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TRABAJO HECHO PARA LA MATERIA DE ADMINISTRACIÓN DE SISTEMAS OPERATIVOS

Entrega numero 1

La Teoría de la Relatividad General y la Mecánica Cuántica son, sin duda, los logros más importantes de la Física del siglo XX; la primera teoría gobierna al reino de las estrellas mientras que la segunda hace lo propio con el mundo subatómico. Su importancia es tal, que si logr´aramos crear una teoría que unifique a estas dos estar´ıamos frente a la antesala de una teoría que lo explique todo. Sin embargo, hay un problema, estas dos teor´ıas son como el agua y el aceite, simplemente no funcionan juntas, se resisten a ser unidas en un único modelo coherente. Y la dificultad es tal, que su unificación es uno de los problemas más grandes de la física actual. Pero a pesar de esto, en las últimas décadas se han logrado concebir modelos que unifican estas dos teorías; el problema es que solo lo hacen de una manera limitada, es decir, solo pueden aplicarse bajo ciertas circunstancias. De todos estos modelos existe uno en particular que capta nuestra atención y del cual vamos a hablar en el presente artículo. El atractivo de este modelo es que se desarrolla en uno de los lugares más extraños y misteriosos del universo: un agujero negro. Un agujero negro es un lugar en el espacio-tiempo en el cual la gravedad es tan grande que ni siquiera la luz, lo más rápido en el universo, puede escapar. Dicho de otra forma, es el conjunto de sucesos desde los que no es posible escapar a una gran distancia. Así, la frontera del agujero negro, denominada horizonte de sucesos, está formada por los rayos de luz que están a punto de escapar del agujero negro, pero que en lugar de ello se quedan allí para siempre, congelados por la eternidad. Es en esta frontera donde se desarrolla una teoría que une elegantemente a la Teor´ıa de la Relatividad y a la Mecánica Cuántica, una teoría que propone algo que desafía al sentido común: radiación emanada de los agujeros negros, la radiación de Hawking.

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Automatas con dos pilas

El análisis estadístico de alta dimensión y tamaño de muestra pequeño (HDLSS) se está aplicando cada vez más en una amplia gama de contextos. En tales situaciones, se ve que el popular método de la Máquina de Vectores Soporte (SVM) sufre de ''Acumulación de datos'' en el margen, lo que puede disminuir la capacidad de generalización del modelo. Esto conduce al desarrollo de la Distance Weighted Discrimination para encontrar un hiperplano separador . En el presente trabajo se revisa y reproduce, con detalle en la derivación y solución de la función de pérdida que se resuelve usando SOCP, del método desarrollado en e implementado en el entorno R\cite{R}. Basado en el trabajo e implementación de se aplica y comparan resultados a conjuntos de datos reales y simulados (en medida de lo posible los mismos conjuntos de datos utilizados que en) Palabras clave: SVM, kernel, R (el ambiente de cómputo estadístico) y datos de alta dimensión con tamaño de muestra pequeño (data High Dimension Low Sample Size).

Homework Durante este escrito veremos como son las diferencias de utilizar lex y programas normales con if, else tomando como referencia el tiempo que toma para poder transformar texto en tokens

Los expositores debatirán el monopolio con relación a lo expuesto anterior-mente

CGI vs JSP