Matemáticas Aplicadas a la Programación: Una Revisión sobre la Solución de Algoritmos Complejos
DOI:
https://doi.org/10.56048/MQR20225.8.4.2024.3667-3692Palabras clave:
Aprendizaje; Algoritmos complejos; Matemáticas Aplicadas; ProgramaciónResumen
La intersección entre las matemáticas y la programación constituye un área de estudio en constante evolución y expansión. Esta investigación examinó la relación entre las matemáticas aplicadas y la solución de algoritmos complejos en programación, destacando los enfoques teóricos y prácticos más relevantes en la literatura. La metodología se basó en una revisión bibliográfica en la que se recopilaron y analizaron estudios sobre la aplicación de las matemáticas en la solución de algoritmos complejos, utilizando bases de datos académicos como IEEE Xplore, ACM Digital Library, ScienceDirect, SpringerLink y Google Scholar. Se revisaron aproximadamente 63 publicaciones relevantes, organizadas en tres categorías principales: teoría de algoritmos, aplicaciones matemáticas en programación y áreas de intersección. Como resultado, se encontró que las matemáticas proporcionan una base teórica para formular problemas computables, mientras que la programación traduce estos conceptos en instrucciones ejecutables. Esta colaboración es crucial en áreas como el aprendizaje automático, la optimización y la criptografía, donde modelos matemáticos avanzados mejoran la precisión y eficacia de los algoritmos. La revisión enfatiza que, sin un sólido conocimiento matemático, los programadores enfrentan limitaciones para crear algoritmos, lo que resalta la necesidad de esta interdependencia en la industria y la academia. Concluyendo que las matemáticas aplicadas son esenciales para la programación de algoritmos complejos, ya que proporcionan las bases teóricas y las herramientas necesarias para resolver problemas avanzados en campos como el aprendizaje automático, la criptografía y la visión por computadora.
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Acendra, J., & Conde, R. (2024). STEAM para el desarrollo del pensamiento matemático una revisión documental. Praxis, 20(2). https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=9714400
Acosta, L., Echeverri, C., Echeverri, M., & Valencia, A. (2024). Tendencias investigativas en el uso de Cloud Computing en contenerización entre 2015 y 2023. Revista Virtual Universidad Católica del Norte(72), 306-344. https://revistavirtual.ucn.edu.co/index.php/RevistaUCN/article/download/1653/2046?inline=1
Agudo, Ó. (2021). Aplicación didáctica sobre criptografía y computación cuántica. Rua: https://rua.ua.es/dspace/handle/10045/115991
Alonso, R. (2024). Teoría poliédrica en programación lineal entera. Bucle: https://uvadoc.uva.es/handle/10324/71029
Alvarez, F. (2023). Enseñanza del Álgebra Lineal en carreras de ingeniería en Colombia: un análisis del proceso de modelización matemática en el marco de la Teoría Antropológica de lo Didáctico. FaHCE-UNLP: https://www.memoria.fahce.unlp.edu.ar/library?a=d&c=tesis&d=Jte2907
Amaya, K., Arbañil, R., Ecos, A., Manrique, Z., Ore, F., & Quispe, D. (2023). Tecnología educativa para desarrollar la metodología STEAM. Editorial Mar Caribe de Josefrank Pernalete Lugo. https://works.hcommons.org/records/qwd4d-yqx77
Aray, C., Guerrero, Y., Guillen, J., & Montenegro, L. (2023). Una estrategia para mejorar el transporte urbano, en Portoviejo, capital de la provincia de Manabí utilizando el método Simplex. Revista Científica Arbitrada Multidisciplinaria PENTACIENCIAS, 5(2), 381–388. https://editorialalema.org/index.php/pentaciencias/article/view/598
Arequipa, A., Bernal, A., Campoverde, V., Leopoldina, E., Reyes, C., Sandoval, M., & Zamora, I. (2024). La Gamificación como Estrategia Pedagógica en la Educación Matemática. Ciencia Latina, 8(3), 6435-6465. https://doi.org/https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i3.11834
Arzuaga, M., & Kacis, Y. (2022). Formación de la habilidad para modelar problemas de programación lineal. Análisis en el entorno virtual de enseñanza-aprendizaje. Referencia Pedagógica, 9(2), 162-174. http://scielo.sld.cu/scielo.php?pid=S2308-30422021000200162&script=sci_arttext&tlng=en
Azze, Y., & Lopez, O. (2023). Análisis del empleo del método Aprendizaje Basado en Proyecto en el proceso enseñanza aprendizaje en la asignatura Optimización Matemática II. Revista Didascalia: Didáctica y Educación, 14, 43-56. https://openurl.ebsco.com/EPDB%3Agcd%3A3%3A4701507/detailv2?sid=ebsco%3Aplink%3Ascholar&id=ebsco%3Agcd%3A174478026&crl=c
Baéz, D. (2024). Implementación de framework de evaluación para los problemas del máximo conjunto independiente y máximo corte. Universidad de Chile: https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/200605
Barreda, M., Guitton, E., Lázaro, J., Peña, R., Pernalete, J., Pérez, J., & Yon, J. (2024). Teoría matemática realista de Hans Freudenthal: Didáctica y paradigmas de la investigación. Editorial Mar Caribe. https://works.hcommons.org/records/5e25j-tj815
Bravo, V., & Martínez, A. (2024). Técnicas de optimización utilizadas en la ubicación y el dimensionamiento de los generadores distribuidos conectada a la red. Reincisol, 3(5), 1774–1798. https://doi.org/https://doi.org/10.59282/reincisol.V3(5)1774-1798
Bucheli, V., Hidalgo, C., & Llanos, J. (2021). Una revisión sistemática sobre aula invertida y aprendizaje colaborativo apoyados en inteligencia artificial para el aprendizaje de programación. Tecnura, 25(69), 196-214. https://doi.org/https://doi.org/10.14483/22487638.16934
Burón, J. (2024). Innovaciones tecnológicas: la IA en el sector bancario . Uvadoc: https://uvadoc.uva.es/handle/10324/70975
Canchala, J. (2021). Fortaleciendo las Competencias Matemáticas Mediante la Integración del Pensamiento Computacional, la Metodología Steam y Scratch, en Estudiantes de Grado Séptimo de Bachillerato. EDES: https://repositorio.udes.edu.co/entities/publication/196b36bd-5212-4a51-8b38-4cfb17bd59e4
Casarrubias, H., Chávez, M., & Gaviño, G. (2020). Capítulo 3 Análisis de técnicas formales en operaciones de pedido en un CEDIS 3PL. En H. Gaviño, & R. Pérez, Políticas, Casos de estudio, Técnicas de simulación y Programas de competencias en la educación de logística y cadena de suministro en México (págs. 27-50). Handbooks-©ECORFAN. https://www.ecorfan.org/handbooks/Handbooks_Pol%C3%ADticas_Casos_de_Estudio_T%C3%A9cnicas_de_Simulaci%C3%B3n_TI/Handbooks_Pol%C3%ADticas_Casos_de_Estudio_T%C3%A9cnicas_de_Simulaci%C3%B3n_TI_3.pdf
Cevallos, C., Llange, Z., & Rivas, J. (2024). Uso de modelos de inteligencia artificial en la optimización de la enseñanza de matemáticas en la educación superior. Reincisol, 3(6), 4334–4355. https://doi.org/https://doi.org/10.59282/reincisol.V3(6)4334-4355
Chica, J., Macias, J., Mera, M., Muñuz, C., & Tuárez, G. (2024). Optimización de la cadena de suministro en la agroindustria de servicio alimentario. Revista Científica Multidisciplinar G-Nerando, 5(2), 458-469. https://doi.org/https://doi.org/10.60100/rcmg.v5i2.282
Clemente, F. (2022). Las matemáticas de siempre con un nuevo enfoque. Universidad Europea: https://titula.universidadeuropea.es/handle/20.500.12880/2743
Corpus, C. (2024). Aplicaciones de la programación matemática: progarmación binivel y metaheurísticas. Universidad Autónoma de Nuevo León: http://eprints.uanl.mx/28060/1/1080313038.pdf
Cruz, E., Loera, L., Lezama, M., Mares, N., & Urbán, L. (2024). Un modelo de programación entera para la generación de horarios universitarios: Un caso de estudio. Computación y Sistemas, 28(1), 137–149. https://doi.org/doi: 10.13053/CyS-28-1-4610
Cruz, S. (2023). Ensamblaje de genoma usando técnicas de optimización cuánticas. Universidad de Zaragoza,: https://zaguan.unizar.es/record/133856
Cuevas, C., & Martinez, M. (2021). La Enseñanza del cálculo, las ciencias y las matemáticas. Universidad Autónoma del Estado de México. https://www.researchgate.net/profile/Camilo-Rodriguez-Nieto/publication/354236616_Las_conexiones_matematicas_para_hallar_la_ecuacion_de_la_recta_tangente_en_un_punto_de_una_curva_usando_la_derivada_The_mathematical_connections_to_find_the_equation_of_the_
De la Cruz, M., Muñoz, W., & Trinidad, M. (2024). Análisis bibliométrico de la aplicación de redes neuronales convolucionales en el área de la visión artificial. Investigación Valdizana, 18(1), e2105. https://doi.org/https://doi.org/10.33554/riv.18.1.2105
Díaz, J., & Lapierre, M. (2024). Implementación de Support Vector Machine para el análisis de la incidencia del dengue. Matemática, 22(1), 1-23. http://www.revistas.espol.edu.ec/index.php/matematica/article/view/1232/1031
Fernández, J. (2024). Introducción a la teoría de la complejidad computacional. Repositorio Institucional de la Universidad de Oviedo: https://digibuo.uniovi.es/dspace/handle/10651/72886
Fernández, M. (2024). Desarrollo de una aplicación de juego con unity para alumnos de educación primaria. Universidad Rey Juan Carlos: https://burjcdigital.urjc.es/handle/10115/38123
Figueroa, E., Humpiri, R., Ito, H., Ordoñez, R., Pacori, C., & Puma, B. (2024). Métodos estadísticos descriptivos y de aprendizaje automático para las finanzas. Mar Caribe. https://works.hcommons.org/records/d1gqc-3vg57
Francisco, P. (2021). Métodos de aprendizaje automático aplicados al desarrollo de la bioinformática. GREDOS: https://gredos.usal.es/handle/10366/150101
García, R. (2021). Optimización de la cadena de suministro de combustibles automotrices. Universidad Nacional Autónoma de Mexico: https://ru.dgb.unam.mx/bitstream/20.500.14330/TES01000812804/3/0812804.pdf
Gerez, A., Goñi, O., & Leiva, L. (2020). Aumento de precisión en localización indoor basado en redes neuronales. Elektron, 4(2), 74-80. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=7750800
González, M. (2022). Medición de la eficiencia y la productividad: Aspectos computacionales. RediUMH: https://dspace.umh.es/handle/11000/28997
González, M., Guadarra, V., & Pedraza, E. (2024). Modelo de competencias industriales para el desarrollo de capital. Revista Politécnica de Aguascalientes, 3(3), 1-6. https://revistapolitecnicaags.upa.edu.mx/wp-content/uploads/2024/05/V3101.pdf
González, P., Reyes, A., Rosas, J., & Valdemar, E. (2024). Algoritmos de optimización en ingeniería. Marcombo. https://books.google.es/books?hl=es&lr=&id=xUkEEQAAQBAJ&oi=fnd&pg=PT12&dq=la+precisi%C3%B3n+num%C3%A9rica+EN+algoritmos+EN+PROGRAMACI%C3%93N&ots=YTScvSZLJj&sig=7wlIfVYA5RGJlydBvNMx-95hl6c#v=onepage&q&f=false
Hernandez, A., & Ropero, L. (22 de Marzo de 2024). Aplicabilidad de métodos cuantitativos para la toma de decisiones en las industrias. Ul: https://repository.unilibre.edu.co/handle/10901/29017
Hidalgo, P. (2024). Algoritmos para el análisis de redes y grafos. Biblus: https://biblus.us.es/bibing/proyectos/abreproy/95270/descargar_fichero/TFG-5270+Hidalgo+Tapia.pdf
Kuz, A., Morales, & Morales, R. (2023). Ciencia de Datos Educativos y aprendizaje automático: un caso de estudio sobre la deserción estudiantil universitaria en México. Education in the Knowledge Society, 24, 1-13. https://doi.org/https://doi.org/10.14201/eks.30080
León, M., & Arias, L. (2023). Redes neuronales cuánticas. Universidad Distrital: https://repository.udistrital.edu.co/items/171af0f5-42a6-44fd-adf6-3a39812ec763
López, A. (2023). Construcción de un sistema de Inteligencia Artificial para la transcripción de audio a texto para la gestión de incidencias. Universidad de Zaragoza: https://zaguan.unizar.es/record/133823#
López, C. (2023). Método Simplex en VBA: una propuesta didáctica para la enseñanza de la programación lineal. Revista Científica De Ingenierías Y Arquitectura, 2(3), 38-57. https://doi.org/https://doi.org/10.56643/rcia.v2i2.168
López, J. (2024). Diseño e implementación de arquitectura hardware-software basada en hashes para SPHINCS+. Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica: https://inaoe.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1009/2526
Martín, L. (2024). Redes neuronales como heurísticas para resolver problemas NP-completos. Universidad Computense Madrid: https://docta.ucm.es/entities/publication/1793b878-8e88-40b9-be42-ef261a56bb56
Niebles, L. (2024). Diseño de un sistema integral de ejercicios y práctica adaptativa de la programación soportado por el nuevo modelo PFA+ y un componente de generación de ejercicios basado en plantillas de código. Universidad del Norte: https://manglar.uninorte.edu.co/handle/10584/12109#page=1
Nusch, C. (2024). Breve Introducción a la Minería de Textos. SEDICI: https://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/171646
Ortiz, Á., & Tomasa, R. (2024). Análisis de la geopolítica mundial mediante inteligencia artificial (IA) y big data. Cuadernos de estrategia(226), 61-86. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=9666374
Palacios, I. (03 de Junio de 2024). Optimización de trayectorias de bajo empuje mediante método "Shape-based". Universidad Rey Juan Carlos: https://burjcdigital.urjc.es/handle/10115/38806
Paredes, A. (2024). Modelo predictivo de índices delictivos basado en minería de datos aplicado en el mundo de el alto. Universidad Publica del Alto: https://repositorio.upea.bo/jspui/handle/123456789/966
Paredes, J., Ruiz, C., & Ruiz, L. (2023). Método de Punto Interior basado en movimientos ortogonales dentro de la región factible. Scientia et Technica, 28(3), 157-164. https://doi.org/https://doi.org/10.22517/23447214.25167
Pescador, G. (2023). Aplicación de técnicas de aprendizaje por refuerzo para la navegación de robots móviles. Universidad Politécnica de Valéncia: https://riunet.upv.es/handle/10251/198512
Polo, L. (2023). Aproximación teórico desde los procesos de enseñanza y aprendizaje del pensamiento computacional . UPEL: http://espacio.digital.upel.edu.ve/index.php/TD/article/view/595
Pommier, E. (2021). Metodología para mejorar la programación con Inteligencia Artificial. Actas Iberoamericanas En Ciencias Sociales, 2(1), 86-97. https://plagcis.com/journal/index.php/aicis/article/view/28
Postigo, D. (2020). Método Criptográfico RSA y Algoritmo de Shor. Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa: https://repositorio.unsa.edu.pe/server/api/core/bitstreams/66df3cc6-cbcc-4120-a49d-19641836182d/content
Quintero, M. (2020). Análisis comparativo de técnicas de deep learning para el reconocimiento de rostros en. Universidad de Antioquia: https://d1wqtxts1xzle7.cloudfront.net/107683566/QuinteroMartin_2020_AnalisisComparativoTecnicas-libre.pdf?1700682718=&response-content-disposition=inline%3B+filename%3DAnalisis_comparativo_de_tecnicas_de_deep.pdf&Expires=1730740221&Signature=MbGcDOLGag1l1
Real, F. (22 de Julio de 2024). El método blocc para optimización binivel con restricciones: definición, caracterización teórica y análisis de prestaciones. Universidad Rey Juan Carlos: https://burjcdigital.urjc.es/handle/10115/38836
Rodríguez, E. (2023). Introducción al concepto de superposición en mecánica cuántica mediante los fundamentos de la computación cuántica. Universidad Pedagógica Nacional: http://repository.pedagogica.edu.co/handle/20.500.12209/19366
Romeral, M. (2023). Introducción a la computación cuántica. Universidad Complutense Madrid: https://docta.ucm.es/entities/publication/c482680e-bc83-4bc7-a556-478c6d760cb4
Saiga, V. (2024). Propuesta de un modelo matemático para la optimización de los tiempos de evacuación del personal vulnerable ante emergencia volcánica en el área de influencia del volcán Tungurahua. ESPOCH: http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/22594
Universidad Bolivariana del Ecuador. (2023). 7mo Congreso Internacional de Ciencias Pedagógicas del Ecuador (CICPE2023). Universidad Bolivariana del Ecuador: https://dialnet.unirioja.es/descarga/libro/987041.pdf#page=31
Velasco, J. (2024). Machine learning: Fundamentos, algoritmos y aplicaciones para los negocios, industria y finanzas. Díaz de Santos. https://books.google.es/books?hl=es&lr=&id=eMYpEQAAQBAJ&oi=fnd&pg=PR11&dq=El+%C3%A1lgebra+lineal+es+fundamental+en+campos+como+el+aprendizaje+autom%C3%A1tico,+la+visi%C3%B3n+por+computadora+y+el+procesamiento+de+se%C3%B1ales,+ya+que+facilita+el+manejo+de+
Vera, A. (2021). Las matemáticas en el Renacimiento. MVRGENTANA, 72(144), 23-44. https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/7637450.pdf
Villegas, E. (2023). Algoritmos de búsqueda armónica para el problema de compras por internet con costo de envio. Instituto Tecnológico de Ciudad Madero: http://51.143.95.221/handle/TecNM/7069
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