miércoles, 8 de diciembre de 2010

MAQUINA DE ESTADO


Máquina de estados
De Wikipedia, la enciclopedia libre

Se ha sugerido que este artículo o sección sea fusionado con Autómata finito (ver la discusión al respecto).Una vez que hayas realizado la fusión de artículos, pide la fusión de historiales en WP:TAB/F.

Se denomina máquina de estados a un modelo de comportamiento de un sistema con entradas y salidas, en donde las salidas dependen no sólo de las señales de entradas actuales sino también de las anteriores. Las máquinas de estados se definen como un conjunto de estados que sirve de intermediario en esta relación de entradas y salidas, haciendo que el historial de señales de entrada determine, para cada instante, un estado para la máquina, de forma tal que la salida depende únicamente del estado y las entradas actuales.

Una máquina de estados se denomina máquina de estados finitos (FSM por finite state machine) si el conjunto de estados de la máquina es finito, este es el único tipo de máquinas de estados que podemos modelar en un computador en la actualidad; debido a esto se suelen utilizar los terminos máquina de estados y máquina de estados finitos de forma intercambiable. Sin embargo un ejemplo de una máquina de estados infinitos seria un computador cuántico esto es debido a que los Qubit que utilizaría este tipo de computadores toma valores continuos, en contraposición los bits toman valores discretos (0 ó 1). Otro buen ejemplo de una máquina de estados infinitos es una Máquina universal de Turing la cual se puede definir teóricamente con una "cinta" o memoria infinita.
La representación de una máquina de estados se realiza mediante un Diagrama de estados, sin embargo también es posible utilizar un Diagrama de flujo.
Es posible clasificar las máquinas de estados en aceptoras o transductoras:
  • Aceptoras (también llamadas reconocedoras o discriminadoras): Son aquellas en donde la salida es binaria (si/no), depende únicamente del estado y existe un estado inicial. Puede decirse, entonces, que cuando la máquina produce una salida "positiva" (es decir, un "si"), es porque ha "reconocido" o "aceptado" la secuencia de entrada. En las máquinas de estados aceptoras, los estados con salida "positiva" se denominan estados finales.
  • Transductoras: Son las más generales, que convierten una secuencia de señales de entrada en una secuencia de salida, pudiendo ésta ser binaria o más compleja, depender de la entrada actual (no sólo del estado) y pudiendo también prescindirse de un estado inicial.
La bibliografía a veces llama autómata finito a las aceptoras, mientras que en otros casos se emplea autómata como sinónimo de máquina de estados sin importar su tipo.
Las aceptoras son los de mayor interés en la Teoría de la Computación, más precisamente en la Teoría de autómatas, siendo éstas ramas de la matemática. Las transductoras, en cambio, lo son en la electrónica digital y la computación práctica. Es por eso que, por lo general, en los textos sobre matemática y ciencias de la computación se suele hablar de autómatas (y se refieren a las aceptoras) mientras que los de electrónica y computación práctica hablan de máquinas de estados (y se refieren a los transductoras).

En UML(Lenguanje Unificado de Modelado), Dice que una maquina de estado es aquel comportamiento, que permite hacer un seguimiento de la vida de un objeto en el transcurso de un tiempo finito


Modelo de una maquina de estado finito
La maquina lee una secuencia de símbolos de entrada que están almacenados en una cinta de entrada y almacena una secuencia de símbolos de salida en una cinta de salida. Supóngase que la maquina se encuentra en un estado SI y que lee sus símbolos de entrada a1 en una cabeza de lectura. Se aplica entonces la transformación l causando así que la cabeza de escritura registre un símbolo ok en la cinta de la salida. La función d hace que la maquina entre en el estado SJ. La maquina procede a leer el siguiente símbolo de entrada y continua su operación hasta que se hayan procesado todos los símbolos en la cinta de entrada.
Ejemplo: lo siguiente define una maquina de estado finito con 2 símbolos de entrada, 3 estados internos y 3 símbolos de salida.
I={a,b}
S={q0,q1,q2}
O={x,y,z}
=función de próximo estado SXI

(q0,a)=q1
(q1,a)=q2
(q2,a)=q0
(q0,b)=q2
(q1,b)=q1
(q2,b)=q1


= función de salida SXI=O definida por:

(q0,a)=x
(q1,a)=x
(q2,a)=z
(q0,b)=y
(q0,b)=z
(q2,b)=y


NOTA: es tradicional usar la letra q para los estados de la maquina y usar el símbolo q0 para el estado inicial.
ACTIVIDADES OBLIGATORIAS
  1. Las maquinas de estado finito están compuestas de 5 elementos, relacione cada uno de estos elemento con algún objeto que utilice cotidianamente y describa su funcionamiento.
ACTIVIDADES SUGERIDAS
  1. Mencione que relación tienen las maquinas de estado finito con las gramáticas y los lenguajes formales.
RECURSOS PARA AMPLIAR EL TEMA
AUTOEVALUACION
  1. En un compilador mencione que representan los símbolos de entrada, estados internos y símbolos de salida.



 


Dos máquinas finitas se comportan como una conectada a un bus infinito: .... Es una cómoda caracterización de la máquina que regula la frecuencia, ...
Todos los sistemas, como las máquinas finitas, pueden ser controlados por una fuente sincronizadora. Esta fuente, se da gracias a un evento llamado se˜nal ...
sistema aritmético tampoco puede ser probada en los límites de la lógica finita permitida. Esto es algo así como que las “máquinas finitas” que contienen ...
Máquinas finitas de estado. Tiempo de propagación o retardo del biestable (delay time) ... Máquinas finitas de estado. Anchura del reloj tWH y tWL ...
Taller de maquinas de estado finitas. 1. A continuación se listará el codigo en VHDL del ejercicio maquina de Moore desarrollado en clase(una versión ...
2.7 Problemas en el diseño de máquinas finitas de estado borrosas. ..... Paso 2: Procesamiento de las trazas mediante la máquina finita de estados borrosa. ...
posible hablar de dos tipos diferentes de máquinas de estado finitas: Máquina de Moore. Máquina de Mealy. Estado Siguiente = F(Estado Actual, Entrada) ...
Registros, contadores y máquinas finitas de estados. 1.1. Ejemplos de registros. 1.1.1. Registros de almacenamiento paralelo. Son los más frecuentes, ...

    

DIAGRAMAS DE ESTADO

Diagrama de estados
De Wikipedia, la enciclopedia libre
En UML, un diagrama de estados es un diagrama utilizado para identificar cada una de las rutas o caminos que puede tomar un flujo de información luego de ejecutarse cada proceso.
Permite identificar bajo qué argumentos se ejecuta cada uno de los procesos y en qué momento podrían tener una variación.
El diagrama de estados permite visualizar de una forma secuencial la ejecución de cada uno de los procesos.
 externos
Los diagramas de estado describen gráficamente los eventos y los estados de los objetos. Los diagramas de estado son útiles, entre otras cosas, para indicar los eventos del sistema en los casos de uso.
Un evento es un acontecimiento importante a tomar en cuenta para el sistema. Un estado es la condición de un objeto en un momento determinado: el tiempo que transcurre entre eventos. Una transición es una relación entre dos estados, e indica que, cuando ocurre un evento, el objeto pasa del estado anterior al siguiente.


Diagramas de estado
Los diagramas de estado describen gráficamente los eventos y los estados de los objetos. Los diagramas de estado son útiles, entre otras cosas, para indicar los eventos del sistema en los casos de uso.
Unevento es un acontecimiento importante a tomar en cuenta para el sistema. Unes tado es
la condición de un objeto en un momento determinado: el tiempo que transcurre entre
eventos. Una
tr ans ición es una relación entre dos estados, e indica que, cuando ocurre un
evento, el objeto pasa del estado anterior al siguiente.
En UML, los estados se representan mediante óvalos. Las transiciones se representan
mediante flechas con el nombre del evento respectivo. Se acostumbra poner un estado inicial
(círculo negro). Por ejemplo:

Un diagrama de estado representa el ciclo de vida de un objeto: los eventos que le ocurren,
sus transiciones, y los estados que median entre estos eventos.
En particular, es útil hacer diagramas de estado para describir la secuencia permitida de eventos en los casos de uso. Por ejemplo, en el caso de usocom pr ar Pr oductos no está permitido efectuarpagoT ar jeta mientras no haya ocurrido el eventoter m inar Venta.
Un diagrama de estado que describe los eventos globales del sistema y su secuencia en un
caso de uso es un
diagrama de estado para casos de uso. Por ejemplo, una versión
simplificada del diagrama de estados para el caso de uso
com pr ar Pr oductos es el siguiente:
Una versión más completa del diagrama anterior se muestra en la siguiente figura:
El diagrama anterior aun no está completo, pues falta considerar algunos casos
excepcionales, como por ejemplo, si al rechazar una tarjeta de crédito o un cheque, el cliente
decide pagar usando otro método, por ejemplo pagando en efectivo.

       

miércoles, 1 de diciembre de 2010

UML(Historia, Definicion e Implementacion)

PASOS DE AUTOPLANIFICACION,AUTORREGULACION,AUTOEVALUACION

PLANIFICACION
Hay varios planificación fiscal para los distintos grupos de edad son esenciales. En diferentes grupos de edad la planificación fiscal sería diferente.
Es ideal para seleccionar e identificar a cada grupo la buena opción de ahorro de impuestos. Para cada grupo, es mejor para identificar la posible planificación fiscal de antelación para evitar prisas de última hora. La empresa de alquiler de muchas personas y el asesor fiscal les ayudan a dar idea de ahorro de impuestos, pero si es posible, es ideal para obtener los beneficios fiscales de los diferentes grupos.

1. La única persona que puede conseguir el ahorro de impuestos por invertir en Roth 401 (k) y IRA hacer contribuciones lo antes posible.
2. Ahorro de impuestos para los jóvenes deben tener para realizar un seguimiento sobre la mudanza. También puede utilizar el Roth para dar beneficios a guardar su dinero para su hogar y la boda.
3. Para los jóvenes la familia, usted debe obtener contrato de cuenta, sus jóvenes miembros de la familia recibe beneficios bajo el plan 529.
4. Si usted es mayor de lo que usted debe obtener los beneficios fiscales en el marco del los beneficios del Seguro Social, debe tener la historia clínica para obtener los beneficios.
AUTORREGULACION
Respuestas
 
La autorregulación se refiere a la capacidad de una entidad para regularse a si misma, en base al control y monitoreo voluntario. O sea se regula el propio funcionamiento como un todo o en sus partes (variables escogidas para la medición).

Esto es un concepto sumamente amplio, aplicable a todos los campos, desde la biología, psicología, hasta campos como la economía o la política.

Ya que lo preguntas en la sección de sociedad, en este contexto te puedo decir que la autorregulación consiste en el control espontáneo o voluntario de una organización, y su propio monitoreo, lo que se opone a lo que se conoce como control estatal. Es un tema ampliamente debatido, pero lo que está claro es que para que exista autorregulación deben existir los marcos que la incentiven, y que además la definan en sus alcances (ya todos sabemos en el ámbito económico, que se supone es en gran parte autorregulado, lo que ocurre si no se fijan marcos y estándares). O sea tiene que haber necesariamente algo de control estatal que defina los márgenes, pero la discusión se basa en cuanto de este control debe haber.

Otro ámbito interesante es el de la Internet, donde gran parte de los marcos que la regulan han surgido como una forma de autorregulación (estándares de construcción de páginas, protocolos, etc...), lo que nadie ha impuesto (salvo en algunos países en relación con los derechos de autor, pero ese es otro polémico tema).

AUTOEVALUACION

APRENDIZAJES AUTONOMOS

El aprendizaje en comunidades es una forma nueva de abordar las actuales tendencias pedagógicas que exige la sociedad y la modernidad. Uno de los principales desafíos de las escuelas o instituciones es adecuar los contenidos curriculares dentro de estos esquemas que sugieren la elaboración de nuevas formas de pensamiento.
Asimismo, dentro del aprendizaje autónomo se debe acudir a un recurso más sofisticado con el que cuenta el ser humano: la memoria, ya que cuando el niño se enfrenta a un problema acude a sus antiguos conocimientos para establecer relaciones de comparación. Luego de este proceso el niño elabora juicios retrospectivos donde se valida el conocimiento y las formas de aprendizaje del mismo. El niño acude a su memoria para desarrollar habilidades y estrategias que pueda aplicar en el problema planteado. La siguiente fase es la del aprendizaje colaborativo en la que se hacen negociaciones sobre las posibles soluciones al problema.
El aprendizaje colaborativo (Collaborative Learning) es un conjunto de métodos de instrucción y entrenamiento apoyados con tecnología así como estrategias para propiciar el desarrollo de habilidades mixtas (aprendizaje y desarrollo personal y social) donde cada miembro del grupo es responsable tanto de su aprendizaje como del de sus compañeros. Esto busca propiciar espacios en los cuales se de el desarrollo de habilidades individuales y grupales a partir de la discusión entre los estudiantes al momento de explorar nuevos conceptos. Según Díaz Barriga (2002) el aprendizaje colaborativo se caracteriza por la igualdad que debe tener cada individuo en el proceso de aprendizaje y la mutualidad, entendida como la conexión, profundidad y bidireccionalidad que alcance la experiencia, siendo ésta una variable en función del nivel de competitividad existente, la distribución de responsabilidades, la planificación conjunta y el intercambio de roles. Son elementos básicos la interdependencia positiva, la interacción, la contribución individual y las habilidades personales y de grupo.
La expresión "aprendizaje colaborativo" se refiere a metodologías de aprendizaje que incentivan la colaboración entre individuos para conocer, compartir, y ampliar la información que cada uno tiene sobre un tema. Esto se logra compartiendo datos mediante espacios de discusión reales o virtuales. El aprendizaje colaborativo surge mayormente de instancias de trabajo en grupos o trabajo colaborativo. En este caso los participantes unidos en grupos juegan roles que se relacionan, complementan y diferencian para lograr una meta común. Para lograr colaboración se requiere que los participantes trabajan juntos en una tarea mutua para producir algo que no podrían producir individualmente. Los elementos básicos del trabajo colaborativo son:
  • Objetivos: el desarrollo de la persona; más indefinido, se busca el desarrollo humano.
  • Ambiente: abierto, libre, que estimule la creatividad.
  • Motivación: supeditada al compromiso personal: libertad para participar o no.
  • Tipo de proceso: se pueden dar procesos formales e informales.
  • Aporte individual: conocimiento y experiencia personal para el enriquecimiento del grupo.
  • Pasos del proceso grupal: no son tan rígidos, pueden cambiar pues se deben adaptar al desarrollo grupal.
  • Reglas: generadoras, no limitan ni encasillan sino que generan creatividad.
  • Desarrollo personal: es el objetivo, junto con el desarrollo grupal.
  • Productividad: secundaria. El objetivo es lo que se aprende en la experiencia colaborativa.
  • Preocupación: la experiencia en sí misma. La motivación es intrínseca.
  • Software: no determinante; flexible, debe brindar posibilidades virtualmente ilimitadas.
  • Una meta común.
  • Un sistema de recompensas (grupal e individual).
  • Respuestas distribuidas.
  • Normas claras.
  • Un sistema de coordinación
  • Interdependencia positiva
  • Interacción
  • Contribución individual
  • Habilidades personales y de grupo
  • Autoevaluación del grupo.

 

[editar] Ventajas del aprendizaje colaborativo

Algunas de sus ventajas son estimular las habilidades personales, disminuir los sentimientos de aislamiento, favorecer los sentimientos de autosuficiencia y propiciar, a partir de la participación individual, la responsabilidad compartida por los resultados del grupo.
Con relación al conocimiento, el trabajo colaborativo permite el logro de objetivos cualitativamente más enriquecedores en contenidos, lo que asegura la calidad y exactitud en las ideas y soluciones planteadas. También propicia en el alumno la generación de conocimiento, porque se ve involucrado en el desarrollo de investigaciones, en donde su aportación es muy valiosa porque no permanece pasivo solo captando información.
El conocimiento colaborativo




El trabajo en colaboración implica la generación de lazos que apunten a socavar la cultura del individualismo. La colaboración implica una red compartida de trabajo y compromiso. El trabajo en redes implica la necesidad de consensuar objetivos en común, distribuir roles y construir en conjunto un trabajo, un proyecto o la resolución de un caso o problema. Se ponen en juego procesos de negociación de significados propios de nuestra vida en una cultura y en una sociedad determinada. La categoría de conocimiento colaborativo da cuenta de modos compartidos en la construcción del conocimiento. Una de las propuestas del conocimiento colaborativo hace referencia a un uso específico del e-mail. Este soporte comunicacional se emplea también para la elaboración de proyectos en forma conjunta. El intercambio que se realiza vía correo electrónico resulta enriquecedor tanto para docentes como estudiantes. Expertos y novatos comparten espacios virtuales de aprendizaje. El conocimiento entonces se “distribuye” en un soporte físico que simula una conversación didáctica y que permite la reflexión en torno al propio proceso de construcción del conocimiento. En el conocimiento colaborativo, las diferentes miradas van contribuyendo a orientar al estudiante desde diversas vías en los procesos de resolución de problemas. Además, cuando la introducción de tecnologías va acompañada de un replanteo del vínculo entre el docente y los estudiantes, en términos de significación moral, impacta en la vida personal y académica de los docentes y en los modos de acceso y de apropiación del conocimiento por parte de los estudiantes. Nos referimos a un sentido moral en los términos de lo que Fenstermacher (1989) define como buena enseñanza.

Trabajar con otros y desde la perspectiva del conocimiento colaborativo implica un proceso permanente de descentración (de entender la perspectiva del otro para un trabajo conjunto) y de recentración (volver a pensar el proceso de aprendizaje). De esta manera, el alumno se ve obligado a tener en cuenta su acción y la de su compañero, y a elaborar una estructuración que integre y contemple las divergencias y disonancias o que las recupere como tales. Implica la necesidad de consensuar objetivos en común, distribuir roles y construir un trabajo en conjunto, un proyecto o la resolución de un problema.

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