Tesis EP Computación Científica

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Estudio numérico de una ecuación integro-diferencial parcial con memoria temporal, mediante el método theta
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2024) Flores Chava, Víctor Colbert; Medina Aguilar, Rosa Luz
Las ecuaciones integro-diferenciales parciales (EIDP) con memoria temporal son fundamentales en diversos campos de la ciencia y matemáticas, modelando importantes fenómenos en física, economía y biología. Estas ecuaciones surgen en situaciones donde el comportamiento del sistema en un punto dado depende no solo de su estado actual, sino también de cómo ha evolucionado en el pasado. Este trabajo, basado en el artículo de Fakharany y Mahmoud “Análisis numérico de esquemas de diferencias finitas derivados de ecuaciones integro-diferenciales parciales con memoria temporal”[6], presenta un esquema de diferencias finitas q para aproximar el operador diferencial de la ecuación, junto con el método de Simpson compuesto para su operador integral. La estabilidad del esquema mencionado se analiza usando los Teoremas de Gershgorin; mientras que su consistencia se evalúa mediante la expansión de Taylor. Se demostró que este esquema numérico es consistente incondicionalmente y exhibe una estabilidad condicional para q ∈ [0,0.5), y estabilidad incondicional para q ∈ [0.5,1]. Además, se realizó simulaciones numéricas en GNU-OCTAVE para corroborar los resultados.
Modelage para mejorar la gestión de atención al paciente en un laboratorio clínico, enfocado en la toma de muestras
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2024) Ruiz Cecilio, Christopher Matthaeus; Medina Aguilar, Rosa Luz
El presente proyecto de tesis titulado ’Modelage para mejorar la gestión de atención al paciente en un laboratorio clínico, enfocado en la toma de muestras.’, tiene como objetivo gestionar el orden de las atenciones en demanda de los pacientes en el área de toma de muestras, en este caso particular para el laboratorio ANALISIS CLINICOS ML S.A.C. Asimismo, la implementación del software permitirá gestionar las atenciones de los pacientes según el servicio realizado en el área de toma de muestra, optimizando el seguimiento del proceso desde la recolección hasta el análisis de muestras. Esto incluye funciones que permitan el control efectivo de actividades y la atención requerida para cada paciente, utilizando un sistema de llamado a través de un visor, donde anuncia el nombre del paciente y el módulo donde será atendido. Además, el software especifíca las atenciones adicionales que se crearán o derivarán según las condiciones del examen de la toma de muestra que se realizará al paciente. Cabe resaltar que este gestor de turnos funcionará en base a los turnos de los pacientes que ingresen al área de toma de muestra, los cual se gestiona desde el área de admisión. Para el desarrollo de esta aplicación se usará la metodología de desarrollo de software Cascada. En mi rol como analista de sistemas en la empresa, mi responsabilidad incluye la documentación detallada del proceso mediante diagramas de flujo y redacción precisa del objetivo y proceso. Se elaboran maquetas del aplicativo se describen cómo interactúa con otros sistemas. Una vez finalizado el documento, este es revisado y aprobado por el usuario líder del área de toma de muestras, luego se entrega el documento al área de desarrollo de software. El desarrollo de este software se realiza basado en el éxito previo de otro aplicativo de gestión de atención de pacientes en el área de admisión, el cual también fue desarrollado y documentado por mí, y mi compañero anterior. Ahora me encargo del mantenimiento de los requerimientos y resolución de incidentes que puedan surgir en el aplicativo.
Estudio del internet cuántico: implicancias y comparativa con el internet clásico
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2024) Fernandez Mendoza, Yeeltsin Pool; Medina Aguilar, Rosa Luz
La presente tesis expone la implicancia del uso del internet cuántico en la transmisión de información. Para ello se procederá a describir los conceptos fundamentales de internet cuántico y los aspectos más importantes sobre su uso en la transmisión de información. Además, esta tesis utilizará una metodología descriptiva con el objetivo de realizar un estudio a nivel histórico donde resaltaremos los hitos principales en el desarrollo del internet clásico y el internet cuántico el cual es una tecnología que utiliza principios o conceptos basados en teoría cuántica como el entrelazamiento y la superposición, los cuales son fundamentales para transmitir y analizar datos de manera más segura y eficiente que el ya conocido internet tradicional, demostrando que esta tecnología transformaría la capacidad de recopilación de datos, la seguridad, la integridad de las transmisiones y la confiabilidad de los resultados mediante a través del qubit. Aunque al ser una tecnología experimental también posee algunas limitantes como la decoherencia y la fragilidad de los qubits que podrían afectar la eficiencia antes mencionada. Asimismo, la presente tesis presenta un estudio comparativo entre el internet cuántico y el internet clásico para finalmente mostrar las implicancias que tendría en “seguridad de la información” del usuario y en “transmisión de datos”. Cabe resaltar que, debido a la falta de acceso a las instituciones donde tienen lugar las investigaciones para llevar a cabo las pruebas planificadas para este propósito, es crucial destacar que esta tesis se basará en las aprendizajes y evidencias publicadas por los investigadores del tema.
Aplicación de modelos de aprendizaje automático y optimización de parámetros para estimar los ingresos laborales en el Perú
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2025) Madge Escobedo, Jennifer Yvonne; Vásquez Serpa, Luis Javier
En esta tesis se desarrolla una plataforma basada en modelos de aprendizaje automático para estimar los ingresos laborales en Perú. Se emplean datos provenientes de la Encuesta Permanente de Empleo Nacional del INEI de 26 ciudades, la cual constituye la fuente principal y especializada sobre el mercado laboral peruano. Estos datos fueron procesados en SQL y analizados en Power BI y Python. El tratamiento de los datos incluye la aplicación del Análisis de Componentes Principales como técnica de reducción de dimensionalidad. Por cada ciudad, se evalúan cinco modelos de aprendizaje automático: Random Forest, Extra Trees, LightGBM, XGBoost, CatBoost y para cada uno se realizó la optimización de parámetros usando Random Search, Bayesian Optimization y Grid Search obteniendo un total de 22,360 modelos. Con los resultados de cada ciudad se implementa una herramienta interactiva que ofrece estimaciones salariales personalizadas basadas en su perfil socioeconómico. Esta aplicación simplifica el uso de herramientas de aprendizaje automático, ajustándolas a situaciones como la planificación económica y la toma de decisiones en el ámbito laboral. El enfoque metodológico y la innovación tecnológica de este trabajo contribuyen al entendimiento y mejoramiento del análisis del mercado laboral peruano.
Implementación de un asistente virtual basado en inteligencia artificial generativa para la plataforma Vincúlate
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2024) Salazar Carazas, Renzo Osmar; Pérez Núñez, Jhelly Reynaluz
Este trabajo presenta el desarrollo de un asistente virtual para la plataforma Vincúlate del Concytec, diseñado para proporcionar información sobre las herramientas que facilitan la vinculación entre la academia y la industria. Para ello, se recopilaron los documentos, guías, manuales y contenido de la plataforma. Posteriormente, los datos fueron divididos en fragmentos y almacenados en la base de datos vectorial Chroma. Mediante la Recuperación Aumentada por Generación (RAG) y el uso del modelo de lenguaje de gran tamaño GPT-3.5 turbo, junto con el framework Langchain, se generaron respuestas orientadas a este dominio específico. Las evaluaciones realizadas demostraron que el asistente generó respuestas precisas y relevantes a las preguntas de los usuarios, mejorando la accesibilidad a la información y manteniendo la coherencia del contenido. Estos resultados son alentadores y pueden ser replicados en otras bases de conocimientos del Concytec.
Implementación del modelo CVRP para optimizar rutas de recolección de residuos reciclables en la Asociación de Recicladores Cuidemos el Planeta, Lurigancho-Chosica, a través del sistema Reportrash
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2024) Oscanoa Callupe, Vladimir Ilich Demetrio; Medina Aguilar, Rosa Luz
En la actualidad, los problemas ambientales derivados de una gestión inadecuada de residuos sólidos, especialmente los residuos reciclables, representan desafíos significativos. La presente investigación, tiene como objetivo general demostrar que la implementación del modelo CVRP a través del sistema ReporTrash contribuye a la optimización de rutas para la recolección de residuos reciclables en la ‘‘Asociación de Recicladores Cuidemos el Planeta’’, Lurigancho-Chosica. Para lograr esto, se establecieron tres objetivos específicos: Reducir el tiempo promedio de recolección, aumentar la cantidad promedio de residuos reciclables recolectados y mostrar de forma gráfica las rutas óptimas generadas. En lo que respecta a la metodología, se orientó bajo un enfoque cuantitativo, aplicada con un diseño preexperimental. Los resultados obtenidos indican que las rutas optimizadas reducen los tiempos de recolección en un 71.4% y aumentan la cantidad de residuos reciclables recolectados en un 80.5%. Estos resultados no solo demuestran la efectividad del modelo CVRP a través del sistema ReporTrash en la mejora de las operaciones de reciclaje, sino que también proporcionan un marco para estrategias sostenibles de gestión de residuos que pueden aplicarse en otras asociaciones de recicladores con desafíos similares.
Métodos de Galerkin discontinuos primales aplicados a problemas de difusión-advección-absorción en una dimensión
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2024) Aylas Barranca, Melissa Dessire; Timoteo Sánchez, Martha Hilda
Presenta los fundamentos matemáticos y computacionales de tres tipos de métodos de Galerkin discontinuos (DG) aplicables a una amplia clase de ecuaciones diferenciales en una dimensión. Se aborda el tratamiento de los operadores de difusión, mediante técnicas de elementos finitos en las que las funciones de forma son discontinuas a través de los límites entre elementos. Las principales características del método que aquí se presentan son las siguientes: el método es robusto y presenta aproximaciones conservadoras por elementos (Oden et al., 1998); la forma bilineal asociada produce una matriz positiva definida y bien condicionada, lo que permite el uso de métodos iterativos estándar para p alta y para elementos distorsionados (Oden et al., 1998); se derivan estimaciones de error a priori para establecer los parámetros que afectan la tasa de convergencia y las limitaciones del método (Oden et al., 1998). La metodología inicial está basada en la teoría de (Riviere, 2008), la cual presenta conceptos para la aproximación de una ecuación diferencial difusiva. Más adelante, y con base en estos conceptos, extendemos el análisis para las ecuaciones de difusión-absorción, difusión-advección y difusión-advección-absorción. Se realizan experimentos numéricos de los Métodos de Galerkin discontinuos y se comparan el desempeño con los Métodos de Galerkin clásicos continuos. Además, el método discontinuo, influye claramente en el número de grados de libertad del problema, lo que afecta al tiempo de ejecución del programa. Por lo cual, en el programa utilizamos programación paralela para la optimización de recursos computacionales, a diferencia de (Riviere, 2008).
Comparación de técnicas de balanceo de datos para la clasificación de fraude en transacciones bancarias
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2023) Montalvo Cusi, Marjorie Dayanne; Vásquez Serpa, Luis Javier
Compara técnicas de balanceo de datos entrenando un algoritmo específico de Machine Learning, a fin de determinar cuál modelo obtiene la mayor puntuación en las métricas de evaluación de modelos de clasificación de fraude en transacciones bancarias Para llevar a cabo esta evaluación, se implementan tres técnicas de balanceo de datos: Oversampling, Undersampling y SMOTE, en conjunción con el algoritmo de redes neuronales profundas (Deep Neural Network), utilizando datos sintéticos generados por PaySim. Este conjunto de datos simulados emula transacciones bancarias basadas en una muestra de registros financieros existentes extraídos de un mes de operaciones de un servicio de dinero móvil desplegado en un país africano. Todo este análisis y modelado se realizó haciendo uso del lenguaje de programación de Python ejecutado en Colab PRO. Esta elección del entorno Python permitió la implementación y el entrenamiento de modelos de redes neuronales profundas en un entorno flexible y accesible. El enfoque de utilizar datos sintéticos basados en el mundo real y aplicar técnicas avanzadas de aprendizaje automático subraya la relevancia de abordar el desafío de desequilibrio en conjuntos de datos para mejorar la precisión y confiabilidad de los resultados en aplicaciones financieras y más allá.
Ajuste del modelo de funciones racionales para la ortorectificación de imágenes satelitales
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2023) Samaniego Lopez, Clinton Teobaldo; Vásquez Serpa, Luis Javier
El modelo RFM (Rational Functions Model) es muy usado en el área de la fotogrametría como herramienta de corrección geométrica (ortorectificación) a imágenes satelitales. El modelo RPC (Rational plynomial oefficients) es un caso específico del modelo RFM, este modelo consiste en relacionar el espacio imagen y el espacio objeto mediante parámetros denominados coeficientes RPCs de ahí el nombre del modelo RPC. La presente investigación toma como elemento particular las imágenes del satélite PeruSAT1. El centro de investigación CONIDA (Comisión Nacional de Investigación y Desarrollo Aeroespacial) cuenta con software licenciado de paga que le permite realizar la corrección geométrica de sus imágenes satelitales. Como antecedente se tuvo que al aplicar directamente el modelo RPCs no se obtuvo resultados a los del software. Es por ello que se hizo ajuste al modelo RPC para conseguir resultados similares a los del software.
Análisis matemático de la interacción depredador-presa en un medio acuático contaminado
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2016) Díaz Avalos, Josué Daniel; López Cruz, Roxana
Estudia el efecto de un contaminante en una interacción depredador-presa, considerando específicamente un entorno acuático. Esta tesis tiene dos partes, en la primera, estudia un sistema de ecuaciones diferenciales ordinarias que modela la dinámica de la interacción depredador-presa en un medio acuático contaminado, tomando como base el modelo depredador-presa Lotka-Volterra. Muestra que la coexistencia de las poblaciones es condicionada por las densidades poblacionales y la concentración del contaminante en el medio. En la última parte, propone un modelo más realista para la interacción depredador-presa en un medio acuático contaminado. La respuesta funcional tiene forma general y existe competencia intraespecífica en las presas. Bajo ciertas restricciones sobre el contaminante, estudia los modelos Volterra y Rosenzweig-MacArthur afectados por un contaminante. En ambas partes utiliza la teoría de perturbaciones singulares para reducir el número de ecuaciones en los sistemas.
Modelos predictivos para la detección de riesgo académico en los estudiantes de pregrado de la carrera de computación científica utilizando técnicas de Machine Learning
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2023) Garcia Chambi, Eunice Luzdemivida; Vásquez Serpa, Luis Javier
Desarrolla modelos predictivos mediante diversas técnicas de aprendizaje automático, utilizando como conjunto de datos los historiales académicos de 241 estudiantes de pregrado de la carrera de Computación Científica de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Ello con el fin de determinar si un estudiante de pregrado enfrentará dificultades académicas (riesgo académico) en su próximo semestre en función de su desempeño académico desde que ingreso a la universidad. Así mismo, se utiliza diferentes métricas de evaluación para comparar los modelos que fueron construidos por medio de 5 técnicas de aprendizaje automático, para luego analizar los resultados obtenidos en cada modelo. Llegando a la conclusión de que existe mas de un modelo adecuado con una exhaustividad (Recall) superior al 80% para identificar estudiantes en riesgo académico. También se encontró que el promedio del último semestre cursado es una de las características más significativas para la predicción de estudiantes en riesgo académico. De esta manera, se logra brindar a la escuela de Computación Científica una herramienta que ayuda a identificar a los estudiantes en riesgo académico para el próximo semestre. Finalmente, se sugiere replicar la metodología desarrollada a las otras carreras de la FCM, y evaluar la posibilidad de implementar estrategias de apoyo educativo para aquellos estudiantes en situación de riesgo académico identificados por los distintos modelos.
Herramienta para la gestión de proyectos ágiles en el desarrollo de software
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2023) Ato Fernández, Keysi Ariana; Benito Pacheco, Oscar
Demuestra y profundiza los conocimientos en el desarrollo de un producto software haciendo uso de la metodología tradicional Proceso Racional Unificado, de esa forma se propone desarrollar una herramienta web para la gestión de proyectos en el que se trabaje con metodologías agiles. Asimismo, la implementación de la herramienta permitirá gestionar los proyectos del área de Informática de cualquier empresa que desarrollen proyectos de sistemas de información aplicando metodologías ágiles. Para en este caso en particular se implementó para la empresa KND S.A.C., para que el control y seguimiento de sus actividades sea de una manera efectiva, ya que optimiza el tiempo para la asignación de tareas al equipo, como también el posible cambio de actividades entre los programadores, la validación de historias de usuario por el cliente, y de esta forma mejorar la satisfacción del cliente, también contará con una adecuada asignación de roles y permisos en los usuarios que permitirá el uso eficiente de la herramienta para cada perfil de usuario. Para el desarrollo de esta aplicación, hacemos uso de la metodología RUP (Proceso Racional Unificado) y el Lenguaje Unificado de Modelado (UML) ya que gracias a sus técnicas permite una mejor comprensión del desarrollo de la herramienta. La herramienta fue elaborada bajo la programación orientada a objetos en el lenguaje de programación PHP (Hypertext Pre-Processor), implementando también el patrón arquitectural MVC (Modelo-Vista-Controlador). Para almacenar los datos se utilizó el gestor de base de datos MySQL y para el control de versiones del aplicativo se utilizó GitHub. Como resultado de este trabajo se logró los objetivos demostrando y aumentando así los conocimientos tanto en la metodología RUP como en diagramas de UML, lo que ha permitido también adquirir experiencia en la aplicación de metodologías ´agiles. Por otro lado, tenemos un producto software (herramienta) eficiente y amigable, que logra disminuir el tiempo de asignación y control de actividades, mejorando la satisfacción del cliente y presentando reportes actualizados que ayudan en la supervisión de las actividades de gestión de los proyectos y apoyo de decisiones.
Análisis de estabilidad del modelo SEIR aplicado a la vacunación infantil
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2022) Pereyra Espinoza, Gerson Jair; Barahona Martínez, Willy David
Estudia el análisis de estabilidad de la vacunación infantil representado por el modelo epidemiológico SEIR (susceptibles, expuestos, infectados, recuperados) y el parámetro de proporción de vacunación δ, describiendo un sistema dinámico compartimental.
Análisis de modelos matemáticos para la optimización de portafolios de inversión usando Python
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2022) Galvan Mozombite, Jonathan; Barahona Martínez, Willy David
Presenta el estudio y análisis de modelos matemáticos para la optimización de portafolios de inversión, mediante la técnica de optimización basada en el modelo de Harry Markowitz, para lograr armar un portafolio que maximice las ganancias, tenerlo con riesgo mínimo o máximo retorno, dado un cierto riesgo. Como medio de corroboración se utilizó la programación por optimización para acercarnos al resultado de optimizar la frontera eficiente, se llevó por medio del uso del lenguaje de programación Python como tecnología de software libre, útil y efectivo para la implementación computacional.
Sobre una aplicación de los sistemas de EDOs No Lineales para describir modelos epidemiológicos SIR utilizando Matlab
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2022) Huayta Castillo, Magna Estefanía Teófila; Barahona Martínez, Willy David
Presenta algunas aplicaciones de los sistemas de EDOs no lineales de primer orden, para explicar un modelo epidemiológico simple compartimental de tipo SIR. Haciendo uso del software Matlab, mostraremos la simulación del Modelo de Propagación del COVID-19 sin Demografía, La Influenza tipo C , El virus A(H1N1), Epidemia del COVID-19, utilizaremos los gráficos para interpretar dichos modelos. El objetivo de plantear un modelo SIR es brindar una herrramienta eficaz para la predicción de eventos futuros. Asimismo mostramos que mediante hipótesis convenientes dichos modelos resultan adaptables a las circunstancias que se presentan, sobretodo cuando estos ocurren en intervalos pequeños de tiempo.
Modelo análisis de sentimientos: Word2Vec y un modelo BiRNR-LSTM para un discurso de odio
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2021) Mauricio Salazar, Josue Angel; Pérez Núñez, Jhelly Reynaluz
Desarrolla de dos casos de estudio del Procesamiento de Lenguaje Natural usados en conjunto para poder generar un modelo de análisis de sentimientos, utilizando como fuente de datos tweets organizados en una tabla con 6000 datos etiquetados. Se buscará construir un modelo que pueda clasificar cuáles de estos mensajes contienen odio y cuáles no. Primero, se hará un repaso de un modelo de representación vectorial para texto, llamado word embeddings, generados mediante el uso del algoritmo Word2Vec, se mostrará adetalle el mecanismo y resultados del mismo. Posteriormente, se construirá un modelo de clasificación binaria, el cual está compuesto por una arquitectura de redes neuronales recurrentes con unidades Long Short-Term Memory (LSTM) bidireccional, entrenado con los embeddings generados por el algoritmo Word2Vec, se explicará el uso de los parámetros utilizados en la configuración inicial del modelo. Se mostrarán los resultados, haciendo uso de métricas de evaluación de nuestro modelo y por último, las respectivas conclusiones de nuestro estudio.
Modelamiento de la remodelación ósea para el tratamiento de la metástasis ósea
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2021) Perales Apaico, Flor Amalia; Benito Pacheco, Oscar
Estudia en detalle dos modelos matemáticos en ecuaciones diferenciales ordinarias que explican las interacciones de dos células especializadas, los osteoclastos y los osteoblastos, la cual son los actores principales de la remodelación ósea; cuya actividad consiste en retirar el tejido viejo y sustituirlo por uno nuevo. Existen una gran variedad de factores que pueden alterar la comunicación entre las células óseas, en particular la invasión de las células cancerosas al medio óseo. En general para que un cierto tipo de cáncer tenga éxito en su invasión, sus características celulares deben brindarle ventaja para poder competir por los recursos en el tejido. La metástasis es una etapa letal de la progresión del cáncer, se caracteriza por la propagación y diseminación incontroladas de células de un tumor principal a tejidos distantes como el hueso. Finalmente, estos modelos nos ayudaran en la comprensión de la evolución de la metástasis ósea, además mostraremos las simulaciones.
Comparación de modelos de machine learning para determinar la evaluación de traductores profesionales frente a la calidad de la traducción automática de textos
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2021) Ichpas Ramos, Patricia; Benito Pacheco, Oscar
En esta investigación se planteó abordar la comparación de modelos de machine learning (ML, por sus siglas en inglés) para determinar la evaluación de traductores profesionales frente a la calidad del resultado de la traducción automática (TA, por sus siglas en inglés) de textos usando el indicador Accuracy con un enfoque cuantitativo y comparativo ya que se realizará un análisis estadístico de los resultados de la encuesta en línea a traductores profesionales con preguntas de opinión personal y selección múltiple de 30 textos traducidos de (inglés - español), que consiste en asignar una evaluación de acuerdo al punto de vista del traductor y análisis del nivel de calidad de la traducción del texto con cuatro alternativas (excelente, bueno, regular y malo) para describirlas, cuantificarlas y almacenar la información en una base de datos para proceder con el estudio comparativo para lo cual se usará el algoritmo de ML K-vecinos más cercanos (KNN, por sus siglas en inglés) y árboles de clasificación y regresión (CART, por sus siglas en inglés) con la finalidad de comparar estos modelos y encontrar la mejor respuesta aproximada respondiendo a la pregunta ¿Cuál es el modelo de ML que se aproxima a las respuestas de evaluación de traductores profesionales respecto a la calidad del resultado de la TA de textos?
Modelo matemático que describe la enfermedad de la diabetes en pacientes en Unidad de Cuidados Intensivos (UCI)
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2021) Caldas Franco, Dayana Lucia; Benito Pacheco, Oscar
Sabemos que la diabetes es una enfermedad que cada vez cobra mas víctimas, ya que con el pasar del tiempo la salud del paciente se va deteriorando poco a poco. Es por ello que se han realizado diferentes investigaciones con respecto a esta enfermedad, una de ellas es la de describir la interacción de Glucosa-Insulina a través de Ecuaciones Diferenciales Ordinarias. Y en el presente trabajo analizaremos el caso particular de pacientes con diabetes que se encuentren en UCI. Se desarrollará un análisis matemático y computacional a través de simulaciones que nos ayudaran a ver la interacción de la Glucosa-Insulina en pacientes UCI.
Aplicación del método de ítems divisibles para el problema de cortes de valores unidimensionales
(Universidad Nacional Mayor de San Marcos, 2021) Quispe Mitma, Julio Leonardo; Benito Pacheco, Oscar
En este trabajo se busca explicar el problema de corte de valores unidimensionales, informando sobre los antecedentes históricos sobre investigaciones del tema, para posteriormente pasar con el fundamento matemático del problema clásico de cortes unidimensionales y del problema de cortes de valores unidimensionales con items divisibles. Para verificar la efectividad de esta aplicación heurística, se procederá a comparar con otros métodos para verificar el tipo de eficiencia que se puede obtener con esa implementación. Para poder hacer la comparación, se procederá con una descripción del funcionamiento de los programas usados y una evaluación de los puntos fuertes de cada implementación. Se tiene que para este caso el stock a cortar es del mismo tamaño y se tiene una cantidad infinita del mismo. Posteriormente se darán recomendaciones para posibles investigaciones a futuro.

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