#ecuaciones científicas

[chicosanchez]

El Universo Tonto. Noticiero Cientontista. Parte 24.

Hoy sábado 25 de febrero de 2023 a las 15:00 horas de México, a las 18:00 horas de Argentina y a las 22:00 horas de España.

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¿Cuáles son los métodos más efectivos para predecir los resultados de la quiniela utilizando estadísticas?

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Modelos matemáticos

Los modelos matemáticos son herramientas poderosas utilizadas en una variedad de campos, desde la física y la ingeniería hasta la economía y la biología. Estos modelos son representaciones simplificadas de situaciones del mundo real, que se utilizan para comprender mejor fenómenos y tomar decisiones informadas.

En matemáticas, un modelo es una descripción abstracta de un sistema, utilizando ecuaciones y otras herramientas matemáticas para predecir el comportamiento futuro. Por ejemplo, en la física, se pueden utilizar modelos matemáticos para predecir el movimiento de un proyectil o el comportamiento de un circuito eléctrico.

Uno de los aspectos más fascinantes de los modelos matemáticos es su capacidad para simplificar situaciones complejas. Al reducir un problema a sus componentes básicos y representarlo matemáticamente, los investigadores pueden analizarlo de manera más eficiente y comprender mejor sus implicaciones.

Además, los modelos matemáticos también pueden utilizarse para explorar escenarios hipotéticos y tomar decisiones estratégicas. En la economía, por ejemplo, se pueden desarrollar modelos para simular el impacto de diferentes políticas fiscales en el crecimiento económico.

En resumen, los modelos matemáticos son herramientas esenciales en la investigación y el análisis en una variedad de campos. Su capacidad para simplificar situaciones complejas y predecir el comportamiento futuro los convierte en una parte fundamental del proceso de toma de decisiones informadas.

Análisis de tendencias

El análisis de tendencias es una herramienta fundamental en el mundo de los negocios y el marketing. Consiste en estudiar y comprender los patrones y comportamientos que están en auge en determinado sector o área, con el objetivo de anticiparse a los cambios del mercado y tomar decisiones estratégicas acertadas.

Uno de los beneficios clave del análisis de tendencias es la capacidad de identificar oportunidades de crecimiento y desarrollo en un mercado competitivo. Al estudiar las preferencias de los consumidores, las innovaciones tecnológicas y las estrategias de la competencia, las empresas pueden adaptarse de manera proactiva y diferenciarse en un entorno cambiante.

Además, el análisis de tendencias permite anticipar las demandas del mercado y ajustar la oferta de productos o servicios para satisfacer las necesidades de los clientes de manera más efectiva. Esta información valiosa también puede guiar el desarrollo de nuevas estrategias de marketing y comunicación, ayudando a las empresas a conectarse de manera más relevante con su audiencia.

En resumen, el análisis de tendencias es una herramienta imprescindible para cualquier empresa que busque mantenerse a la vanguardia en su industria. Al comprender las dinámicas del mercado y estar al tanto de las últimas novedades, las organizaciones pueden tomar decisiones informadas y estratégicas que las posicionen para el éxito a largo plazo.

Probabilidades estadísticas

Las probabilidades estadísticas son un concepto fundamental en el ámbito de la estadística y las matemáticas. Se utilizan para medir la posibilidad de que ocurra un evento en función de la frecuencia con la que este se ha dado en el pasado. Las probabilidades estadísticas nos permiten hacer predicciones y tomar decisiones informadas en diversas áreas, desde la investigación científica hasta el mundo de los negocios.

En estadística, la probabilidad se expresa como un número entre 0 y 1, donde 0 significa que el evento es imposible de ocurrir y 1 indica que es seguro que suceda. Por ejemplo, si lanzamos una moneda al aire, la probabilidad de que salga cara es de 0.5, ya que hay dos posibles resultados (cara o cruz) y ambos tienen la misma probabilidad de ocurrir.

Las probabilidades estadísticas se calculan mediante fórmulas matemáticas que tienen en cuenta la frecuencia de ocurrencia de un evento en relación con el total de eventos posibles. Estos cálculos nos permiten evaluar riesgos, tomar decisiones basadas en datos objetivos y entender la incertidumbre que puede existir en diferentes situaciones.

En resumen, las probabilidades estadísticas son una herramienta poderosa para comprender el mundo que nos rodea y tomar decisiones fundamentadas en datos concretos. Su aplicación abarca numerosos campos y nos ayuda a enfrentar el futuro con mayor certeza y precisión.

Estudios de rendimiento deportivo

Los estudios de rendimiento deportivo son una herramienta vital utilizada por atletas, entrenadores y profesionales de la salud para evaluar y mejorar el desempeño físico en diversas disciplinas deportivas. Estos estudios se centran en analizar diferentes aspectos del rendimiento de un deportista, como la resistencia, la fuerza, la velocidad, la flexibilidad y la técnica, entre otros.

Uno de los principales objetivos de los estudios de rendimiento deportivo es identificar las áreas de mejora de un atleta para diseñar planes de entrenamiento personalizados que maximicen su potencial y optimicen su rendimiento en competiciones. A través de pruebas específicas y mediciones precisas, los expertos pueden obtener datos detallados sobre la condición física y la capacidad atlética de cada deportista.

Además, los estudios de rendimiento deportivo permiten monitorear la evolución del atleta a lo largo del tiempo, identificar posibles lesiones o desequilibrios musculares, y ajustar las estrategias de entrenamiento según sea necesario. Estos análisis son fundamentales para prevenir lesiones, optimizar el rendimiento y alcanzar los objetivos deportivos de manera eficiente.

En resumen, los estudios de rendimiento deportivo son una herramienta clave para potenciar el desempeño de los atletas, mejorar su condición física y alcanzar el éxito en el ámbito deportivo. Gracias a la información detallada que proporcionan, los deportistas pueden trabajar de manera más inteligente y efectiva para alcanzar su máximo potencial en cada disciplina deportiva.

Herramientas de predicción

Las herramientas de predicción son herramientas utilizadas en una variedad de campos, desde la meteorología hasta la economía y la ciencia de datos. Estas herramientas tienen como objetivo principal predecir eventos futuros basados en datos históricos y modelos matemáticos. Son fundamentales para la toma de decisiones informadas y la planificación estratégica en muchos ámbitos.

En el ámbito de la meteorología, las herramientas de predicción permiten a los meteorólogos pronosticar el clima con cierto grado de precisión, lo que es crucial para la planificación de actividades al aire libre, la agricultura y la gestión de desastres naturales. Utilizan modelos climáticos complejos que tienen en cuenta una amplia gama de variables, como la temperatura, la presión atmosférica, la humedad y los patrones de viento.

En la economía, las herramientas de predicción son utilizadas por analistas financieros y empresas para prever tendencias del mercado, precios de acciones, tasas de interés y fluctuaciones económicas. Estas herramientas les ayudan a tomar decisiones de inversión más informadas y a anticiparse a los cambios en el mercado.

En la ciencia de datos, las herramientas de predicción son utilizadas para analizar grandes conjuntos de datos y predecir comportamientos futuros. Esto es útil en una variedad de campos, como el marketing digital, la medicina, la ingeniería y la logística, donde las empresas pueden utilizar estas predicciones para optimizar sus operaciones y mejorar su eficiencia.

En resumen, las herramientas de predicción son herramientas poderosas que nos permiten anticipar eventos futuros y tomar decisiones informadas en una amplia gama de campos, desde la meteorología hasta la economía y la ciencia de datos. Su uso adecuado puede conducir a una mejor planificación, una mayor eficiencia y un mayor éxito en diversas áreas de la vida y los negocios.

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¿Cómo se puede mejorar la precisión del pronóstico de la quiniela?

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Métodos estadísticos

Los métodos estadísticos son una serie de técnicas y procedimientos utilizados para recolectar, organizar, analizar e interpretar datos con el fin de obtener conclusiones significativas. Estas herramientas son fundamentales en diversos campos como la investigación científica, el análisis de mercados, la planificación estratégica, entre otros.

Uno de los métodos estadísticos más comunes es el cálculo de medidas de tendencia central, como la media, la mediana y la moda, que permiten resumir la información de un conjunto de datos en un solo valor representativo. Asimismo, la desviación estándar y la varianza son medidas de dispersión que indican la variabilidad de los datos en relación con la media.

Otro método importante es la regresión, que busca modelar la relación entre variables mediante ecuaciones matemáticas. La regresión lineal, por ejemplo, permite predecir el valor de una variable en función de otra, lo que resulta útil para proyectar tendencias y tomar decisiones informadas.

Además, la estadística inferencial se encarga de hacer predicciones o generalizaciones sobre una población a partir de una muestra representativa. A través de técnicas como la estimación de intervalos de confianza y la prueba de hipótesis, es posible obtener conclusiones válidas basadas en la probabilidad y el análisis de datos.

En resumen, los métodos estadísticos son una valiosa herramienta para comprender y analizar la información de manera objetiva y fundamentada, brindando una base sólida para la toma de decisiones en diversos ámbitos profesionales y académicos.

Machine learning

El machine learning, o aprendizaje automático en español, es una rama de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender y mejorar su rendimiento a partir de datos. Este enfoque revolucionario ha transformado la forma en que se abordan problemas complejos en una amplia gama de industrias, desde la medicina hasta la publicidad.

Una de las características más fascinantes del machine learning es su capacidad para identificar patrones y generar predicciones precisas a partir de conjuntos masivos de datos. Esto ha llevado a avances significativos en áreas como el reconocimiento de voz, el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora.

Los beneficios del machine learning son evidentes en numerosos campos. En el sector salud, por ejemplo, se utilizan algoritmos de machine learning para diagnosticar enfermedades, personalizar tratamientos y predecir brotes epidemiológicos. En el ámbito empresarial, las empresas aprovechan esta tecnología para mejorar la eficiencia operativa, optimizar la cadena de suministro y ofrecer experiencias personalizadas a los clientes.

A medida que la cantidad de datos disponibles continúa creciendo, el papel del machine learning se vuelve cada vez más crucial. Los expertos en esta disciplina son altamente demandados en el mercado laboral actual, ya que su experiencia es fundamental para impulsar la innovación y el crecimiento en todas las industrias. Con su capacidad para automatizar tareas complejas y extraer información valiosa de los datos, el machine learning se ha convertido en un pilar fundamental en la era digital en la que vivimos.

Análisis de datos deportivos

El análisis de datos deportivos se ha convertido en una herramienta fundamental en el mundo del deporte actual. A través de la recopilación y el procesamiento de datos, los equipos y atletas pueden obtener información valiosa que les permite mejorar su rendimiento y tomar decisiones más acertadas.

Uno de los aspectos más importantes del análisis de datos deportivos es la capacidad de identificar patrones y tendencias que pueden pasar desapercibidos para el ojo humano. Al analizar datos como la velocidad, la distancia recorrida, la fuerza y ​​otros factores, los equipos pueden optimizar sus estrategias de juego y preparación física.

Además, el análisis de datos deportivos también puede ser útil en la prevención de lesiones. Al monitorear el comportamiento físico de los atletas, es posible identificar posibles riesgos de lesiones y tomar medidas preventivas para evitar que ocurran.

En el ámbito de los aficionados al deporte, el análisis de datos también ha ganado popularidad. A través de aplicaciones y plataformas en línea, los seguidores pueden acceder a estadísticas detalladas, comparativas y análisis en tiempo real para enriquecer su experiencia deportiva.

En resumen, el análisis de datos deportivos es una herramienta poderosa que está revolucionando la forma en que se entiende y se practica el deporte. Ya sea en el mundo profesional o en el ámbito del aficionado, el uso de datos está brindando nuevas oportunidades para mejorar el rendimiento, la toma de decisiones y la experiencia en general.

Programación de algoritmos

La programación de algoritmos es una habilidad fundamental en el campo de la informática y la ciencia de la computación. Un algoritmo es un conjunto de instrucciones paso a paso diseñadas para resolver un problema o realizar una tarea específica. Programar algoritmos implica escribir código informático que implemente estos conjuntos de instrucciones de manera eficiente y precisa.

Uno de los aspectos más importantes de la programación de algoritmos es la capacidad de analizar un problema y diseñar una solución efectiva. Esto requiere un buen entendimiento de la lógica de programación y de las estructuras de datos adecuadas para cada situación. Los programadores de algoritmos deben ser capaces de identificar patrones, calcular complejidades y optimizar el rendimiento de sus soluciones.

Existen diferentes tipos de algoritmos, cada uno con sus propias características y aplicaciones. Algunos ejemplos comunes incluyen algoritmos de búsqueda, algoritmos de ordenamiento, algoritmos de grafos y algoritmos de optimización. Cada tipo de algoritmo tiene sus propias técnicas y estrategias específicas para resolver problemas particulares.

La programación de algoritmos también es fundamental en campos como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la ciencia de datos. En estos campos, los algoritmos juegan un papel crucial en el análisis de datos, la toma de decisiones y la automatización de tareas complejas.

En resumen, la programación de algoritmos es una habilidad esencial para cualquier persona que trabaje en el campo de la informática. Dominar esta habilidad no solo permite resolver problemas de manera eficiente, sino que también abre puertas a una variedad de campos emocionantes y en constante evolución dentro de la tecnología.

Modelos predictivos

Los modelos predictivos son herramientas utilizadas en diversos campos para predecir eventos futuros o comportamientos en base a datos históricos. Estos modelos se basan en algoritmos matemáticos y estadísticos que analizan patrones y tendencias de información previa para hacer predicciones lo más precisas posibles.

En el ámbito del marketing, los modelos predictivos son utilizados para anticipar la demanda de productos, el comportamiento de los consumidores, prever tendencias del mercado y optimizar estrategias de ventas. Esto permite a las empresas tomar decisiones informadas y planificar de manera más eficiente sus acciones futuras.

En el sector financiero, los modelos predictivos son fundamentales para evaluar el riesgo crediticio, detectar fraudes, predecir fluctuaciones en los mercados financieros y optimizar carteras de inversión. Gracias a estos modelos, las entidades financieras pueden tomar decisiones más acertadas y mitigar posibles pérdidas.

En la medicina, los modelos predictivos son utilizados para pronosticar enfermedades, identificar factores de riesgo, personalizar tratamientos y mejorar la calidad de atención médica. Esto permite a los profesionales de la salud tomar decisiones más precisas y brindar un cuidado más efectivo a los pacientes.

En resumen, los modelos predictivos son herramientas poderosas que permiten anticipar eventos futuros en diversos sectores, optimizando procesos, reduciendo riesgos y facilitando la toma de decisiones estratégicas. Su uso adecuado puede generar importantes beneficios tanto a nivel empresarial como en la sociedad en general.

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¿Cómo simplificar la expresión matemática 1/x + 2?

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¿Cómo simplificar la expresión matemática 1/x + 2?

Simplificación de fracciones

La simplificación de fracciones es un concepto fundamental en matemáticas que consiste en reducir una fracción a su forma más simple. Para simplificar una fracción, se deben dividir tanto el numerador como el denominador por el máximo común divisor de ambos números.

Por ejemplo, si tenemos la fracción 8/12, podemos simplificarla dividiendo ambos números por 4, que es el máximo común divisor de 8 y 12. De esta manera, obtenemos la fracción simplificada 2/3. Esta fracción es equivalente a la fracción original 8/12, pero está expresada en su forma más simple.

Simplificar fracciones es importante porque nos permite trabajar con números más manejables y comprender mejor las relaciones entre ellos. Además, las fracciones simplificadas son más fáciles de sumar, restar, multiplicar o dividir, ya que los cálculos son más sencillos y menos propensos a errores.

Es importante recordar que no todas las fracciones se pueden simplificar. Por ejemplo, las fracciones irreducibles o fracciones en su forma más simple no pueden reducirse aún más. Es fundamental dominar el proceso de simplificación de fracciones para resolver problemas matemáticos con mayor facilidad y precisión. ¡Practica este concepto y mejora tus habilidades matemáticas!

Expresiones algebraicas

Las expresiones algebraicas son fundamentales en el estudio de las matemáticas, ya que nos permiten representar y resolver problemas de una manera más general y abstracta. Una expresión algebraica está formada por números, letras y signos matemáticos, que se combinan siguiendo ciertas reglas.

En una expresión algebraica, las letras representan números desconocidos o variables, lo que nos permite realizar operaciones matemáticas sin necesidad de conocer los valores concretos de esas variables. Por ejemplo, la expresión algebraica "3x + 7" significa que multiplicamos la variable x por 3 y luego sumamos 7 al resultado.

Las expresiones algebraicas se utilizan en una amplia variedad de contextos, desde la resolución de ecuaciones simples hasta la modelización de fenómenos complejos en física, química o economía. Al manipular expresiones algebraicas, podemos simplificar problemas, factorizar polinomios, resolver ecuaciones o despejar incógnitas en funciones matemáticas.

Es importante entender las reglas básicas de las expresiones algebraicas, como la jerarquía de operaciones, las propiedades de los números reales y las leyes de los exponentes. Con una sólida comprensión de la algebra, podemos mejorar nuestras habilidades de resolución de problemas y razonamiento matemático.

En resumen, las expresiones algebraicas son una herramienta poderosa y versátil en el mundo de las matemáticas, que nos permite abordar problemas de manera abstracta y generalizada, facilitando la resolución de una amplia gama de situaciones matemáticas y científicas.

Suma de fracciones

La suma de fracciones es una operación matemática básica que consiste en combinar dos o más fracciones para obtener un resultado único. Para poder sumar fracciones, es fundamental que tengan el mismo denominador. En caso de que las fracciones tengan denominadores diferentes, primero se deben encontrar fracciones equivalentes con el mismo denominador antes de proceder con la suma.

Para sumar fracciones con el mismo denominador, simplemente se suman los numeradores y se conserva el mismo denominador. Por ejemplo, si queremos sumar 1/4 + 1/4, el resultado sería 2/4, que simplificado sería igual a 1/2.

En el caso de sumar fracciones con distintos denominadores, primero se buscan fracciones equivalentes. Por ejemplo, si queremos sumar 1/3 + 1/6, para encontrar un denominador común multiplicamos cruzadamente los denominadores: 3 * 6 = 18. Entonces, las fracciones equivalentes serían 2/6 + 1/6 = 3/6, que simplificado sería igual a 1/2.

Es importante recordar que al sumar fracciones, el resultado final puede necesitar simplificarse para expresarlo de manera más sencilla. La suma de fracciones es una operación fundamental en las matemáticas y se aplica en diversos contextos, desde la vida cotidiana hasta la resolución de problemas más complejos en ámbitos académicos y profesionales.

Fracciones simples

Las fracciones simples son un tema fundamental en matemáticas que suele causar confusión en muchos estudiantes. Una fracción simple es aquella en la que el numerador es menor que el denominador y no se puede simplificar aún más. Por ejemplo, 1/2 es una fracción simple, ya que el numerador (1) es menor que el denominador (2) y no comparten ningún divisor común mayor que 1.

Para trabajar con fracciones simples, es importante recordar algunas reglas básicas. En primer lugar, para sumar o restar fracciones simples, es necesario que tengan el mismo denominador. Si no es así, es necesario hallar el denominador común para poder operar con ellas. Para multiplicar fracciones simples, simplemente se multiplican los numeradores entre sí y los denominadores entre sí. Para dividir fracciones, se multiplica la primera fracción por el recíproco de la segunda fracción.

Es común encontrar fracciones simples en situaciones cotidianas, como al repartir una pizza en partes iguales o al calcular porcentajes. Por lo tanto, dominar el concepto de fracciones simples es esencial para desenvolverse con soltura en diversas situaciones de la vida diaria y en estudios más avanzados de matemáticas.

En resumen, las fracciones simples son una herramienta matemática básica pero imprescindible, que nos ayuda a entender y operar con cantidades fraccionarias de manera eficiente y precisa. Dominar este concepto nos permitirá resolver problemas con mayor facilidad y precisión en diversos contextos.

Operaciones matemáticas

Las operaciones matemáticas son la base de la aritmética y juegan un papel fundamental en la resolución de problemas en la vida cotidiana, así como en campos más complejos como la física, la ingeniería y la economía. Estas operaciones incluyen la suma, la resta, la multiplicación y la división, y son fundamentales para el desarrollo de habilidades matemáticas sólidas.

La suma es una operación que consiste en combinar dos o más valores para obtener un resultado total. Por otro lado, la resta se encarga de determinar la diferencia entre dos cantidades. La multiplicación es una operación repetitiva de suma, donde una cantidad se suma varias veces, y la división es la operación inversa a la multiplicación, donde un valor se divide en partes iguales.

Es fundamental comprender la jerarquía de las operaciones matemáticas, es decir, la secuencia en la que se deben realizar las operaciones para obtener el resultado correcto. Esto se conoce como el uso de paréntesis, exponentes, multiplicación, división, suma y resta en ese orden.

Dominar estas operaciones matemáticas es esencial para resolver problemas de manera eficiente y precisa. Además, fomenta el pensamiento crítico, la lógica y la resolución de problemas, habilidades que son valiosas en todos los aspectos de la vida. Por lo tanto, es importante practicar y perfeccionar estas operaciones para fortalecer nuestra comprensión matemática y mejorar nuestro rendimiento académico y profesional.

[darsatreides]

El Cosmos: Un Poema de Estrellas

En el abrazo silente de la eternidad, las estrellas susurran secretos ancestrales. Sus destellos, como versos en un poema antiguo, nos cuentan historias de nacimientos y muertes, de colisiones y fusiones. Cada punto de luz es un eco de un pasado remoto, una melodía que resuena en el corazón de la noche.

Las constelaciones, como trazos de un pincel divino, dibujan figuras en el lienzo negro del cielo. Orión, el cazador, alza su espada contra las tinieblas. Casiopea, la reina vanidosa, se balancea en su trono estelar. Y Andrómeda, la princesa encadenada, espera su liberación en la vastedad del espacio.

Pero más allá de la belleza poética, la ciencia se alza como un faro en la oscuridad. Los astrónomos, como alquimistas modernos, destilan el conocimiento de las estrellas. Observan las ondas de luz que viajan durante eones para llegar a nuestros telescopios. Descifran los códigos de los espectros, revelando la composición de los mundos lejanos.

En el corazón de las galaxias, los agujeros negros danzan con la gravedad como amantes cósmicos. Devoran estrellas y destrozan el tejido del espacio-tiempo. Susurran secretos de singularidades y horizontes de eventos, mientras los científicos trazan ecuaciones en sus cuadernos.

Y nosotros, pequeñas partículas de polvo en este vasto escenario, reflexionamos sobre nuestra propia existencia. ¿Somos solitarios en el cosmos o compartimos este rincón del universo con otros seres? ¿Qué significado tiene nuestra breve danza en la inmensidad del tiempo?

La investigación científica, como un faro en la tormenta, nos guía hacia respuestas. Exploramos exoplanetas en busca de signos de vida. Medimos la expansión del universo y descubrimos la energía oscura que lo impulsa. Desentrañamos los misterios de la materia oscura y la relatividad general.

[ferrolano-blog]

La economía china en el diván... Las controversias acerca de la situación de la economía china son el pan de cada día. Mientras para unos casi todos son signos en rojo, para otros, a pesar de las dificultades, la cosa no estaría tan mal... La clave central de la política china en este orden sigue siendo el modelo de desarrollo... El modelo está definido desde hace tiempo. Lo que falta es comprobar si encaja como adecuado para resolver las ecuaciones imperiosas del momento, desde lo tecnológico a lo ambiental, incluyendo la cuestión social o de la “prosperidad común”... Es el propósito de completar la modernización, un proceso que vive ahora momentos decisivos si para 2049 debe estar ultimado... apunta al trazado de nuevos segmentos productivos, diferentes a los tradicionales, en los que radicaría la capacidad para acelerar el desarrollo sobre bases autóctonas y sostenibles... Mientras la obsesión por la seguridad condicione el rumbo en Occidente, esa apertura china hacia nuevos horizontes productivos solo puede llevarla a cabo contando con sus propios medios ya que la cooperación científica con terceros países se ha resentido de las tensiones geopolíticas... El factor decisivo radica en la capacidad para trasladar la innovación a la producción industrial y manufacturera con la rapidez y garantías requeridas. Es todo un reto y nada fácil de encarar. Incluso en la inteligencia artificial, donde acumula posiciones avanzadas, no parecen ser sus empresas las que aportan grandes novedades... quizá ello no se deba solo al efecto de las sanciones de Washington en el ámbito de los chips, sino a factores más estructurales sobre los que debería actuar. El tiempo lo dirá (Xulio Ríos)

[kallitkalma]

Las Trenas de Nebula (part.1)

-Tío Don, cuando los agentes de seguridad tecnológica de la fracción de Nebula te detuvieron, ellos no pudieron cerrar la causa, ¿verdad? - Don, dejó una herramienta que tenía en su mano y apartó la vista de un cubo transparente lleno de cables para levantar levemente la mirada hacia Aren. -Los malditos no tenían por qué detenerme, solo seguían ordenes, como ellos decían. -

Aren nunca se caracterizó por ser un chico tímido, más bien era extrovertido y siempre se sentía seguro hablando de lo que sea. Pero este día iba tras algo que hace mucho, mucho tiempo había estado dando vueltas en su cabeza, el tema estaba sobre pensado. Sus últimas esperanzas dependían de decir las palabras correctas. Algún trastorno psicológico lo impulsaba a querer tener el control sobre la situación, manipular la charla, llevarla para el lado en el que él pudiera darse con su fin.

 Así era Aren en realidad, siempre iba un paso delante de todo, incluso en sus reacciones de sorpresa. Nunca las tenía, él ya sabía que venían, si no es que él ya había manipulado otra situación para que la sorpresa lo alcanzara. – Don… ¿fuiste a las trenas de intelectuales por una de tus investigaciones, por uno de tus inventos? - Aren se mordisqueaba un poco el labio y pretendía reflejar preocupación en la forma en que arqueó sus cejas y entrecerró sus ojos. - Eso es lo que siempre dice mamá, que estabas metido en algo peligroso- Hizo que su voz sea temblorosa al pronunciar esta última palabra. Él no sentía peligro por lo que había ocurrido con su tío. - Aren, esa postura de inocente, haciendo preguntas entre sususrros no te queda. Tu tío puede ser una persona nueva en tu vida, no voy a negarlo, gran parte de tu infancia y adolescencia estuve en los campos, en las trenas de las nubes haciendo trabajos estúpidos para los estúpidos que manejan Nebula, o como quieran etiquetar su retención hacia mis avances para tenerme vigilado, quieto. Pero desde que salí, te acepté por petición tuya, como aprendiz, ambos pasamos más tiempo en este laboratorio que en cualquier otra parte. Si bien nuestras charlas son solo matemáticas. Los silencios Aren, los silencios y tus chispas en los aciertos o las ecuaciones refutadas, son las que te delatan. ¿Cuál es el punto con mi aprensión? - Aren, quien estaba sentado sobre la pequeña mesa que formaba el mueble de instrumentos se bajo de un salto, de espaldas a su tío suspiró y en su boca formó media sonrisa, esta vez su gesto fue genuino. Tomó un conector de proteinoides y se lo extendió a Don, este lo tomó con su mano y volvió su concentración al cubo. – Don, ¿estabas manipulando el tiempo? ¿Por eso te subieron a Nebula? - Su tío adoptó el mismo gesto, media sonrisa. – Temo que el hablarte de eso solo te volvería un posible blanco de problemas con gente tan pesada como estúpida-. -Necesito saber- la voz de Aren flaqueó de verdad, como si estuviera solo en su habitación una de todas esas noches donde estudiaba las estrellas y se estremecía por no poder alcanzarlas, esas noches donde dormir no era opción, como tampoco llorar físicamente, sino llorar solo dentro de su  pecho a la Luna.- Necesito que alguien me confirme que es posible, Tio, no creo que sea casualidad que bajaran tu rango a mentor justo cuando yo tenía que adoptar uno, no creo que sea casualidad que seamos familia, que la sangre persiga lo mismo, creo que es naturaleza, la naturaleza muchas veces es destino y este no es el mío. Esto que vivo, que, Don, vos podes ayudarme a cambiarlo, es solo un error de tiempo espacio diminuto, que destruyó lo más grande- Don ahora solo miraba a Aren, tenía los ojos abiertos incrédulo, como había dicho hace un rato, las charlas que sostenía con su sobrino siempre eran científicas dentro del laboratorio. Nunca lo había escuchado pronunciar, ni tampoco se imaginaba que alguien como Aren creyera y le de tanta importancia al destino ni a la naturaleza de lo que persigue la sangre, esa última parte era la que lo había atrapado por completo en una mezcla de preocupación, orgullo, entendimiento y finalmente frustración. Se negó asimismo las palabras de su sobrino. – Tu destino está en Nebula, allá arriba con los grandes, ¿eh? ¿Estar en la fracción de Zotac es tu error de tiempo y espacio? - le escupió en la cara. Pronto entendió que lo que escupió lo mancharía solo y nada más que a él. -Zotac es mi hogar. No conozco Nebula, nunca tuve la oportunidad de subir. Escucho y veo en los cascos, al igual que todos, los lujos y lo que ellos llaman la buena vida. No soy una persona material, mis ambiciones son… un poco distintas, yo… -Sus ojos se inundaron como mareas de la Fracción de Impala-. Necesito que no deje de sonar una canción-.

2159- seis meses antes de la asunción como ciudadano de Aren. Fracción central Nebula:

[kirliansjrnl]

5 añitos

He caído en una crisis profesional.

La pregunta por qué hago lo que hago en general hacía tiempo que no me preocupaba.

Las comparaciones son odiosas pero eso no significa que no se puedan hacer.

Es curioso como en las matemáticas se puede clasificar disciplinas con el mayor valor utilitario

(estadísticas orientadas a la confrontación de hipótesis científicas / finanzas y economía / ecuaciones diferenciales para la física / biología)

a las más aparentemente esotéricas matemáticas: puras y desconectadas de la realidad

(topología, teorías del infinito, abstracciones gratuitas).

Algunos argumentan que, sorprendentemente, teorías matemáticas desarrolladas por pensamiento puro (i.e geometrías no euclideas) luego encuentran aplicación en la ciencia.

Teoría de grupos simetría particulas, etc.

Particularmente la Física tiene mayor repercusión cultural.

¿A quién no le interesa los avances en Astrofísica y Cosmología?

Agujeros negros y la Relatividad General.

Una "Teoría del Todo" que pudiese "explicar" los fenómenos aun incomprendidos.

Unificación de conceptos como Maxwell hizo con la Electricidad y el Magnetismo.

Y luego se unificó con otras fuerzas fundamentales.

¿A quién no le interesan los extraños efectos de la mecánica cuántica?

La divulgación científica recurre a fórmulas de impacto, simplificación para explicar a una persona sin conocimiento en el tema los hallazgos obtenidos.

Particularmente a los jóvenes, y así conseguir atraer a estos a su campo y continuar con la labor milenaria por el progreso.

Eventualmente, se desechan teorías antiguas por oscuridad y conceptos erróneos. La física es la reina de las ciencias.

Las matemáticas son "el lenguaje (cada vez más esotérico)" con el que se explican estos fenómenos.

Pero no he escrito esto por envidia del status-quo de la física. "Mucho más real y útil" que las Matemáticas.

Sino como reivindicación de la *realidad matemática*. En cierto modo ver las matemáticas como simplemente un juego de lenguaje es como ver el ajedrez como un tablero con movimientos posibles.

Se categoriza el conocimiento matemático como Ideal. Alejado de la compleja realidad. Sin embargo, se utiliza de forma intensiva en las teorías de mecánica cuántica y relatividad.

¿Son estas menos ideales que los conceptos que utilizan?

De nuevo se entra en posiciones de teoría de la ciencia o más aún cosmovisiones (idealismo vs materialismo, realismo vs antirrealismo, Monismo vs pluralismo, etc). Todas de carácter filosófico.

Y que usan el lenguaje. Pero que claramente, no son sólo lenguaje. (Posición filosófica).

No vamos a copiar las ideas de Romero ni de E. Castro.

De hecho ni siquiera tenemos clara nuestra posición filosófica matemática.

El Platonismo queda rechazado. Y el formalismo también. Aunque desgraciadamente, tendemos a centrarnos en los formalismo y olvidarnos de los "significados" e "intuiciones".

Esencialmente, el problema filosófico de las matemáticas es el problema de una ficción muy real.

Y asumiendo que nuestro conocimiento de lo Real está limitado por nuestras condiciones biológicas/psicológicas actuales -> físicas ->(matemáticas). Se intenta establecer una jerarquía.

Pero no se pueden reducir completamente disciplinas a otras. Hay saltos cualitativos.

Hay intersecciones, mezclas, colisiones, transversalidad.

El lenguaje en sí es de lo más transversal.

Pero en general la información lo es más. Organizar información es una habilidad cognitiva. Y quizás lo difícil sea reorganizarla.

Desde el punto de vista evolutivo, se podría argumentar que esto nos ha permitido sobrevivir y continuar como especie.

La potencialidad de la vida no tiene tanta fama como las posibilidades del universo.

En cierto modo se ignora (visión científica impersonal) que nuestra aproximación a la realidad mediante la ciencia es una aproximación desde nuestra vida.

De hecho quizás no se ignore tanto y sea el antisesgo impersonal de la física y las matemáticas que tanto las caracteriza como importantes.

Aunque en cierto modo se sigue ignorando que nuestra vida se puede (re)comprender bastante en terminos empíricos. Impensables avances de la biología y medicina a través del análisis de la razón y continua comprobación con las observaciones.

En cierto modo, el conjunto de las Ciencias pretende ayudar a la Sociedad. Pero la simple curiosidad científica puede prevalecer al altruismo desinteresado.

Eventualmente estas curiosidades fundamentales se pueden aplicar en técnicas que mejoren el bienestar social.

No es una analogía intencionada con el Liberalismo y la Mano Invisible. Pero la sociedad (los individuos de esta) se organiza y actúan independientemente de sus desconocidas consecuencias.

Los problemas de sociedad son el abastecimiento de recursos. Comida, agua, luz. Hospitales, Carreteras.

Escuelas. Y recientemente Tecnología e Internet. Bienes públicos. Estos han ido cambiando y actualizándose desde un estado primitivo: agricultura, ganadería, metales.

El desarrollo de la Ciencia y La Técnica se disparó en primer lugar en la Ilustración y en segundo lugar en la Revolución Industrial.

La revolución industrial se basó en la mejora de la productividad para aumentar los beneficios. Y en ciertos modelos (fordismo) la calidad de vida de los trabajadores.

Las máquinas constituyeron una segunda fuerza de trabajo que puede ejecutar tareas repetitivas con un coste de electricidad/manufactura y mantenimiento.

La evolución de la máquina pasó por el almacenamiento de información. Y por el almacenamiento de programas (Cambio de paradigma).

En unos pocos años se construyeron máquina multipropósito. En principio con Cálculos Matemáticos.

¿Hasta cuánto puede llegar la tecnología?

¿Qué problemas se pueden resolver con un ordenador?

La tecnología explotó con las redes sociales y la virtualización del entretenimiento.

La atención se convierte en la moneda de cambio.

Porque suficiente atención es equivalente al dinero.

Ciertos números implican relevancia y fama o directamente dinero.

En mi cabeza lo que digo está mejor dicho.

Con unas palabras precisas y redactado de buena forma. Pero me conformo con esta _iteración_.

Una visión general que relaciona Sociedad, Historia, Ciencia, Tecnología, Matemáticas y

Razonamiento crítico.

Todo dentro del mindset particular en el cual se prefiere avanzar en este conocimiento a simplemente "disfrutar" hedonísticamente.

Estos dilemas "ó" se disuelven colisionado los conceptos que se oponen y viendo qué oposiciones verdaderas hay y cuantas son aparentes (falsa dicotomía).

Como si un ejercicio lógico distributivo de disyunción se tratara.

En concreto, uno puede disfrutar de su progreso con el conocimiento para la sociedad.

Quizás simplemente me hacía falta contexto. El contexto subraya las circunstancias de nuestras acciones.

En cierto modo soy un producto histórico y cultural. Mi aparente libertad para tomar decisiones se basa en la idea de que hemos aprendido a lo largo de los siglos a no cometer los mismos erorres.

Tal es la idea de progreso que nace de la comparación.

Lo contrario es el devenir sin rumbo. Un poco la generalización filosófica de nuestro estado psicológico de nuestro verano. Vamos, lo que viene siendo Soledad e Insuficiencia.

Mi contexto es el de una generación hiperconectada que prácticamente tiene acceso al contenido TOP de cada campo. Puedo ver Programadores y Matemáticos excelentes que resuelven problemas de forma creativa que ayudan a la sociedad (o no).

La verdad no me siento muy altruista últimamente.

Es más, es el deseo de marcar diferencia y aportar valor el que me mueve. Así es como se obtiene atención. B es como A pero se diferencia en esto. A veces son muy sutiles.

No vamos a caer en el fondo de este asunto. "Sentirse valorado", afecto, etc.

Realmente me importa.

Realmente creo que es importante.

Realmente creo que es importante.

Que es algo por lo que merece la pena luchar y constuir. Pero lo más natural y lógico es no sacrificar ciertas cosas por los demás.

El Amor es muy Chulo y todo eso.

Pero lo más natural y lógico es no sacrificar ciertas cosas por los demás.

Hablo de las cosas que eran "tuyas" y que te hacen ofrecer valor, sentirte valorado y experimentar el Amor de esa forma.

Hablo de no sacrificar lo que te permite desarrollarte profesionalmente para tener una vida agradable.

Porque "El Sistema" aka el modo que nos relacionamos cuando hay supervivencia y comparaciones de por medio, premia con la vida (vaya premio el que yo tenía) a los que obtienen dinero (que correlaciona con el valor subjetivo de los productos / servicios ofrecidos).

O dicho de otra manera, deja morir en la miseria a los desfavorecidos sin oportunidades.

Sinceramente prefiero decir "El Sistema" a "El Capitalismo".

Correcciones e intentos de superación se han hecho, y lo más cool y moderno que "hemos conseguido" según ciertas métricas sociales es el Sistema Mixto Nórdico.

Y, de nuevo, tomo partido como que "El Capitalismo es incompatible con la vida de la misma forma que el Sufrimiento y <<el Mal>> lo es".

Asumiendo sufrimiento y mal en la vida (no incompatibilidad) el capitalismo tampoco lo sería.

Esto no implica que sea inmutable.

Hubo URSS y hubo China.

URSS fracasó.

¿Por qué? ¿Fue mejor?

Probablemente en términos de igualdad sí pero no de libertad.

Y después de reflexionar mucho acerca de este término la libertad es un bien que se desconoce que se tiene hasta que te lo quitan.

Y cuando se tiene es insuficiente sin capacidad de ejercer esa libertad. "Eres muy libre de ir a Marte.".

Esta capacidad requiere entrenamiento disciplina, esfuerzo. Quizás incluso más en cierto sistema competitivo que en una campaña militar. Porque goza de ir en consonancia con la Voluntad en cambio de acatar una Autoridad.

Aunque todas esas ideas degeneran en la práctica y una Libertad inicial se convierte en una Autoridad. O cierta autoridad que priva de "libertades" paradójicamente implica un desarrollo de disciplina que permite disfrutar de libertad.

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[ Volviendo al "Sacrificio de algo tuyo".

Sentir algo como tuyo, de lo que estar orgulloso. Una marca diferenciadora y progresivamente

*perderlo*, *notar su desgaste* es probablemente el drama vital.

Y sorprendentemente se aplica a todo. Temporalidad, cambio, entropía, envejecimiento. ]

Idea central de esta entrada.

Si bien está ligada fundamentalmente a mi crisis profesional y el recuerdo todavía vivo de "El Sueño Infantil" de trabajar en aquello a lo que dedicábamos tiempo libre.

Muy relacionado con la sensación de libertad e imposición.

Ocio y trabajo.

Se generaliza dramáticamente como "la Vida es el bien más preciado "que se posee" y se pierde en el tiempo hasta desaparecer."

Al final somos 8B personas (y creciendo) en el mundo que nacen y mueren.

Pasajeros de tránsito en un universo. Igual que cierta civilización humana a lo largo de la historia.

La humanidad a lo largo de la historia planetaria,

galáxica, universal?

Igual que la vida surge una vez puede surgir más veces. Definitivamente no de *la misma forma*.

Duele aceptar que existe la irreversabilidad y la inexorabilidad -> Tiempo.

El tiempo es lo más valioso que hay en esta vida. Y la vida probablemente sea lo más valioso que hay nuestro tiempo. Porque ciertos seres que viven un tiempo trascienden y sobreviven eternamente-para-la-humanidad por su influencia, trabajo, fama, poder.

Este eternamente-para-la-humanidad asumimos que también es temporal.

En cierto modo hay ciertos infinitos que se pueden medir. O basta considerar [0,1] con tantos reales como la propia recta y sin embargo está acotado con rango 1.

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Volviendo al sacrificioy a la identidad relacionada con el Ocio / Trabajo -> Mi Pasión.

El dolor que supuso 1º de Carrera era consecuencia de la decepción de _lo aguantado por_. Lo _hecho por_.

La Prostitución del instituto la cual nos causaba placer criticar.

Que asegurabamos ir en contrar y que sin embargo también a favor........... por un bien mayor!

¡Qué peligro! El bien mayor era entrar a la Universidad en "El Doble grado de Ingeniería Informática y Matemáticas". Hay que recordar las dudas iniciales. -> "Me gusta programar" por que estudiar Matemáticas?

- BlueIBM influyó decisivamente. Esa guía para primero. PSI y 42. Luego el Príncipe de Persia. Y Jmx

Las Demostraciones, la lógica y las Olimpiadas.

El Teorema de Incompletitud de Gödel se veía como un resultado mayor.

La idea de recursividad estaba muy romantizada.

La Filosofía.

¿Cuál era la decepción?

El Shift de no comprender todo lo que se explica y requerir *mucho más estudio* (Matemáticas).

Las prejuzgadas personas del dgiim.

Excepciones: Julia, Beltik, Benni, Draco, Jeremy, Comeau

Incluso: Índigo, Cassie.

Fundamentalmente: Payton

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Probablemente estas personas ganaran mi admiración y categorificación inconsciente como "más capaces", "más inteligentes" a medida que superábamos (cada uno con sus condiciones) los obstáculos.

De hecho, quizás su desconocimiento de ciertas áreas jugara a su favor.

Es decir, el hecho de omitir y evitar los fallos que uno se encuentra cuando se tira a la piscina.

Por ejemplo en FP. Estudiar esa asignatura era como evaluar al profesor y la forma de enseñar a programar. De hecho, decía cosas muy útiles y sabias. Pero no dejaba de ser una *charla pasiva*.

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El mejor cuatrimestre académico fue el segundo de primero. Me sentía en un estado casi Zen. Estudiaba diagonalización con facilidad. Entendía GEO II incluso un poco más allá y resolví muchos problemas de base de Primero. MN era satisfactorio ir a clase.

Y no me hacía falta participar.

Me esforzaba en estudiar las demostraciones de las normas. Y en aprender máxima. La norma p. Vandermore.

Hice algo de trampa al final con las prácticas pero bueno.

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Me gustaba hablar con Benni sobre ello porque se enteraba y era técnico. Quizás en el fondo solo necesitábamos esa motivación y hábito.

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Cálculo II fue estudiada por mi cuenta. Y me sentí genial por sacar tan buena nota. 8.75! y me hizo media y me quedé con un 6.5.

EDIP fue falta de práctica. En dos semanas, nos sacamos un 8. Claro, está habiendo estudiado *muy* bien la teoría y haciendo ejercicios: quizás no suficientemente rápido como para mayor nota.

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En cambio, en 2do ya hubo un pequeño desgaste. Estaba bastante triste. Frío.

¿Qué fue? Velouria. Era increíble. Demasiado inteligente. Con demasiada experiencia. Una mujer mayor. Refinamiento. Excelencia. Pero muy estirada.

Aunque a veces se reía de forma llana. Me gustaba pero salía con Alice. Me bloqueaba. / Me superaba. ¿Alice no?

Y pensar que Velouria quería algo conmigo. Era obvio.

Como cuando Mina en 1Bach. Me sentía tan inseguro con la sexualidad entonces.

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Ahora, en mi opinión, es otra dimensión humana que hay gente que convierte en necesidad principal.

Es importante, pero no lo es todo. Como las otras dimensiones. Y también puede ser nada. Aunque el autoerotismo ya es algo.

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Vale, pero yendo al foco:

Sentir que estas personas "me adelantaban" por la derecha a mi supuesto adelentamiento anterior supuso una disminución de mi autoestima académica.

¿Cómo podía basar mi identidad en estos conocimientos si había otra gente que ya los adquiría y quizás tenía mejores habilidades - más rápidas - más audaces que yo?

Ahí es donde entraba el dilema de Lo Extra. El Underground. Estudio Sin Juicios. Los Verdaderos frikis.

Vs

La persona normal que se saca la carrera.

Hubo que desechar muchas ideas y mitos.

El fundamental, que hacer <<lo que te gusta>> como <<obligación>> es lo mejor.

Mi Relación Casi-Personal con esos conocimientos. Matemáticas Puras idealizadas de Bachiller-problema-orientado.

Y los problemas imposibles de las olimpiadas.

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Luego la relación, las amistades, etc.

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Entonces fui alejándome del ideal-sueño-valdiviano de software. Del que vengo de revisar viendo la charla de Mr. V y ayer de Mr. Anj.

Aka trabajar en una empresa tocha i.e Google, Bloomberg.

Y ser un muy buen comunicador e investigador en cuestiones técnicas a partir de un problema concreto (Mr.V) y un

outlier que se pasa de un PhD en física en 5 años (?) a ser CoreDev CPython.

Charlé con ellos y los convertí en mis ídolos. Dioses. Como Mr. V llamaba a los de BlueIBM. -> Esto influyó muchísimo hasta el punto de convertirse en

*Delirio* bastante gordo el año pasado. Y el anterior en particular con 42

Hasta el punto de hablarle privadamente en cifrado por Telegram. ¡RIDÍCULO!

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Solo indicaba una cosa. La idealización de mis referencias. Mis estándares.

Probablemente nadie de mi curso estén a su nivel.

Podemos hablar de Julia en cuanto a funcional, algoritmos.

Podemos hablar de Draco en cuanto a emprendurimiento y capacidad general de influencia.

Comeau y Jeremy en cuanto a tecnicismos informáticos.

Todos estos en cuanto a productividad.

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El salto cualitativo y diferencial es la comunicación y el humor de Mr. V.

Se adopta una ética humilde para ser ese tipo de persona. Por otro lado, exige un rendimiento y gestión de estrés presión que no todo el mundo está dispuesto a soportar.

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Entonces me di cuenta de la diferencia entre la persona que hace y la que critica.

Literalmente el Delirio era la voz de toda esta gente:

participa en software,

participa en software,

participa en software.

La comparativa con El Príncipe de Persia.

(tampoco creo que aspire a ser un pro-developer-maxima-eficiencia).

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Entonces me di cuenta de una inseguridad fundamental.

[[ Mi creencia incapacidad personal de ofrecer soluciones originales a problemas ]]

[[ Es decir, dar con un algoritmo / estructura de datos / solución óptima sin buscarlo.

Demostrar algo un poco más difícil de lo normal yo solo.

Es decir, hacer matemáticas. ]]

Pero claro, eso realmente es aportar algo nuevo a un campo.

Que es de lo que debería ir la investigación.

Sé que en informática aportar algo nuevo al desarrollo de software es mucho más sencillo que en matemáticas.

¿Como coño se hacen matemáticas?

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Definitivamente dar esos pasos puede significar un cambio fundamental.

Tratar de Elaborar un Curriculum / trayectoria que me haga sentir orgulloso.

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Y eso puede implicar abandonar Granada y Alexandría, al menos unos años.

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Sin embargo, *una* opción racional es acabar el dgiim en Granada.

Otra sería empezar a trabajar, que daría un poco de risa sin experiencia y sin grado terminado. Y luego volver.

[...]

En conclusión, ese es el problema.

Reflexividad sin salto a la piscina.

Como cuando estudiábamos 42

Seguridad y Fundamentos se destruyen con un por qué a una inercia.

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Fails de mi personalidad: (valorable en filosofía)

- Perfeccionismo <-> Obsesión - Falta de control -> Sueño -

Reflexividad.

Pros:

- Resiliencia (capacidad de sobrevivir a una inercia)

- Profundidad de la cuestión.

- Contexto.

- Precisión

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La inercia es amiga de la degradación y la pérdida esenciales a la vida.

El cambio y la innovación es lo contrario a la inercia.

La lucha por la vida=creación es la historia del fracaso ante la degradación y el sufrimiento.

Hay una idea estancada en mi ser que es la incapacidad de "innovar" y la "no posesión de las ideas".

En cierto modo, soy un cuerpo alimentándose absorbiendo información y discerniendo su veracidad.

Cuando se comprende un concepto matemático, se comprueba un evento científico, pasa al terreno público.

Fue idea de tal persona. ¿qué más da?

Aquí falta ego.

Hay otras persona que mueren y matan por sus ideas.

[adelailesequacionsdelanostravida]

[paxtoneyni683]

13 argumentos para que estudies electricidad - Articulo numero: 62

La electricidad (del heleno ήλεκτρον élektron, cuyo significado es ‘ámbar’)1​ es el conjunto de fenómenos físicos relacionados con la presencia y flujo de cargas eléctricas. Se manifiesta en una gran variedad de fenómenos como los rayos, la electricidad estática, la inducción electromagnética o el flujo de corriente eléctrica. Es una forma de energía tan versátil que tiene un sinnúmero de aplicaciones, por ejemplo: transporte, climatización, iluminación y computación.

La historia de la electricidad se refiere al estudio de la electricidad, al descubrimiento de sus leyes como fenómeno físico y a la invención de instrumentos para su empleo práctico. Como también se denomina electricidad a la rama de la ciencia que estudia el fenómeno y a la rama de la tecnología que lo aplica, la historia de la electricidad es la rama de la historia de la ciencia y de la historia de la tecnología que se ocupa de su surgimiento y evolución. El fenómeno de la electricidad se ha estudiado desde la antigüedad, mas su estudio científico empezó en los siglos XVII y XVIII. A finales del siglo XIX, los ingenieros lograron aprovecharla para empleo doméstico e industrial. La veloz expansión de la tecnología eléctrica la transformó en la columna vertebral de la sociedad industrial moderna.3​

Mucho antes que existiese algún conocimiento sobre la electricidad, la humanidad era consciente de las descargas eléctricas producidas por peces eléctricos. Textos del Antiguo Egipto que datan del dos mil setecientos cincuenta antes de Cristo se referían a estos peces como «los tronadores del Nilo», descritos como los protectores de los otros peces. Más tarde, los peces eléctricos también fueron descritos por los romanos, helenos, árabes, naturalistas y físicos.4​ Autores viejos como Plinio el Viejo o bien Escribonio Largo,5​6​ describieron el efecto adormecedor de las descargas eléctricas producidas por peces eléctricos y rayas eléctricas. Además, sabían que estas descargas podían transmitirse por materias conductoras.7​ Los pacientes de enfermedades como la gota y el cefalea se trataban con peces eléctricos, con la esperanza de que la descarga pudiese sanarlos.6​ La primera aproximación al estudio del rayo y a su relación con la electricidad se atribuye a los árabes, que antes del siglo XV tenían una palabra para rayo (raad) aplicado a la raya eléctrica.

En culturas antiguas del Mediterráneo se sabía que al frotar algunos objetos, como una barra de ámbar, con lana o bien piel, se conseguían pequeñas cargas (efecto triboeléctrico) que atraían pequeños objetos, y frotando mucho tiempo podía ocasionar la aparición de una chispa. Cerca de la antigua urbe griega de Magnesia se encontraban las llamadas piedras de Magnesia, que incluían magnetita y los antiguos griegos observaron que los trozos de este material se atraían entre sí, y también a pequeños objetos de hierro. Las palabras magneto (equivalente en castellano a imán) y magnetismo derivan de ese topónimo. Hacia el año 600 antes de Cristo, el filósofo heleno Semejantes de Mileto hizo una serie de observaciones sobre electricidad estática. Concluyó que la fricción dotaba de magnetismo al ámbar, a la inversa que minerales como la magnetita, que no precisaban frotarse.8​9​10​ Tales se confundió al pensar que esta atracción la generaba un campo magnético, aunque más tarde la ciencia probaría la relación entre el magnetismo y la electricidad. Según una teoría controvertida, los partos podrían haber conocido la Plano eléctrico electrodeposición, basándose en el descubrimiento en mil novecientos treinta y seis de la batería de Bagdad,11​ afín a una celda voltaica, si bien es dudoso que el instrumento fuera de naturaleza eléctrica.12​

Esas especulaciones y registros fragmentarios fueron el tratamiento casi exclusivo (con la notable excepción del uso del magnetismo para la brújula) que hay desde la Antigüedad hasta la Revolución científica del siglo XVII; si bien aún entonces pasaba por ser poco más que una curiosidad para enseñar en los salones. Las primeras aportaciones que pueden entenderse como aproximaciones sucesivas al fenómeno eléctrico fueron efectuadas como William Gilbert, que realizó una investigación cuidadoso de electricidad y magnetismo. Diferenció el efecto producido por pedazos de magnetita, de la electricidad estática producida al frotar ámbar.10​ Además de esto, acuñó el término neolatino electricus (que, a su vez, procede de ήλεκτρον [elektron], la palabra griega para ámbar) para referirse a la propiedad de atraer pequeños objetos después de haberlos frotado.13​ Esto originó los términos eléctrico y electricidad, que aparecen por primera vez en 1646 en la publicación Pseudodoxia Epidemica de Thomas Browne.14​

Esos estudios fueron seguidas por investigadores sistemáticos como von Guericke, Cavendish,15​16​ Du Fay,17​ van Musschenbroek18​ (botella de Leyden) o William Watson.19​ Las observaciones sometidas a método científico empiezan a dar sus frutos con Galvani,20​ Volta,21​ Coulomb22​ y Franklin,23​ y, ya a comienzos del siglo XIX, con Ampère,24​ Faraday25​ y Ohm. Los nombres de estos vanguardistas acabaron bautizando las unidades hoy utilizadas en la medida de las distintas magnitudes del fenómeno. La comprensión final de la electricidad se logró recién con su unificación con el magnetismo en un solo fenómeno electromagnético descrito por las ecuaciones de Maxwell (mil ochocientos sesenta y uno-1865).26​

Los desarrollos tecnológicos que generaron la Primera Revolución Industrial no emplearon la electricidad. Su primera aplicación práctica extendida fue el telégrafo eléctrico de Samuel Morse (mil ochocientos treinta y tres) —precedido por Gauss y Weber, 1822—, que revolucionó las telecomunicaciones.27​ La generación industrial de electricidad comenzó partir del cuarto final del siglo XIX , cuando se extendió la iluminación eléctrica de las calles y de las viviendas. La creciente sucesión de aplicaciones de esta manera de energía hizo de la electricidad una de las principales fuerzas motrices de la Segunda Revolución Industrial.28​ Más que de grandes teóricos como lord Kelvin, fue el instante de grandes ingenieros e inventores, como Gramme,29​ Tesla, Sprague, Westinghouse,30​ von Siemens31​ Graham Bell,32​ y, sobre todo, Alva Edison y su revolucionaria manera de entender la relación entre investigación científico-técnica y mercado capitalista, que transformó la innovación tecnológica en una actividad industrial.33​34​. Los consecutivos cambios de paradigma de la primera mitad del siglo veinte (relativista y cuántico) estudiarán la función de la electricidad en una nueva dimensión: atómica y subatómica.

Multiplicador de tensión Cockcroft-Walton usado en un acelerador de partículas de mil novecientos treinta y siete, que alcanzaba un millón de voltios.

La electrificación no solo fue un proceso técnico, sino un auténtico cambio social de implicaciones excepcionales, empezando por el alumbrado y siguiendo por todo género de procesos industriales (motor eléctrico, metalurgia, refrigeración...) y de comunicaciones (telefonía, radio). Lenin, durante la Revolución bolchevique, definió el socialismo como la suma de la electrificación y el poder de los soviets,35​ pero fue sobre todo la sociedad de consumo que nació en los países capitalistas, la que dependió en mayor medida de la utilización doméstica de la electricidad en los electrodomésticos, y fue en estos países donde la retroalimentación entre ciencia, tecnología y sociedad desarrolló las complejas estructuras que permitieron los presentes sistemas de I+D e I+D+I, en que la iniciativa pública y privada se interpenetran, y las figuras individuales se difuminan en los equipos de investigación.

La energía eléctrica es esencial para la sociedad de la información de la tercera revolución industrial que se viene generando desde la segunda mitad del siglo veinte (transistor, TV, computación, robótica, internet...). Solamente puede comparársele en importancia la motorización dependiente del petróleo (que asimismo es ampliamente empleado, como los demás combustibles fósiles, en la generación de electricidad). Ambos procesos demandaron cantidades cada vez mayores de energía, lo que está en el origen de la crisis energética y medioambiental y de la búsqueda de nuevas fuentes de energía, la mayor parte con inmediata utilización eléctrica (energía nuclear y energías alternativas, dadas las restricciones de la tradicional hidroelectricidad). Los problemas que tiene la electricidad para su almacenamiento y transporte a grandes distancias, y para la autonomía de los aparatos móviles, son retos técnicos aún no resueltos de forma suficientemente eficaz.

El impacto cultural de lo que Marshall McLuhan llamó Edad de la Electricidad, que proseguiría a la Edad de la Mecanización (por comparación a de qué forma la Edad de los Metales siguió a la Edad de Piedra), se encuentra en la muy, muy alta velocidad de propagación de la radiación electromagnética (300 000 km/s) que hace que se perciba de forma casi instantánea. Este hecho acarrea posibilidades antes impensables, como la simultaneidad y la división de cada proceso en una secuencia. Se impuso un cambio cultural que procedía del enfoque en «segmentos especializados de atención» (la adopción de una perspectiva particular) y la idea de la «conciencia sensitiva instantánea de la totalidad», una atención al «campo total», un «sentido de la estructura total». Se hizo evidente y prevalente el sentido de «forma y función como una unidad», una «idea integral de la estructura y configuración». Estas nuevas concepciones mentales tuvieron gran impacto en todo tipo de ámbitos científicos, educativos e incluso artísticos (por ejemplo, el cubismo). En el campo de lo espacial y político, «la electricidad no centraliza, sino que descentraliza... al tiempo que el ferrocarril requiere un espacio político uniforme, el aeroplano y la radio dejan la mayor discontinuidad y diversidad en la organización espacial».

[cristiano-reformado]

ATEOS QUE HAN CAMBIADO DE OPINION

1- INTRODUCCION

El ateísmo para que sea cierto requiere que el universo natural sea todo lo que exista (eso excluye lo sobrenatural) hay dos opciones de un universo natural el cual favorece a un ateo, como señalo el filósofo agnóstico Spencer las opciones son: "el Universo es eterno o el universo se creó a sí mismo, no hay otras opciones" (Herbert Spencer, 1882)

Gracias a la ciencia moderna sabemos que el universo no es eterno, Robert Jastrow astrónomo ex

director del Instituto Goddard para Estudios Espaciales en la NASA, escribió:

"Ahora, tres líneas de evidencia (los movimientos de las galaxias, las leyes de la

termodinámica, la historia de vida de las estrellas) apuntan a una conclusión; todos indicaron

que el Universo tuvo un comienzo" (Jastrow, Robert 1978 p 111)

Por la termodinámica, ecuaciones basadas en la relatividad general y demás líneas de evidencias científicas se llega al punto de concluir que el universo es finito con un inicio absoluto indiscutible, el astrofísico Paul davies señalo:

"El universo no puede haber existido para siempre. Sabemos que debe haber habido un comienzo

absoluto hace un tiempo finito" (Paul Davies “The Big Bang—And Before,” 2002)

si el universo tuvo un inicio significa que no es eterno, se puede sugerir entonces que el universo se creó el mismo pero eso es absurdo, eso implica que lo no-existete creó su propia existencia antes de existir lo cual es ilogico e imposible

como podemos ver, un universo eterno es falso y un universo que se crea así mismo es imposible, si el universo tuvo un inicio debe existir una causa que lo trajo a la existencia, la cadena de causas no puede ir hacia atrás en regresión infinita ya que da lo mismo a que no hubiera inicio (ver Leibniz) por lo tanto debe existir una causa eterna (ver Locke)

Debe existir una causa eterna que creo nuestro universo finito y esa causa creadora es lo que

todos llaman: Dios

Para ser ateos debes de negar esos hechos y eso precisamente es lo que hacen los ateos, pero han existido ateos sabios que como dijo el filosofo Kant "cambiaron de opinión"

2- EX ATEOS

A- C.S. LEWIS:

C.S. Lewis fue un filósofo, el impartio clases en la universidad de Oxford, el desde los 15 años fue un ateo, años despues influenciado por compañeros de Oxford exploro los argumentos para Dios y el cristianismo y eso dio paso a su conversión, él es conocido por su famoso libro "Mero cristianismo"

https://es.slideshare.net/rubysaez/cristianismo-y-nada-ms-por-cs-lewis

B- Douglas DEWAR:

Douglas Dewar fue un británico que estudio ciencias naturales en Cambridge, el se convirtió en un ornitólogo (especialista en estudios de las aves) el era un evolucionista y escribió muchos artículos y libros sobre aves, debido al analisis a la evolucion el se percato de la falsedad de esta, él abandono el evolucionismo y luego el ateismo, acepto el cristianismo y se convirtió en un ferreo anti-evolucionista y escribió un libro titulado "Dificultades de la teoría de la evolución"

https://www.amazon.co.uk/DIFFICULTIES-EVOLUTION-THEORY-Douglas-Dewar/dp/B005G04PQO

B- JOSH MCDOWELL:

Josh McDowell es un americano que en su juventud fue parte de la Guardia Nacional Aérea, inicio sus estudios jurídicos con la intención de ser político, mientras estaba en la universidad comenzó un estudio para desmentir el cristianismo pero en su investigación encontró datos que mas respaldaban al cristianismo, el ser convirtió en cristiano y se graduó como teólogo en la universidad de Biola y desde entonces se ha dedicado a la defensa de la fe, él es conocido por su obra "Evidencia que exige un veredicto"

dos excelentes películas acerca de su vida y la defensa de la fe se pueden ver:

Aqui: https://www.youtube.com/watch?v=4tJzpveFsPI

Aqui: https://www.youtube.com/watch?v=P9Jki-srsJ8

C- Rosaria Butterfield:

Butterfield tiene un doctorado filosófico en literatura inglesa por la universidad de Ohio, ella se desempeñó en el Departamento de Inglés y el Programa de Estudios sobre la Mujer en la Universidad de Syracuse

Butterfield era una lesbiana y atea pero se convirtió al cristianismo y escribió el libro "Los

pensamientos secretos de un converso poco probable: El viaje de un profesor de inglés hacia la

fe Cristiana"

https://www.amazon.com/Secret-Thoughts-Unlikely-Convert-Professors/dp/1610458206

D- Joshua Rasmussen:

Josh Rasmussen es un filósofo profesional americano, él es profesor de Filosofía que se especializa en metafísica analítica con un enfoque en categorías básicas de la realidad, tales como objetos, ideas y existencia necesaria etc.

El era un ateo pero se convirtió en cristiano, su libro acerca de cómo podemos por la razón llegar a comprobar la existencia de Dios se titula "El Puente de la Razón: Diez pasos para ver a Dios"

https://www.amazon.com/Bridge-Reason-Ten-Steps-See/dp/173238343X

E- Martin Jobe:

Jobe es un americano que estudió biología en la Universidad de Bucknell, tambien se graduo de odontología de la Universidad de Pittsburgh, él era un evolucionista pero mientras impartía clases en Baylor College comenzó a cuestionar la evolución y con el paso del tiempo se convirtió en cristiano, el escribió el libro titulado "La evolución de un creacionista" el libro puede descargarse aqui:

http://www.evolutionofacreationist.com/files/TheEvolutionofaCreationist.pdf

F- Dra. HOLLY ORDWAY:

Holly Ordway es una americana que obtuvo un doctorado en literatura de la Universidad de Massachusetts, ella era una atea que creía que Dios era una superstición, completamente sin el apoyo de la evidencia o la razón

Ella noto que muchos grandes de la literatura habían sido personas de fe, luego se expuso a la apologética cristiana y fue así como noto los argumentos racionales para creer en Dios y la evidencia para el cristianismo, ella escribió el libro "No es el tipo de Dios: un académico ateo baja los brazos"

https://www.amazon.es/Not-Gods-Type-Atheist-Academic-ebook/dp/B00OIBA3QI

G- Sarah Salviander:

Sarah Salviander estudio física en Eastern Oregon University, luego se unió al grupo del Centro de Astrofísica y Ciencias del Espacio (CASS) y más tarde se graduó en astrofísica en la Universidad de Texas

Ella primero se convirtió en teísta (acepto la existencia de un creador) y más tarde se convirtió en cristiana, para ver más acerca de su historia leer:

https://www.acontecercristiano.net/2015/08/cientifica-atea-se-convierte-cristo.html

H- Lee Strobel:

Lee Strobel fue editor legal de Chicago Tribune, él era un ateo que se dedicó a investigar el cristianismo y por la evidencia termino aceptando la veracidad de este y termino por convertirse en cristiano

Lee Strobel a escrito numerosos libros en defensa de la fe, aquí se puede ver su documental titulado el caso del creador:

https://www.youtube.com/watch?v=dSr8h937xXE

I- Edward Feser:

Edward Feser es un filósofo americano que obtuvo su doctorado en la Universidad de California, él fue un ateo desde su juventud hasta que estudio a profundidad los argumentos filosóficos para la existencia de Dios, el escribió el magnífico libro "Cinco pruebas de la existencia de Dios"

https://www.amazon.com/Five-Proofs-Existence-Edward-Feser/dp/1621641333

3- CONCLUSION

Iba a seguir con la lista ya que existen muchos químicos, biólogos, filósofos etc que han abandonado el ateísmo y se han convertido al cristianismo pero tengo perea y por el momento dejare esto aquí

El ateísmo es falso filosóficamente como lo señalo el filósofo Henry More en su obra "antidoto contra el ateismo" el ateísmo por su falsedad es algo odioso como señalo el filósofo Francis Bacon padre del método científico, el ateismo es insensato y por ende odioso a la humanidad como lo dijo Newton

El ateísmo es una falsedad, pero muchos ateos sabios han cambiado de opinión y se han convertido en cristianos

[marqsar]

Mente Cerebro

Reflexiones sobre el dualismo cartesiano frente a la inteligencia artificial. by. Mtro. Edwin Saravia

La dicotomía entre mente y cerebro aún está latente después de casi cinco siglos de historia; luego de que René Descartes se cuestionara sobre la relación entre mente y cuerpo.

Las nuevas teorías sobre la filosofía de la mente, en especial la ciencias neurológicas, retoman el tema y orientan sus estudios hacia el mecanicismo y la operacionalidad del cerebro frente a las voluntades, conciencias y percepciones que contempla la mente.

Wittgenstein (Martínez F. 1995) mencionaba que la capacidad de expresar esas experiencias de nuestro estado mental, podían determinar las otra mentes.  

Pero esta capacidad de la cual habla el autor, no es otra más que la propia mente que puede tomar decisiones, es decir; la voluntad y la acción a través de la percepción de la realidad.

Hacia el estudio de estas voluntades y tomas de decisión es lo que contempla la filosofía de la mente, sin desestimar la conciencia, las sensaciones, intencionalidades, imaginación, memoria, razonamientos, creación, etc.

Descartes será una de las figuras principales dentro de esta rama filosófica, que cuestionará sobre los conceptos de mente y cuerpo.  Qué es lo que conforma cada una de ellas y a qué se dedican.

Su teoría dualista de mente y cuerpo aún es tema de debate.  Por ejemplo mencionaba que la mente es inmaterial y no era espacial, es decir; no tenía un punto geográfico; mientras que el cuerpo sí poseía un lugar por ser material y tridimensional, de aquí el concepto de la «res cogitan» y la «res extensa», donde la primera se refiere al pensamiento o la mente y la segunda se refiere al cuerpo que cumple las funciones de la mente.

Con esta dualidad que plantea Descartes nos da entender que tanto la mente como el cuerpo no puede existir individualmente y que tanto el uno como el otro se necesitan.

Sin embargo, los materialistas que abogan por un monismo entre la mente y cuerpo;  apoyan la idea del conocimiento de la mente por acción mecánica del cuerpo.   En otras palabras obtengo información de la realidad a través de las reacciones que el cuerpo pueda tener frente a su contexto.

Tras este episodio entre los resultados de la dualidad cartesiana, también se presenta el fenómeno de la «causalidad» que sostiene que tras una causa existe un efecto terminal. Empero, la mente humana llega a conocer verdades muy básicas que no son el resultado de una idea innata, (Aristóteles, 1995) sino el producto de una reacción provocada; muchas de ellas por el cuerpo cartesiano, o bien por un objeto dentro la realidad percibida.

Pero; de algo sí estamos seguros, que ninguna de ellas actúa de forma aislada como se pretende entender muchas veces, sino que cada una está ligada a un proceso de interacción.

A esto último es lo que apuntaban los «modernos» quienes pensaban que todo lo que sucede al rededor del hombre tiene una causalidad física y mental, pues estas dos son paralelas entre sí y nunca se llegarán a cruzar; salvo por una «coincidencia» que le llamaban armonía.

Con la llegada del siglo XX, los estudios y el análisis de los eventos producidos tanto por la mente como el cerebro, serán estudiados por una psicología científica que abordará las hipótesis de esta dualidad sin  ningún prejuicio y fundamento religioso. El monismo será la clave de sus investigaciones.

Hoy día se escucha hablar de las neurociencias y su relación con la mente.  Hay quienes apuntan que esta rama de la ciencia se encargará de explicar el estado emocional o de conciencia del hombre, cuando en realidad su enfoque  está encaminado al sistema nervioso del cual opera el cerebro. Por eso el estado mental del hombre no siempre surgirá como un estado de conciencia por medio de la neurociencia, sino al contrario; será únicamente la funcionalidad de la estructura cerebral y su propio desarrollo y función biológica.

Asimismo, el nomismo/materialista mantendrá la postura de indicar que la mente será igual que el cerebro, es decir; uno solo.  Por ejemplo si se piensa en algo, se hace referencia a la actividad de las neuronas, es decir, una actividad eléctrica.  Por esta razón consideraban que tanto las emociones y los sentimientos son producto de nuestras propias neuronas.

(Donald Davison 1980) en su teoría de monismos anómalos, mencionaba que lo mental no se puede reducir a lo físico, porque un hecho mental es anómalo y no puede ser explicado o anticipado por las ciencias.

Por otra parte, menciona que los sucesos mentales están en contante interacción «causalmente» con sucesos físicos, por tanto, uno pueden ser causa de otros. He ahí lo anómalo.

En otro vértice; los funcionalistas apoyaban la idea de una metáfora computacional, relacionando la mente con un software y el cerebro con el hardware, porque la mente obtiene información sensorial y el cerebro ejecuta las acciones.

Por esta razón mencionan que los estados mentales no son únicamente exclusivos del cerebro, porque cualquier máquina tiene vida propia.  Sin embargo, aún el cerebro sigue pensando.

Las ciencias cognitivas adquirirán un gran valor y participación en el desarrollo de las mismas, porque abordará el estudio cognitivo de los seres humanos, animales y máquinas.

Entre estas, están aquellas que se interesan por la inteligencia artificial, la lingüística, la informática  y la lógica, entre otras.

Martínez Pascual (Martínez F. 1995) señala que en la filosofía de las ciencias cognitivas su tema central será la elucidación de la naturaleza humana, la mente animal y las mentes mecánicas, por tanto, su  tema central será el fenómeno de la cognición, es decir, esa capacidad de conocer por medio de las percepciones y los órganos del cerebro una realidad.

Con esta premisa, la mente es una pc, y Alan Turing comparará  la red neural con la arquitectura computacional de operación.  Con ello afirmaba que la mente humana puede ser entendido como una pc.  

Algunos científicos; hoy en día, han creado máquinas que no necesitan de la intervención del ser humano para aprender, dado que utilizan algoritmos complejos para su ejecución, esto lo que ha provocado es un aprendizaje automático y no supervisado, como por ejemplo las firmas de Loop AI Labs. Incluso el avance tecnológico como el Deep Learning está acercándose demasiado a la potencia perceptiva del ser humano.

La teoría que maneja este sistema;  consiste en la  organización muy similar del sistema nervioso  de los mamíferos, teniendo capas de unidades de proceso (neuronas artificiales) que se especializan en detectar determinadas características existentes de los objetos percibidos.

La intención del diseño de estos programas es facilitar el estudio cerebral de ser humano  e integrar funciones como la memoria semántica, el razonamiento, la motivación y la emoción a la máquina pretendiendo llegar al nivel humano de inteligencia.

Si regresamos unos párrafos anteriores, vemos que el planteamiento de Turing, presenta anomalías e inconsistencias metafísicas y lingüísticas, porque el pensar no es igual que manejar símbolos como una máquina computacional y mucho menos resolver ecuaciones.  Asimismo, una pc no puede llegar a un estado de conciencia como lo hace la mente sobre el ser humano,  o bien; como pretende estas nuevas tecnologías neurocientíficas aproximarse a los niveles de razonamiento superiores a los del ser humano.

Por esta razón;  la inteligencia artificial se desliga totalmente de la filosofía de la mente, al tratar de comparar las capacidades mentales del ser humano, con capacidades de almacenamiento y procesamiento de datos en las máquinas, por una sencilla razón:

Una máquina adolece de sentimientos, creación, independencia, conciencia, etc. porque es operacional y trabaja con algoritmos matemáticos.  En otras palabras, necesitan de un programa establecido para operar, mientras que la mente del ser humano es intangible, por lo tanto maneja  memorias, pensamientos, imaginación, emociones,  etc. Author: ⏤ Mtro. Edwin Saravia Tablas Fuente de imagen:   Google.com

Bibliografía:

Aristóteles: Tratados de lógica (órganon) 1995, Madrid, España, Ed. Gredos. Tomo II Davidson Donal: Essays on Actions and Events Oxford, (1980) Oxford University Press Martínez-Freire, Pascual. La nueva filosofía de la mente, (1995) España, Ed. Gedisa S.A.

[giselle-the-scientist]

Giselle, científica en computación.

Estoy emocionada por este semestre. Esta vez quiero hacer las cosas bien, siempre eso intento. La diferencia es que quiero llevar una vida saludable, hacer más ejercicio, aunque digan que está muy cabrón lograrlo, yo lo necesito. 

Creo que al estar en mis últimos años de carrera ya sé llevar el ritmo y esta vez puedo lograrlo. 

Las asignaturas de este semestre serán:

Realidad Aumentada: Una asignatura muy de vanguardia y que tal vez me lleve tiempo programar, pero de hacerlo realmente seré pro y podré sentirme orgullosa después de mis proyectos. 

Sistemas distrubuidos: Parece ser una asignatura interesante por la complejidad del proceso, pero se requiere de mucha lectura. Para esta materia sí necesitaré una libreta para escribir la teoría, es la manera que he descubierto, me “funciona” de cierta manera, tener algo físico y a la mano para poder leer. También requiere algo de programación así que espero divertirme y tranquilizarme en momentos cruciales. 

Cómputo científico: El profesor es estricto pero en definitiva parece una eminencia y genio, alguien que inspira. No quiero ser no muy optimista pero parece que podría tener algunas dificultades en el área de matemáticas en específico con:

Ecuaciones diferenciales (mi profe fue de lo más barco)

Cálculo integral (no realicé tantas integrales como hubiera querido en mi vida)

Cálculo diferencial ( tengo que recordar cómo derivar, jaja...)

Administración y Auditoría en Informática: Creo que será de las más “tranquilas” ya que será muy teórica y el maestro es más accesible. Tal vez para esta requiera libreta, aún no lo decido, pero no he tenido la primera clase hasta mañana. Creo que es una materia importante pero no me llama mucho la atención por el momento.

Mi proyecto de Inteligencia Artificial: Me emociona este, aunque sé que será algo tardado. Mi reto será no postergarlo y lograr entregarlo antes de que termine el semestre. Tengo que hacer un plan con fechas.

Servicio social:  Es mi oportunidad para atraer a más personas para unirse a esta comunidad de científicos de la computación para juntos construir un futuro mejor.

Inicio de mi tesis: Esto es algo que también me emociona, hacer un proyecto que me defina, pero a la vez tengo algo de miedo porque sería el proyecto a largo plazo más grande que haya realizado hasta ahora. Creo firmemente en que puedo hacerlo, con mucha organización y trabajo.

Adicionalmente estaré trabajando en las mañanas y vivo lejos de mi facultad y mucho más lejos del trabajo, por lo que tengo que echarle muchas ganas.

Sé que podré, porque lo he hecho antes.