Programacion phenomena

Programacion phenomena

Programacion phenomena 2021

complexicon: modelización basada en agentes

La investigación de Tobias Winkler se centra en el análisis algorítmico de modelos estocásticos en un sentido amplio. Como estudiante asistente en UNRAVEL, estableció (junto con Junges) resultados de complejidad para la síntesis de parámetros. En particular, se demostró que la mayoría de los problemas de síntesis de parámetros son tan difíciles como decidir si una fórmula en la teoría existencial de los reales (ETR) es satisfacible o no. Winkler estableció la determinabilidad de tales juegos y presentó resultados de estrategia y complejidad computacional para juegos estocásticos de dos jugadores con objetivos de alcanzabilidad y seguridad lexicográficos. El orden lexicográfico permite considerar múltiples objetivos con un orden de preferencia estricto sobre la satisfacción de los objetivos. Su algoritmo calcula las estrategias lexicográficamente óptimas mediante una reducción al cálculo de estrategias óptimas en una secuencia de juegos de un solo objetivo. Winkler también desarrolló un algoritmo para aproximar la frontera de Pareto de los valores alcanzables con una precisión determinada para un juego estocástico con múltiples objetivos. En la actualidad, Winkler estudia técnicas de reducción basadas en el análisis estático para los procesos de decisión de Markov y en la verificación automatizada de programas probabilísticos recursivos.

conferencia 25 | metodología de la programación (stanford)

Necesitamos teorías científicas que sinteticen lo que se cree que es cierto sobre la programación y ofrezcan predicciones falsables. Independientemente de que una teoría sea finalmente consistente con la evidencia o sea descartada, las teorías ofrecen una declaración clara sobre nuestra comprensión actual, ayudándonos a priorizar los estudios, a generalizar los resultados de los estudios desde los resultados empíricos individuales a una comprensión más general de los fenómenos, y ofreciendo la capacidad de diseñar herramientas de manera que sean consistentes con el conocimiento actual.
Para lograr este objetivo, el seminario tiene tres metas específicas 1) Reunir a investigadores con experiencia diversa para encontrar una comprensión compartida. 2) Crear un conjunto de teorías que hagan predicciones comprobables sobre los efectos de las herramientas de programación, los lenguajes y la pedagogía en el comportamiento de los desarrolladores en contextos específicos. 3) Proponer actividades futuras que permitan avanzar en el uso de las teorías, incluyendo la identificación de estudios para probar las teorías y las formas de utilizarlas para comunicar los resultados de la investigación a la industria.

[dsc europe 2020] la programación cuántica es un trabajo para robots

Estoy considerando la posibilidad de realizar estudios de postgrado en el campo del caos/sistemas dinámicos/fenómenos no lineales, y me preguntaba si hay lenguajes de programación particulares que se favorezcan al realizar este tipo de investigación. ¿Hay alguno que destaque en particular y que resulte útil? ¿C, C++, Python, Haskell?
He hecho cursos de un trimestre de programación en Java y MatLab, así que conozco los fundamentos de la programación, pero no he programado mucho o nada fuera de los propios cursos. Así que pensé que podría ser útil si también recogía un lenguaje que realmente usaría en la escuela de posgrado, antes de llegar allí y tener que aprenderlo sobre la marcha.
No sé si hay algún idioma especial «favorecido» en esta área, pero sospecho que la respuesta es «no». En cualquier disciplina, lo normal es que la gente utilice un surtido de lenguajes de programación diferentes para explorar ideas. En muchos casos, la gente elige un lenguaje concreto sólo porque es uno que ya conoce, no porque sea especialmente adecuado para los problemas que se plantean. Como dice el viejo refrán: «cuando tu única herramienta es un martillo, todos los problemas parecen un clavo» 🙂

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