. Newell y T. Sancha.
Algoritmo de_ordenacion/Algoritmo de ordenamiento:En computación y matemáticas un algoritmo de ordenamiento es un algoritmo que pone elementos de una lista o un vector en una secuencia dada por una relación de orden, es decir, el resultado de salida ha de ser una permutación —o reordenamiento— de la entrada que satisfaga la relación de orden dada. Las relaciones de orden más usadas son el orden numérico y el orden lexicográfico. Ordenamientos eficientes son importantes para optimizar el uso de otros algoritmos que requieren listas ordenadas para una ejecución rápida. También es útil para poner datos en forma canónica y para generar resultados legibles por humanos.
Algoritmo de_ordenacion_natural/Algoritmo de ordenación natural:Un algoritmo de ordenación natural es aquel que, dándole como entrada una secuencia ya ordenada, tardará para esa secuencia la menor cantidad de tiempo posible, comparándolo con el tiempo de proceso de otras secuencias desordenadas.
Algoritmo de_ordenacion_no_natural/Algoritmo de ordenación no natural:Un algoritmo de ordenación no natural es aquel que, dándole como entrada una secuencia inversamente ordenada, tardará para esa secuencia la menor cantidad de tiempo posible, comparándolo con el tiempo de proceso de otras secuencias desordenadas.
Algoritmo de_ordenaci%C3%B3n/Algoritmo de ordenamiento:En computación y matemáticas un algoritmo de ordenamiento es un algoritmo que pone elementos de una lista o un vector en una secuencia dada por una relación de orden, es decir, el resultado de salida ha de ser una permutación —o reordenamiento— de la entrada que satisfaga la relación de orden dada. Las relaciones de orden más usadas son el orden numérico y el orden lexicográfico. Ordenamientos eficientes son importantes para optimizar el uso de otros algoritmos que requieren listas ordenadas para una ejecución rápida. También es útil para poner datos en forma canónica y para generar resultados legibles por humanos.
Algoritmo de_ordenaci%C3%B3n_natural/Algoritmo de ordenación natural:Un algoritmo de ordenación natural es aquel que, dándole como entrada una secuencia ya ordenada, tardará para esa secuencia la menor cantidad de tiempo posible, comparándolo con el tiempo de proceso de otras secuencias desordenadas.
Algoritmo de_ordenaci%C3%B3n_no_natural/Algoritmo de ordenación no natural:Un algoritmo de ordenación no natural es aquel que, dándole como entrada una secuencia inversamente ordenada, tardará para esa secuencia la menor cantidad de tiempo posible, comparándolo con el tiempo de proceso de otras secuencias desordenadas.
Algoritmo de_ordenamiento/Algoritmo de ordenamiento:En computación y matemáticas un algoritmo de ordenamiento es un algoritmo que pone elementos de una lista o un vector en una secuencia dada por una relación de orden, es decir, el resultado de salida ha de ser una permutación —o reordenamiento— de la entrada que satisfaga la relación de orden dada. Las relaciones de orden más usadas son el orden numérico y el orden lexicográfico. Ordenamientos eficientes son importantes para optimizar el uso de otros algoritmos que requieren listas ordenadas para una ejecución rápida. También es útil para poner datos en forma canónica y para generar resultados legibles por humanos.
Algoritmo de_peterson/Algoritmo de Peterson:El algoritmo de Peterson, también conocido como solución de Peterson, es un algoritmo de programación concurrente para exclusión mutua, que permite a dos o más procesos o hilos de ejecución compartir un recurso sin conflictos, utilizando sólo memoria compartida para la comunicación.
Algoritmo de_pivote/Algoritmo de pivote:Los algoritmos de pivote son algoritmos de la optimización matemática, y en especial de la Programación Lineal. Dado un sistema de ecuaciones lineales cuyas variables deben adoptar valores no negativos, se busca la mejor de entre muchas soluciones alternativas, es decir, una solución óptima del sistema. En cada paso de tal búsqueda, el algoritmo transforma el sistema sin alterar su conjunto de soluciones. Algoritmos de pivote importantes son los diversos algoritmos simplex y los algoritmos criss-cross.
Algoritmo de_planificacion/Algoritmo de planificación:Un algoritmo de planificación se utiliza para calcular los recursos que consume otro algoritmo o conjunto de algoritmos (programa) al realizar una determinada tarea. Ej: Tiempo de finalización, porcentaje de utilización de la CPU, etc...)
Algoritmo de_planificaci%C3%B3n/Algoritmo de planificación:Un algoritmo de planificación se utiliza para calcular los recursos que consume otro algoritmo o conjunto de algoritmos (programa) al realizar una determinada tarea. Ej: Tiempo de finalización, porcentaje de utilización de la CPU, etc...)
Algoritmo de_prim/Algoritmo de Prim:El algoritmo de Prim es un algoritmo perteneciente a la teoría de los grafos para encontrar un árbol recubridor mínimo en un grafo conexo, no dirigido y cuyas aristas están etiquetadas.
Algoritmo de_propagaci%C3%B3n_de_creencias/Algoritmo de propagación de creencias:El algoritmo de propagación de creencias, también conocido como el algoritmo suma-producto, es un algoritmo de paso de mensajes para realizar inferencia sobre modelos gráficos tales como redes bayesianas, campos aleatorios de Markov y factor graph. Es ampliamente utilizado en los campos de inteligencia artificial y teoría de la información y ha mostrado cierto éxito experimental en aplicaciones tan diferentes como: análisis de paridad de códigos, aproximaciones de energía libre, coloreado de grafos y satisfacibilidad booleana.
Algoritmo de_recocido_simulado/Algoritmo de recocido simulado:Simulated annealing (SA) es un algoritmo de búsqueda metaheurística para problemas de optimización global; el objetivo general de este tipo de algoritmos es encontrar una buena aproximación al valor óptimo de una función en un espacio de búsqueda grande. A este valor óptimo se lo denomina "óptimo global".
Algoritmo de_reemplazo_de_producto/Algoritmo de reemplazo de producto:En teoría de grupos computacionales, el algoritmo de reemplazo de producto, diseñado por Charles-Leedham-Green y Leonard Soicher en 1995, es un algoritmo con el fin de generar elementos aleatorios en un grupo finito , ejecutando una serie de pasos aleatorios generando -tuplas de En términos generales, un "objeto sustituto del producto" es algo que se crea con una lista de generadores de grupo y produce una secuencia de elementos de grupos pseudoaleatorios utilizando alguna fuente aleatoria para números aleatorios.
Algoritmo de_reemplazo_de_p%C3%A1ginas/Algoritmo de reemplazo de páginas:
En sistemas operativos que utilizan paginación para el manejo de memoria, los algoritmos de reemplazo de páginas son usados para decidir qué páginas pueden ser sacadas de memoria cuando se necesita cargar una nueva y ya no hay marcos de páginas libres.
Algoritmo de_relleno_por_difusion/Algoritmo de relleno por difusión:Este artículo es una traducción del equivalente en inglés, y aún no está completo.
Algoritmo de_relleno_por_difusi%C3%B3n/Algoritmo de relleno por difusión:Este artículo es una traducción del equivalente en inglés, y aún no está completo.
Algoritmo de_risch/Algoritmo de Risch:En matemática el algoritmo de Risch, nombrado en honor a Robert H. Risch, es un algoritmo utilizado para el cálculo de integrales indefinidas.
Algoritmo de_selecci%C3%B3n/Algoritmo de selección:En ciencias de la computación, un algoritmo de selección es un algoritmo para encontrar el k-ésimo menor número en una lista o vector; a este número se le llama estadístico de orden k. Este incluye los casos de encontrar el mínimo, máximo, y la mediana. Existen algoritmos de selección O(n), y algoritmos sublineales son posibles para datos estructurados; en el caso extremos, O(1) para un vector de elementos ordenados. La selección es un subproblema de otros problemas más complejos, como el problema de la búsqueda del vecino más cercano y problema del camino más corto. Muchos algoritmos de selección son derivados por generalización de algún algoritmo de ordenación, y recíprocamente algunos algoritmos de ordenación pueden derivarse de repetidas aplicaciones de selección.
Algoritmo de_shor/Algoritmo de Shor:En computación cuántica, el algoritmo de Shor es un algoritmo cuántico para descomponer en factores un número N en tiempo O((log N)3) y espacio O(logN), así nombrado por Peter Shor.
Algoritmo de_strassen/Algoritmo de Strassen:En la disciplina matemática del álgebra lineal, el algoritmo de Strassen, llamado así por Volker Strassen, es un algoritmo usado para la multiplicación de matrices. Es asintóticamente más rápido que el algoritmo de multiplicación de matrices estándar, pero más lento que el algoritmo más rápido conocido, y es útil en la práctica para matrices grandes.
Algoritmo de_thompson/Algoritmo de Thompson:El algoritmo Thompson creado por Ken Thompson y Dennis Ritchie, sirve para obtener autómatas finitos no deterministas con transiciones vacías (AFND-ε) a partir de expresiones regulares (ER).
Algoritmo de_tomasulo/Algoritmo de Tomasulo:El algoritmo de Tomasulo es un algoritmo de planificación dinámica desarrollado por Robert Tomasulo, de IBM. Se diseñó para permitir a un procesador ejecutar instrucciones fuera de orden. Este algoritmo difiere del algoritmo de marcador (Scoreboard) en que este último no dispone de renombrado de registros. En su lugar, el algoritmo de Scoreboard (scoreboarding) resuelve los riesgos Escritura Después de Escritura y Escritura Después de Lectura deteniendo la ejecución, mientras que el algoritmo de Tomasulo permite el lanzamiento de dichas instrucciones. Además, el algoritmo de Tomasulo utiliza un bus de datos común en el que los valores calculados son enviados a todas las estaciones de reserva que los necesiten. Esto permite mejorar la ejecución paralela de instrucciones en situaciones en las que el scoreboarding fallaría y provocaría la parada.
Algoritmo de_triangulaci%C3%B3n_voraz/Algoritmo de triangulación voraz:El Algoritmo de Triangulación Voraz es un método para calcular una triangulación de un polígono o de una nube de puntos mediante un método voraz, que consiste en añadir aristas a la solución de una en una uniendo el par de vértices más próximos entre sí, con la condición de que una nueva arista no puede cortar a otra previamente añadida al resultado.
Algoritmo de_viterbi/Algoritmo de Viterbi:El algoritmo de Viterbi es un algoritmo de programación dinámica que permite hallar la secuencia más probable de estados ocultos que produce una secuencia observada de sucesos, especialmente en el contexto de fuentes de información de Márkov y modelos ocultos de Márkov.
Algoritmo del_Avestruz/Algoritmo del avestruz:El algoritmo del avestruz es un concepto informático para denominar el procedimiento de algunos sistemas operativos. Esta teoría, acuñada por Andrew S. Tanenbaum, señala que dichos sistemas, en lugar de enfrentar el problema de los bloqueos mutuos, asumen que estos nunca ocurrirán.
Algoritmo del_Punto_Medio_para_Circunferencias/Algoritmo del punto medio para circunferencias:En computación gráfica, el algoritmo del punto medio para circunferencias es un algoritmo usado para determinar los puntos necesarios para rasterizar una circunferencia. El algoritmo se puede generalizar a curvas cónicas.
Algoritmo del_Punto_Medio_para_Elipses/Algoritmo del punto medio para circunferencias:En computación gráfica, el algoritmo del punto medio para circunferencias es un algoritmo usado para determinar los puntos necesarios para rasterizar una circunferencia. El algoritmo se puede generalizar a curvas cónicas.
Algoritmo del_avestruz/Algoritmo del avestruz:El algoritmo del avestruz es un concepto informático para denominar el procedimiento de algunos sistemas operativos. Esta teoría, acuñada por Andrew S. Tanenbaum, señala que dichos sistemas, en lugar de enfrentar el problema de los bloqueos mutuos, asumen que estos nunca ocurrirán.
Algoritmo del_banquero/Algoritmo del banquero:El Algoritmo del banquero, en sistemas operativos es una forma de evitar el interbloqueo, propuesta por primera vez por Edsger Dijkstra. Es un acercamiento teórico para evitar los interbloqueos en la planificación de recursos. Requiere conocer con anticipación los recursos que serán utilizados por todos los procesos. Esto último generalmente no puede ser satisfecho en la práctica.
Algoritmo del_camino_aleatorio/Algoritmo del camino aleatorio:El algoritmo del camino aleatorio es un algoritmo de segmentación de imágenes. En la primera descripción del algoritmo, un usuario interactivamente etiquetaba un pequeño número de píxeles con etiquetas conocidas, por ejemplo, "objeto" y "fondo". Se imagina que cada uno de los píxeles no marcados libera un caminante aleatorio, y la probabilidad es calculada cuando el caminante aleatorio llega a una semilla etiquetada, es decir, si un usuario colaca K semillas, cada una con una etiqueta diferente, entonces es necesario para cada píxel calcular, la probabilidad de que un caminante aleatorio dejando el primer píxel llegue a cada semilla. Este cálculo se puede determinar analíticamente resolviendo un sistema de ecuaciones lineales. Después de calcular estas probabilidades para cada pixel, al píxel se le asigna la etiqueta para la que es más probable enviar un caminante aleatorio. La imagen se modela como un grafo, en el que cada píxel corresponde a un nodo que está conectado a los píxeles vecinos por aristas, y las aristas son ponderadas para reflejar la similitud entre los píxeles. Por lo tanto, el camino aleatorio se produce en el grafo ponderado.
Algoritmo del_cartero/Ordenamiento por casilleros:El ordenamiento por casilleros es un algoritmo de ordenamiento que distribuye todos los elementos a ordenar entre un número finito de casilleros. Cada casillero sólo puede contener los elementos que cumplan unas determinadas condiciones. En el ejemplo esas condiciones son intervalos de números. Las condiciones deben ser excluyentes entre sí, para evitar que un elemento pueda ser clasificado en dos casilleros distintos.Después cada uno de esos casilleros se ordena individualmente con otro algoritmo de ordenación, o se aplica recursivamente este algoritmo para obtener casilleros con menos elementos. Se trata de una generalización del algoritmo Pigeonhole sort. Cuando los elementos a ordenar están uniformemente distribuidos la complejidad computacional de este algoritmo es de O(n).
Algoritmo del_pintor/Algoritmo del pintor:El algoritmo del pintor es una de las soluciones más simples para el problema de visibilidad en los gráficos 3D por computadora. Cuando se proyecta una escena de tres dimensiones en un plano de dos, es necesario determinar qué polígonos son visibles y cuáles no.
Algoritmo del_punto_medio_para_circunferencias/Algoritmo del punto medio para circunferencias:En computación gráfica, el algoritmo del punto medio para circunferencias es un algoritmo usado para determinar los puntos necesarios para rasterizar una circunferencia. El algoritmo se puede generalizar a curvas cónicas.
Algoritmo del_punto_medio_para_elipses/Algoritmo del punto medio para circunferencias:En computación gráfica, el algoritmo del punto medio para circunferencias es un algoritmo usado para determinar los puntos necesarios para rasterizar una circunferencia. El algoritmo se puede generalizar a curvas cónicas.
Algoritmo del_simplex/Algoritmo símplex:En optimización matemática, el término algoritmo símplex habitualmente se refiere a un conjunto de métodos muy usados para resolver problemas de programación lineal, en los cuales de alguna manera se busca el máximo de una función lineal sobre un conjunto de variables que satisfaga un conjunto de inecuaciones lineales. El algoritmo símplex primal fue desarrollado por el matemático norteamericano George Dantzig en 1947, y procede examinando vértices adyacentes del poliedro de soluciones. Un algoritmo símplex es de alguna manera un algoritmo de pivote.
Algoritmo del_temple_cu%C3%A1ntico/Algoritmo del temple cuántico:El algoritmo del temple cuántico, también llamado aleación, cristalización o recocido, es análogo al temple simulado pero sustituyendo la activación térmica por el efecto túnel.
Algoritmo del_vecino_mas_cercano/Algoritmo del vecino más próximo:El algoritmo del vecino más próximo fue, en las ciencias de la computación, uno de los primeros algoritmos utilizados para determinar una solución para el problema del viajante. Este método genera rápidamente un camino corto, pero generalmente no el ideal.
Algoritmo del_vecino_mas_proximo/Algoritmo del vecino más próximo:El algoritmo del vecino más próximo fue, en las ciencias de la computación, uno de los primeros algoritmos utilizados para determinar una solución para el problema del viajante. Este método genera rápidamente un camino corto, pero generalmente no el ideal.
Algoritmo del_vecino_m%C3%A1s_cercano/Algoritmo del vecino más próximo:El algoritmo del vecino más próximo fue, en las ciencias de la computación, uno de los primeros algoritmos utilizados para determinar una solución para el problema del viajante. Este método genera rápidamente un camino corto, pero generalmente no el ideal.
Algoritmo del_vecino_m%C3%A1s_pr%C3%B3ximo/Algoritmo del vecino más próximo:El algoritmo del vecino más próximo fue, en las ciencias de la computación, uno de los primeros algoritmos utilizados para determinar una solución para el problema del viajante. Este método genera rápidamente un camino corto, pero generalmente no el ideal.
Algoritmo determinista/Algoritmo determinista:En ciencias de la computación, un algoritmo determinista es un algoritmo que, en términos informales, es completamente predictivo si se conocen sus entradas. Dicho de otra forma, si se conocen las entradas del algoritmo siempre producirá la misma salida, y la máquina interna pasará por la misma secuencia de estados. Este tipo de algoritmos ha sido el más estudiado durante la historia y por lo tanto resulta ser el tipo más familiar de los algoritmos, así como el más práctico ya que puede ejecutarse en las máquinas eficientemente.
Algoritmo deterministico/Algoritmo determinista:En ciencias de la computación, un algoritmo determinista es un algoritmo que, en términos informales, es completamente predictivo si se conocen sus entradas. Dicho de otra forma, si se conocen las entradas del algoritmo siempre producirá la misma salida, y la máquina interna pasará por la misma secuencia de estados. Este tipo de algoritmos ha sido el más estudiado durante la historia y por lo tanto resulta ser el tipo más familiar de los algoritmos, así como el más práctico ya que puede ejecutarse en las máquinas eficientemente.
Algoritmo determin%C3%ADstico/Algoritmo determinista:En ciencias de la computación, un algoritmo determinista es un algoritmo que, en términos informales, es completamente predictivo si se conocen sus entradas. Dicho de otra forma, si se conocen las entradas del algoritmo siempre producirá la misma salida, y la máquina interna pasará por la misma secuencia de estados. Este tipo de algoritmos ha sido el más estudiado durante la historia y por lo tanto resulta ser el tipo más familiar de los algoritmos, así como el más práctico ya que puede ejecutarse en las máquinas eficientemente.
Algoritmo divide_y_venceras/Algoritmo divide y vencerás:En la cultura popular, divide y vencerás hace referencia a un refrán que implica resolver un problema difícil, dividiéndolo en partes más simples tantas veces como sea necesario, hasta que la resolución de las partes se torna obvia. La solución del problema principal se construye con las soluciones encontradas.
Algoritmo divide_y_vencer%C3%A1s/Algoritmo divide y vencerás:En la cultura popular, divide y vencerás hace referencia a un refrán que implica resolver un problema difícil, dividiéndolo en partes más simples tantas veces como sea necesario, hasta que la resolución de las partes se torna obvia. La solución del problema principal se construye con las soluciones encontradas.
Algoritmo eigenvalue_divide_y_vencer%C3%A1s/Algoritmo eigenvalue divide y vencerás:Los algoritmos Divide y Vencerás eigenvalue son una clase de algoritmos eigenvalue para hermitanos o matrices reales simétricas que recientemente se han hecho competitivos en plazo de estabilidad y eficiencia con los algoritmos más tradicionales como algoritmos QR. El concepto básico detrás de estos algoritmos es divide y vencerás llevado a las ciencias informáticas.Un problema eigenvalue se divide en dos problemas de aproximadamente la mitad del problema general; cada uno de estos problemas es resuelto recursivamente y los eigenvalue del problema original son computados a partir de los resultados de los problemas más pequeños.
Algoritmo esperanza-maximizacion/Algoritmo esperanza-maximización:El algoritmo esperanza-maximización o algoritmo EM se usa en estadística para encontrar estimadores de máxima verosimilitud de parámetros en modelos probabilísticos que dependen de variables no observables. El algoritmo EM alterna pasos de esperanza, donde se computa la esperanza de la verosimilitud mediante la inclusión de variables latentes como si fueran observables, y un paso de maximización, donde se computan estimadores de máxima verosimilitud de los parámetros mediante la maximización de la verosimilitud esperada del paso E. Los parámetros que se encuentran en el paso M se usan para comenzar el paso E siguiente, y así el proceso se repite.
Algoritmo esperanza-maximizaci%C3%B3n/Algoritmo esperanza-maximización:El algoritmo esperanza-maximización o algoritmo EM se usa en estadística para encontrar estimadores de máxima verosimilitud de parámetros en modelos probabilísticos que dependen de variables no observables. El algoritmo EM alterna pasos de esperanza, donde se computa la esperanza de la verosimilitud mediante la inclusión de variables latentes como si fueran observables, y un paso de maximización, donde se computan estimadores de máxima verosimilitud de los parámetros mediante la maximización de la verosimilitud esperada del paso E. Los parámetros que se encuentran en el paso M se usan para comenzar el paso E siguiente, y así el proceso se repite.
Algoritmo esperanza_maximizacion/Algoritmo esperanza-maximización:El algoritmo esperanza-maximización o algoritmo EM se usa en estadística para encontrar estimadores de máxima verosimilitud de parámetros en modelos probabilísticos que dependen de variables no observables. El algoritmo EM alterna pasos de esperanza, donde se computa la esperanza de la verosimilitud mediante la inclusión de variables latentes como si fueran observables, y un paso de maximización, donde se computan estimadores de máxima verosimilitud de los parámetros mediante la maximización de la verosimilitud esperada del paso E. Los parámetros que se encuentran en el paso M se usan para comenzar el paso E siguiente, y así el proceso se repite.
Algoritmo evolutivo/Algoritmo evolutivo:Los algoritmos evolutivos son métodos de optimización y búsqueda de soluciones basados en los postulados de la evolución biológica. En ellos se mantiene un conjunto de entidades que representan posibles soluciones, las cuales se mezclan, y compiten entre sí, de tal manera que las más aptas son capaces de prevalecer a lo largo del tiempo, evolucionando hacia mejores soluciones cada vez.
Algoritmo expectacion-maximizacion/Algoritmo esperanza-maximización:El algoritmo esperanza-maximización o algoritmo EM se usa en estadística para encontrar estimadores de máxima verosimilitud de parámetros en modelos probabilísticos que dependen de variables no observables. El algoritmo EM alterna pasos de esperanza, donde se computa la esperanza de la verosimilitud mediante la inclusión de variables latentes como si fueran observables, y un paso de maximización, donde se computan estimadores de máxima verosimilitud de los parámetros mediante la maximización de la verosimilitud esperada del paso E. Los parámetros que se encuentran en el paso M se usan para comenzar el paso E siguiente, y así el proceso se repite.
Algoritmo expectaci%C3%B3n-maximizaci%C3%B3n/Algoritmo esperanza-maximización:El algoritmo esperanza-maximización o algoritmo EM se usa en estadística para encontrar estimadores de máxima verosimilitud de parámetros en modelos probabilísticos que dependen de variables no observables. El algoritmo EM alterna pasos de esperanza, donde se computa la esperanza de la verosimilitud mediante la inclusión de variables latentes como si fueran observables, y un paso de maximización, donde se computan estimadores de máxima verosimilitud de los parámetros mediante la maximización de la verosimilitud esperada del paso E. Los parámetros que se encuentran en el paso M se usan para comenzar el paso E siguiente, y así el proceso se repite.
Algoritmo extendido_de_Euclides/Algoritmo de Euclides:El algoritmo de Euclides es un método antiguo y eficiente para calcular el máximo común divisor (MCD). Fue originalmente descrito por Euclides en su obra Elementos. El algoritmo de Euclides extendido es una ligera modificación que permite además expresar al máximo común divisor como una combinación lineal. Este algoritmo tiene aplicaciones en diversas áreas como álgebra, teoría de números y ciencias de la computación, entre otras. Con unas ligeras modificaciones suele ser utilizado en computadoras electrónicas debido a su gran eficiencia.
Algoritmo find-s/Algoritmo find-s:El algoritmo find-s es utilizado dentro del ámbito de la inteligencia artificial. Su uso se engloba en la búsqueda de hipótesis o conceptos en él dado un conjunto de ejemplos.
Algoritmo find_s/Algoritmo find-s:El algoritmo find-s es utilizado dentro del ámbito de la inteligencia artificial. Su uso se engloba en la búsqueda de hipótesis o conceptos en él dado un conjunto de ejemplos.
Algoritmo firefly/Algoritmo firefly:El algoritmo firefly es un algoritmo metaheurístico, inspirado en el comportamiento del centelleo de las luciérnagas. El propósito primario de una luciérnaga es generar destellos de luz para actuar como sistema de señal para atraer a otras luciérnagas. Xin-She Yang formuló este algoritmo con las siguientes premisas:
- Todas las luciérnagas son "unisexuales", de modo que cualquier luciérnaga individual será atraída por todas las demás;
- La atracción es proporcional a su brillo, y para cualquier par de luciérnagas, la menos brillante será atraída por la más brillante; aun así, la intensidad decrece cuando aumenta la distancia entre ambas;
- Si no hay luciérnagas más brillantes que una dada, ésta se mueve aleatoriamente.
Un algoritmo es una serie de pasos organizados que describe el proceso que se debe seguir, para dar solución a un problema específico.
Algoritmo gen%C3%A9tico/Algoritmo genético:Un algoritmo es una serie de pasos organizados que describe el proceso que se debe seguir, para dar solución a un problema específico.
Algoritmo greedy/Algoritmo voraz:En ciencias de la computación, un algoritmo voraz es una estrategia de búsqueda por la cual se sigue una heurística consistente en elegir la opción óptima en cada paso local con la esperanza de llegar a una solución general óptima. Este esquema algorítmico es el que menos dificultades plantea a la hora de diseñar y comprobar su funcionamiento. Normalmente se aplica a los problemas de optimización.
Algoritmo hill_climbing/Algoritmo hill climbing:En ciencia de la computación, el algoritmo hill climbing, también llamado Algoritmo de Escalada Simple o Ascenso de colinas es una técnica de optimización matemática que pertenece a la familia de los algoritmos de búsqueda local. Es un algoritmo iterativo que comienza con una solución arbitraria a un problema, luego intenta encontrar una mejor solución variando incrementalmente un único elemento de la solución. Si el cambio produce una mejor solución, otro cambio incremental se le realiza a la nueva solución, repitiendo este proceso hasta que no se puedan encontrar mejoras. Suele llamarse a esta búsqueda algoritmo voraz local, porque toma un estado vecino "bueno" sin pensar en la próxima acción.
Algoritmo hormiga/Algoritmo de la colonia de hormigas:En ciencias de la computación y en investigación operativa, el algoritmo de la colonia de hormigas, algoritmo hormiga u optimización por colonia de hormigas es una técnica probabilística para solucionar problemas computacionales que pueden reducirse a buscar los mejores caminos o rutas en grafos.
Algoritmo h%C3%ADbrido/Algoritmo híbrido:Un algoritmo híbrido es uno que combina dos o más algoritmos que solucionan el mismo problema, ya sea escogiendo uno, o cambiando entre ellos sobre el curso del algoritmo. Esto se hace generalmente para combinar características deseadas de cada uno, a fin de que el algoritmo global sea mejor que los componentes individuales.
Algoritmo h%C3%BAngaro/Algoritmo húngaro:El algoritmo Húngaro es un algoritmo de optimización el cual resuelve problemas de asignación en tiempo . La primera versión conocida del método Húngaro, fue inventado y publicado por Harold W. Kuhn en 1955. Este fue revisado por James Munkres en 1957, y ha sido conocido desde entonces como el algoritmo Húngaro, el algoritmo de la asignación de Munkres, o el algoritmo de Kuhn-Munkres.
Algoritmo id3/Algoritmo ID3:El algoritmo ID3 es utilizado dentro del ámbito de la inteligencia artificial.Su uso se engloba en la búsqueda de hipótesis o reglas en él, dado un conjunto de ejemplos.
Algoritmo iterativo/Algoritmo iterativo:Los algoritmos iterativos son algoritmos que se caracterizan por ejecutarse mediante ciclos. Estos algoritmos son muy útiles al momento de realizar tareas repetitivas. Casi todos los lenguajes de programación modernos tienen palabras reservadas para la realización de iteraciones.
Algoritmo mem%C3%A9tico/Algoritmo memético:Los algoritmos meméticos son técnicas de optimización que combinan sinérgicamente conceptos tomados de otras metaheurísticas, tales como la búsqueda basada en poblaciones, y la mejora local.
Algoritmo no_determinista/Algoritmo no determinista:En ciencias de la computación, un algoritmo no determinista es un algoritmo que con la misma entrada ofrece muchos posibles resultados, y por tanto no ofrece una solución única. No se puede saber de antemano cuál será el resultado de la ejecución de un algoritmo no determinista.
Algoritmo no_deterministico/Algoritmo no determinista:En ciencias de la computación, un algoritmo no determinista es un algoritmo que con la misma entrada ofrece muchos posibles resultados, y por tanto no ofrece una solución única. No se puede saber de antemano cuál será el resultado de la ejecución de un algoritmo no determinista.
Algoritmo no_determin%C3%ADstico/Algoritmo no determinista:En ciencias de la computación, un algoritmo no determinista es un algoritmo que con la misma entrada ofrece muchos posibles resultados, y por tanto no ofrece una solución única. No se puede saber de antemano cuál será el resultado de la ejecución de un algoritmo no determinista.
Algoritmo num%C3%A9rico/Análisis numérico:El análisis numérico o cálculo numérico es la rama de las matemáticas encargada de diseñar algoritmos para simular aproximaciones de solución a problemas en análisis matemático. Se distingue del cómputo simbólico en que no manipula expresiones algebraicas, sino números.
Algoritmo p%2B1_de_Williams/Algoritmo p + 1 de Williams:En teoría de números computacional, el algoritmo p + 1 de Williams es un algoritmo de factorización de enteros, uno de la familia de algoritmos de factorización de grupos algebraicos. Fue inventado por Hugh C. Williams en 1982.
Algoritmo p-1_de_Pollard/Algoritmo p − 1 de Pollard:El algoritmo p - 1 de Pollard es un algoritmo de factorización de enteros en teoría de números, inventado por John Pollard en 1974. Es un algoritmo de propósito especial, lo que significa que es únicamente adecuado para enteros con factores de tipos específicos; es el ejemplo más simple de un algoritmo de factorización de grupos algebraico.
Algoritmo p_%2B_1_de_Williams/Algoritmo p + 1 de Williams:En teoría de números computacional, el algoritmo p + 1 de Williams es un algoritmo de factorización de enteros, uno de la familia de algoritmos de factorización de grupos algebraicos. Fue inventado por Hugh C. Williams en 1982.
Algoritmo p_%E2%88%92_1_de_Pollard/Algoritmo p − 1 de Pollard:El algoritmo p - 1 de Pollard es un algoritmo de factorización de enteros en teoría de números, inventado por John Pollard en 1974. Es un algoritmo de propósito especial, lo que significa que es únicamente adecuado para enteros con factores de tipos específicos; es el ejemplo más simple de un algoritmo de factorización de grupos algebraico.
Algoritmo para_calcular_el_d%C3%ADa_de_la_semana/Cálculo del día de la semana:La determinación del día de la semana para cualquier fecha se puede realizar con una variedad de algoritmos. Además, los calendarios perpetuos no requieren ningún cálculo por parte del usuario y son esencialmente tablas de búsqueda. Una aplicación típica es calcular el día de la semana en el que nació alguien o ocurrió un evento específico.
Algoritmo para_matrices_tridiagonales/Algoritmo para matrices tridiagonales:El algoritmo para matrices tridiagonales o algoritmo de Thomas es un algoritmo del álgebra lineal numérica para resolver matrices tridiagonales de forma eficiente.
Algoritmo para_obtener_el_digito_verificador/Código de control:El código de control es un mecanismo de detección de errores utilizado para verificar la corrección de un dato, generalmente en soporte informático. Los dígitos de control se usan principalmente para detectar errores en el tecleo o transmisión de los datos.
Algoritmo para_obtener_el_digito_verificador_del_RUT/Rol Único Tributario:El rut es un Registro Único Tributario, conocido también por el acrónimo RUT, es un número único implantado en Chile, que fue establecido como identificación tributaria por el Decreto con Fuerza de Ley N° 3 del 29 de enero de 1969. La identificación tributaria anterior era el Rol General de Contribuyentes (1959-1969).
Algoritmo para_obtener_el_d%C3%ADgito_verificador/Código de control:El código de control es un mecanismo de detección de errores utilizado para verificar la corrección de un dato, generalmente en soporte informático. Los dígitos de control se usan principalmente para detectar errores en el tecleo o transmisión de los datos.
Algoritmo para_obtener_el_d%C3%ADgito_verificador_del_RUT/Rol Único Tributario:El rut es un Registro Único Tributario, conocido también por el acrónimo RUT, es un número único implantado en Chile, que fue establecido como identificación tributaria por el Decreto con Fuerza de Ley N° 3 del 29 de enero de 1969. La identificación tributaria anterior era el Rol General de Contribuyentes (1959-1969).
Algoritmo paralelo/Algoritmo paralelo:En las ciencias de la computación, un algoritmo paralelo, en oposición a los algoritmos clásicos o algoritmos secuenciales, es un algoritmo que puede ser ejecutado por partes en el mismo instante de tiempo por varias unidades de procesamiento, para finalmente unir todas las partes y obtener el resultado correcto.
Algoritmo probabilista/Algoritmo probabilista:Un algoritmo probabilista es un algoritmo que basa su resultado en la toma de algunas decisiones al azar, de tal forma que, en promedio, obtiene una buena solución al problema planteado para cualquier distribución de los datos de entrada. Es decir, al contrario que un algoritmo determinista, a partir de unos mismos datos se pueden obtener distintas soluciones y, en algunos casos, soluciones erróneas.
Algoritmo probabilistico/Algoritmo probabilista:Un algoritmo probabilista es un algoritmo que basa su resultado en la toma de algunas decisiones al azar, de tal forma que, en promedio, obtiene una buena solución al problema planteado para cualquier distribución de los datos de entrada. Es decir, al contrario que un algoritmo determinista, a partir de unos mismos datos se pueden obtener distintas soluciones y, en algunos casos, soluciones erróneas.
Algoritmo probabil%C3%ADstico/Algoritmo probabilista:Un algoritmo probabilista es un algoritmo que basa su resultado en la toma de algunas decisiones al azar, de tal forma que, en promedio, obtiene una buena solución al problema planteado para cualquier distribución de los datos de entrada. Es decir, al contrario que un algoritmo determinista, a partir de unos mismos datos se pueden obtener distintas soluciones y, en algunos casos, soluciones erróneas.
Algoritmo radial/Algoritmo radial:Un algoritmo radial es un algoritmo matemático que permite localizar si un punto en referencia a un polígono, situados ambos en el mismo plano, se encuentra dentro o fuera de este. Este problema para el cual otros algoritmos como el de Ray casting han intentado dar solución, se conoce como punto en polígono.
Algoritmo recursivo/Recursión (ciencias de computación):Para un tratamiento más general de los fenómenos recursivos, ver el artículo de Recursión.
Algoritmo rho_de_Pollard/Algoritmo rho de Pollard:El algoritmo rho de Pollard es un algoritmo especializado de factorización de números enteros. Fue inventado por John Pollard en 1975. Es especialmente efectivo a la hora de factorizar números compuestos que tengan factores pequeños.
Algoritmo rho_de_Pollard_(logaritmos_discretos)/Algoritmo rho de Pollard (logaritmos discretos):El algoritmo rho de Pollard para el logaritmo discreto es un algoritmo publicado por el matemático John Pollard en 1978 que permite resolver el problema del logaritmo discreto en cualquier grupo.
Algoritmo rho_de_Pollard_para_logaritmos_discretos/Algoritmo rho de Pollard (logaritmos discretos):El algoritmo rho de Pollard para el logaritmo discreto es un algoritmo publicado por el matemático John Pollard en 1978 que permite resolver el problema del logaritmo discreto en cualquier grupo.
Algoritmo rho_de_pollard/Algoritmo rho de Pollard:El algoritmo rho de Pollard es un algoritmo especializado de factorización de números enteros. Fue inventado por John Pollard en 1975. Es especialmente efectivo a la hora de factorizar números compuestos que tengan factores pequeños.
Algoritmo shunting_yard/Algoritmo shunting yard:El algoritmo shunting yard es un método para analizar (parsing) las ecuaciones matemáticas especificadas en la notación de infijo. Puede ser utilizado para producir la salida en la notación polaca inversa (RPN) o como árbol de sintaxis abstracta (AST). El algoritmo fue inventado por Edsger Dijkstra y nombró como algoritmo "shunting yard" porque su operación se asemeja al de un patio de clasificación del ferrocarril.
Algoritmo simplex/Algoritmo símplex:En optimización matemática, el término algoritmo símplex habitualmente se refiere a un conjunto de métodos muy usados para resolver problemas de programación lineal, en los cuales de alguna manera se busca el máximo de una función lineal sobre un conjunto de variables que satisfaga un conjunto de inecuaciones lineales. El algoritmo símplex primal fue desarrollado por el matemático norteamericano George Dantzig en 1947, y procede examinando vértices adyacentes del poliedro de soluciones. Un algoritmo símplex es de alguna manera un algoritmo de pivote.
Algoritmo s%C3%ADmplex/Algoritmo símplex:En optimización matemática, el término algoritmo símplex habitualmente se refiere a un conjunto de métodos muy usados para resolver problemas de programación lineal, en los cuales de alguna manera se busca el máximo de una función lineal sobre un conjunto de variables que satisfaga un conjunto de inecuaciones lineales. El algoritmo símplex primal fue desarrollado por el matemático norteamericano George Dantzig en 1947, y procede examinando vértices adyacentes del poliedro de soluciones. Un algoritmo símplex es de alguna manera un algoritmo de pivote.
Algoritmo voraz/Algoritmo voraz:En ciencias de la computación, un algoritmo voraz es una estrategia de búsqueda por la cual se sigue una heurística consistente en elegir la opción óptima en cada paso local con la esperanza de llegar a una solución general óptima. Este esquema algorítmico es el que menos dificultades plantea a la hora de diseñar y comprobar su funcionamiento. Normalmente se aplica a los problemas de optimización.
Algoritmo %C3%A1vido/Algoritmo voraz:En ciencias de la computación, un algoritmo voraz es una estrategia de búsqueda por la cual se sigue una heurística consistente en elegir la opción óptima en cada paso local con la esperanza de llegar a una solución general óptima. Este esquema algorítmico es el que menos dificultades plantea a la hora de diseñar y comprobar su funcionamiento. Normalmente se aplica a los problemas de optimización.
Algoritmos/Algoritmo:En matemáticas, lógica, ciencias de la computación y disciplinas relacionadas, un algoritmo es un conjunto de instrucciones o reglas definidas y no-ambiguas, ordenadas y finitas que permite, típicamente, solucionar un problema, realizar un cómputo, procesar datos y llevar a cabo otras tareas o actividades. Dados un estado inicial y una entrada, siguiendo los pasos sucesivos se llega a un estado final y se obtiene una solución. Los algoritmos son el objeto de estudio de la algoritmia.
Algoritmos Adaptativos/Algoritmo adaptativo:Los algoritmos adaptativos son aquellos que modifican su conducta durante su ejecución, atendiendo a los cambios que se producen en su entorno o en el propio programa.
Algoritmos Geneticos/Algoritmo genético:Un algoritmo es una serie de pasos organizados que describe el proceso que se debe seguir, para dar solución a un problema específico.
Algoritmos Gen%C3%A9ticos/Algoritmo genético:Un algoritmo es una serie de pasos organizados que describe el proceso que se debe seguir, para dar solución a un problema específico.
Comments
Post a Comment