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Todas las aplicaciones de tratamiento masivo de datos se pueden beneficiar de la capacidad de proceso cada vez mayor que tienen los modernos equipos informáticos que ya están al alcance del bolsillo de cualquiera. En este artículo voy a presentar una comparativa básica de rendimiento entre varias plataformas CPU / GPU utilizando como base el archiconocido conjunto de Mandelbrot y su asombrosa representación gráfica.

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Para finalizar esta serie sobre la programación de aplicaciones multitarea, voy a mostrar el uso de un sencillo mecanismo que permite implementar métodos asíncronos que permiten ceder sus tiempos de espera para la ejecución de otras tareas paralelas o eventos disparados por controles del interfaz de usuario.

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Hasta ahora he mostrado ejemplos de multitarea que dejaban la aplicación bloqueada hasta que terminaban. Esto no resulta muy útil en la práctica. Lo normal es que el usuario pueda seguir interactuando con la aplicación mientras se ejecutan las tareas en el fondo, y que estas puedan interactuar a su vez con el interfaz de usuario.

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En las aplicaciones multitarea existe una problemática con el acceso concurrente a los recursos, como archivos o memoria, por varias tareas simultáneamente. Dos tareas no pueden escribir al mismo tiempo en la misma dirección de memoria, es necesario asegurarse de que algunos datos no se modifiquen mientras los estamos leyendo o cosas por el estilo. En este artículo revisaré los mecanismos que proporciona .NET Framework para tratar con estos problemas.

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Después de revisar las clases para implementar la multitarea básica, en este artículo voy a revisar diferentes mecanismos que permiten realizar una sincronización entre varias tareas, todos ellos definidos en el espacio de nombres System.Threading, con los que se puede organizar el trabajo cuando las interacciones entre tareas requieren de un orden determinado.

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Con este artículo comienza una serie en la que voy a revisar los mecanismos básicos que proporciona .NET Framework para la implementación de aplicaciones multitarea. En primer lugar voy a mostrar las clases básicas que permiten lanzar múltiples procesos y hacer una comparativa de rendimiento entre ellas.

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Este es el artículo final de la serie dedicada al programa WinCA, que permite editar y ejecutar autómatas celulares. Para terminar voy a revisar el código que se encarga del autómata en sí, utilizando todas las clases e interfaces explicadas en los artículos anteriores.

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Continúo explicando lo más básico del código de la aplicación WinCA, dedicada a la construcción y ejecución de autómatas celulares. En esta ocasión voy a hablar de la implementación de las celdas y otras clases auxiliares utilizadas en la construcción de los autómatas propiamente dichos.

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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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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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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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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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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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Los autómatas celulares son modelos matemáticos utilizados para estudiar la evolución de sistemas dinámicos complejos, mediante la realización de simulaciones de las interacciones a lo largo del tiempo de un gran número de elementos, llamados células o celdas. En esta serie de artículos voy a presentar la aplicación WinCA, con la que se pueden construir y ejecutar este tipo de objetos.

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Los sistemas de funciones iteradas (IFS por sus siglas en inglés) son una herramienta matemática sencilla para construir conjuntos fractales por medio de un conjunto de aplicaciones afines contractivas. Este método fue desarrollado por M.F. Barnsley en 1985. En concreto, resulta de utilidad para obtener un fractal autosemejante a base de aplicar de forma iterativa el sistema de funciones a un conjunto cualquiera, hasta llegar a una buena aproximación del fractal que constituye el atractor del sistema.

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En este nuevo artículo de la serie sobre caracterización gráfica de series temporales procedentes de sistemas dinámicos con dinámica caótica, voy a hablar de una forma de representar dichos sistemas en el dominio del espacio, de forma independiente del tiempo, el diagrama de fases. Con este tipo de diagramas, se pueden observar los atractores del sistema. Un atractor es un punto, una curva, en general, un conjunto de puntos al que convergen las ecuaciones del sistema, que nos permite hacernos una idea del comportamiento típico del mismo.

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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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