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Búsqueda en el sitio por el término 'autoorganización'

  • 26/05/2017

    Seguimos con la serie dedicada a los autómatas celulares y la aplicación WinCA para construirlos y ejecutarlos. En este artículo voy a explicar el código relacionado con el sistema de expresiones que permite establecer las condiciones para cambiar de un estado a otro.

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  • 19/05/2017

    Continúo comentando el código fuente del programa WinCA, dedicado a los autómatas celulares. En este artículo voy a explicar los interfaces y las clases con las que se implementan los estados de las celdas y su edición. Puedes utilizar estos interfaces y clases como base para extender el funcionamiento de la aplicación.

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  • 12/05/2017

    Una vez revisado el funcionamiento de la aplicación WinCA, dedicada a los autómatas celulares, vamos a ver cómo está organizado el código fuente de la misma. En este artículo voy a explicar las propiedades de los estados de las celdas, y como se pueden extender para añadir nuevas funcionalidades implementando nuevas clases con los interfaces correspondientes.

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  • 05/05/2017

    En este artículo, tercero de la serie, continúo explicando el funcionamiento de la aplicación WinCA, para la construcción y ejecución de autómatas celulares. Esta vez voy a mostrar el lenguaje utilizado para definir las transiciones entre los diferentes estados de las celdas del autómata.

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  • 28/04/2017

    Este es el segundo artículo de la serie sobre la aplicación WinCA, dedicada a la construcción y ejecución de autómatas celulares. En este artículo voy a mostrar como diseñar los estados en los que se pueden encontrar las células del autómata y las propiedades que se les pueden asignar a los mismos, utilizando los diferentes editores del programa.

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  • 09/04/2016

    Usualmente, cuando realizamos un análisis de datos, consideramos que proceden de una distribución normal. De hecho, realizamos toda una batería de pruebas para verificar que se cumple este supuesto y, en caso de no ser así, tratamos de modificar los datos de manera que se cumpla. Esto es así porque la mayoría de las técnicas de análisis solo funcionan correctamente sobre datos normalmente distribuidos. Pero existen una serie de sistemas que presentan una dinámica compleja en los cuales no es válido aplicar esta hipótesis y en los que el ajuste de los datos solo conduce a distorsiones que invalidan los resultados.

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