LENGUAJE UML (Unified Modeling Language)

Lenguaje Unificado de Modelado (LUM o UML, por sus siglas en inglés, Unified Modeling Language) es el lenguaje demodelado de sistemas de software más conocido y utilizado en la actualidad; está respaldado por el OMG (Object Management Group). Es un lenguaje gráfico para visualizar, especificar, construir y documentar un sistema. UML ofrece un estándar para describir un "plano" del sistema (modelo), incluyendo aspectos conceptuales tales como procesos de negocio y funciones del sistema, y aspectos concretos como expresiones de lenguajes de programación, esquemas de bases de datos y componentes reutilizables.

Es importante resaltar que UML es un "lenguaje de modelado" para especificar o para describir métodos o procesos. Se utiliza para definir un sistema, para detallar los artefactos en el sistema y para documentar y construir. En otras palabras, es el lenguaje en el que está descrito el modelo.

Se puede aplicar en el desarrollo de software entregando gran variedad de formas para dar soporte a una metodología de desarrollo de software (tal como el Proceso Unificado Racional o RUP), pero no especifica en sí mismo qué metodología o proceso usar.

UML no puede compararse con la programación estructurada, pues UML significa Lenguaje Unificado de Modelado, no es programación, solo se diagrama la realidad de una utilización en un requerimiento. Mientras que, programación estructurada, es una forma de programar como lo es la orientación a objetos, sin embargo, la programación orientada a objetos viene siendo un complemento perfecto de UML, pero no por eso se toma UML sólo para lenguajes orientados a objetos.

UML cuenta con varios tipos de diagramas, los cuales muestran diferentes aspectos de las entidades representadas.

DIAGRAMAS

En UML 2.0 hay 13 tipos diferentes de diagramas. Para comprenderlos de manera concreta, a veces es útil categorizarlos jerárquicamente, como se muestra en la figura de abajo

Los Diagramas de Estructura enfatizan en los elementos que deben existir en el sistema modelado:

• Diagrama de clases
• Diagrama de componentes
• Diagrama de objetos
• Diagrama de estructura compuesta (UML 2.0)
• Diagrama de despliegue
• Diagrama de paquetes

Los Diagramas de Comportamiento enfatizan en lo que debe suceder en el sistema modelado:

• Diagrama de actividades
• Diagrama de casos de uso
• Diagrama de estados

Los Diagramas de Interacción son un subtipo de diagramas de comportamiento, que enfatiza sobre el flujo de control y de datos entre los elementos del sistema modelado:

• Diagrama de secuencia
• Diagrama de comunicación, que es una versión simplificada del Diagrama de colaboración (UML 1.x)
• Diagrama de tiempos (UML 2.0)
• Diagrama global de interacciones o Diagrama de vista de interacción (UML 2.0)

ESTANDARIZACION DE UML

Desde el año 2005. UML es un estándar aprobado por la ISO como ISO/IEC 19501:2005 Information technology — Open Distributed Processing — Unified Modeling Language (UML) Version 1.4.2.

ALGORITMO

ALGORITMO

En matemática, ciencias de la computación y disciplinas relacionadas, un algoritmo (del griego y latín, dixit algorithmus y éste a su vez del matemático persa Al Juarismi ) es un conjunto preescrito de instrucciones o reglas bien definidas, ordenadas y finitas que permite realizar una actividad mediante pasos sucesivos que no generen dudas a quien deba realizar dicha actividad. Dados un estado inicial y una entrada, siguiendo los pasos sucesivos se llega a un estado final y se obtiene una solución. 

TIPOS DE ALGORITMOS

La mayoría de los sistemas expertos utilizan algoritmos para el razonamiento. Este planteamiento tiene una limitación importante: el sistema es capaz de resolver solamente las situaciones previstas por quien ha diseñado el algoritmo. Por este motivo nadie califica de "inteligente" a un sistema de estas características. Existen distintos tipos de algoritmos de razonamiento: 

Algoritmos estáticos, es decir, algoritmos que funcionan siempre igual, independientemente del tipo de problema tratado. Por ejemplo, los sistemas basados en el método de resolución. 

Algoritmos probabilísticos, es decir, algoritmos que no utilizan valores de verdad booleanos sino continuos. Por ejemplo, los sistemas basados en lógica difusa. 

Algoritmos adaptativos, es decir, algoritmos con cierta capacidad de aprendizaje. Por ejemplo, los sistemas basados en redes neuronales. 

Los Algorítmos permiten resolver problemas computacionales mediante lenguajes de programación. Como Ejemplo podemos poner dos de los más usuales: 

Divide y Vencerás: Consiste en descomponer un problema en subproblemas, resolver cada subproblema y combinar las soluciones. El resultado, es la solución del problema original. Si los subproblemas son todavía demasiado grandes, se utiliza la misma táctica con ellos, esto es, dividirlos a ellos también, utilizando un algoritmo recursivo que vaya dividiendo más el sub-problema hasta que su solución sea trivial 

Backtracking: El Backtracking o esquema de vuelta atrás, es un esquema que de forma sistemática y organizada, genera y recorre un espacio que contiene todas las posibles secuencias de decisiones. Este espacio se denomina el espacio de búsqueda del problema, y se representa como un árbol sobre el que el algoritmo hace un recorrido en profundidad partiendo de la raíz. Se conoce de antemano el orden en que se van a generar y recorrer sus nodos, y se continúa recorriendo el árbol mientras se cumplan las restricciones. Éste método tiene tres posibles esquemas: encontrar una solución factible, encontrar todas las soluciones factibles, encontrar la mejor solución factible. 

Un algoritmo pueden además ser: 

Deterministico, sí en cada paso del algoritmo, es posible predecir la salida para una entrada dada. 

No determinísticos, sí existe uno ó más pasos en el algoritmo, para el cual es posible predecir cual será la salida. 

Por esa razón se tienen los siguiente tipos de problemas: 

I) Polinomial: Existe al menos un algoritmo polinomial determinístico que lo resuelve. 

II) No -Polinomiales: Solo existen algoritmos polinomiales del tipo no deterministico que los resuelven.

CIENCIAS EN LAS QUE SE APLICAN LOS ALGORITMOS  
Como se ha mencionado con anterioridad los Algoritmos se utilizan en Las ciencias de la computación al igual que en la Matemática  


APLICADA A COMPUTACION                                            

 APLICADA A MATEMATICA






































COMPLEJIDAD Y RELACION DE CONSUMO DE RECURSOS 

Computadoras Futuristicas

Todos hemos escuchado a nuestro cerebro ser comparado con un ordenador. Pero el profesor Jian-Jun Shu y sus alumnos de la Universidad Técnica de Nanyang están tomando esta comparación, literalmente.

Shu y su equipo de la Escuela Universitaria de Ingeniería Mecánica y Aeroespacial han propuesto una manera de utilizar las cadenas de ADN para las operaciones de computación.

Su artículo DNA-Based Computing of Strategic Assignment Problems, fue publicado recientemente en la revista Physical Review Letters. Shu señala que el cuerpo humano realiza cálculos que son naturalmente más rápidos que incluso el ordenador más rápido basado en silicio.

Así que Shu y sus estudiantes manipularon ADN en un tubo de ensayo. Ellos descubrieron que los filamentos se fusionan, que podrían cortarlos y realizar operaciones que afectan la capacidad del ADN para almacenar información.

“La informática basada en el silicio se basa en un sistema binario,” dijo Jian-Jun Shu. “Con la computación basada en ADN, se puede hacer más que unos y ceros. El ADN se compone de A, T G, C, lo que le da un mayor alcance. La computación basada en ADN tiene el potencial para hacer frente a datos borrosos, más allá de datos digitales.”

Shu dice que la computación basada en ADN se encuentra en etapas elementales y que deben hacerse más manipulaciones humanas.

FORMULAS

Dos fórmulas lógicas son equivalentes si tienen los mismos

valores de verdad para todos los posibles valores de verdad

de sus componentes atómicos.

Verdadero ¬(p → q) ≡ p ^ ¬q

Dos proposiciones P y Q son lógicamente equivalentes si

es una tautología, es decir, si las tablas de verdad de P y Q

son iguales

Falso ¬(p ∨ q) ≡ ¬p ^ ¬q

Si dos fórmulas lógicas son eqivalentes entonces la fórmula

que se obtiene al operarlas con la bicondiconal es una tautología.

verdadero ¬(p → q) ≡ p ^ ¬q

EQUIVALENCIAS

CIRCUITOS

TABLAS DE CIRCUITOS

tabla 1 y 2

tabla 3 de circuito 3

tabla 4 de circuito 4

tabla 5 de circuito 5

tabla 6 de circ. 6

tabla 7

tabla 8

tabla 10

tabla 10

CIRCUITOS Y TABLAS

TAUTOLOGIAS FUNDAMENTALES

Solución de los Problemas del Hombre que Calculaba

Pregunta NO.1

35+1=36 Camellos

36/2 =18 camellos,   36/3= 12 camellos, 36/4=9 camellos 

18+12+4=34  partes iguales

Los dos restantes se los queda Beremiz para poder repartir equitativamente

A los 35 les  suma el camello del amigo para poder realizar una operación exacta

Pregunta NO.2

5+3=8

5*3=15

3*3=9

19+9=24                  Por la cantidad de pedazos dados esa es la cantidad de monedas que va a recibir

15-8=7

9-8=1

Pregunta NO.3

Ventas                     Hospedaje  

200  …… ………………35                  100*1/5= 20

-100  ……………………20                     15*1/5=3

100 ……………………..15                     3*2=6

                                                       20+6=26 es la cantidad de denarios que pagarían por el hospedaje

                                                       

Pregunta NO.4

44-44= 0                                         

44/44=1                                                   

4/4 + 4/4= 8/4=2                                 

4+4+4/4= 12/4=3

 4+  4-4= 4

         4

4+4*4/4 = 4+16/4= 20/4= 5     

4+4+4=4+8 = 4+2 = 6

      4          4

44/4-4 = 11-4 = 7

4+4+4-4= 12-4=8

4+4+4/4 = 8 + 1 = 9

44-4=  40/4 = 10

4

       44

 √4+√4 = 11

44+4= 48/4 =  12

  4

44 + √4  = 11+2 = 13

4

4*4 – 4/√4 = 16-4/2= 16-2= 14

4*4- 4/4= 16-1=15

Pregunta NO.5

La técnica que usaba era la de observar y analizar detenidamente cada problema que se le presentaba  usaba la lógica y la razón obviamente

Arboles Sintacticos

Perdonar errores y desorden

ingeniero la tabla 1 la coloque al final porque me dio error y me la mostro al final espero su comprension

Tarea No. 2

p	q	p^q
0	0	0
0	1	0
1	0	0
1	1	1
Tabla1 p r (p^q) (p^q)^r 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 Tabla 2 p q ¬q (p→¬q) ¬(p→¬q) (p^¬q) ¬(p→¬q)^(p^¬q) 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 Tabla3 Tabla 4 p q ¬q p^q pv¬q 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 Tabla5 p q r p^q p^q^r 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 Tabla6 p q ¬q (p^¬q) ¬(p^¬q) ¬(p^¬q)^(p^¬q) 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0 Tabla7 p q ¬P ¬q ¬p^¬q (p^¬q) ¬¬(¬p^q)v(p^¬q) 0 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 p q r pvq pvq^r 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 Tabla8 p q ¬P ¬q ¬p^¬q ¬(¬p^¬q) (¬p^¬q¬)^(¬p^¬q) 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 1 0 Tabla9 Tabla10 p q r ¬r pvq 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 p q r p^q p^q--->r 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 tabla11 tabla12 p q r ¬r p^q p^q--->¬r 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 p ¬P p ssi ¬p 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 tabla13 p ¬q (p^¬q) ¬(p^¬q) ¬(p^¬q)^(p^¬q) 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 tabla14 p q ¬¬pv¬¬q 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 tabla15 p q p v q 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 tabla16 p q r p ssi q p ssi q v r 0 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 tabla17 p ¬P q (¬pvq) (p^q) [(¬pvq) v (p^q)] [(¬pvq) v ¬p] [(¬pvq) v (p^q)]--->[(¬pvq) v ¬p] 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 tabla18 p q ¬P ¬q pv¬q (pv¬q)--->(¬p---> ¬q) 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 tabla19  tabl p q ¬q p ssi ¬q pv¬q (p ssi¬q)  v ( pv¬q) 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 p ¬P q (¬pvq) (¬p--->q) 0 1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 0 1 1 1 tabla21 p q ¬P ¬q ¬p v¬q 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 tabla22 p q r ¬q ¬r (p--->q )^r ¬qvr (¬qvr)v¬r (p--->q )^r ssi (¬qvr)v¬r 0 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 tabla23 q r ¬q ¬r ¬q^r ¬(¬qvr) ¬q^r ---> ¬(¬qvr) ¬q^r ---> ¬(¬qvr) v¬r 0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 tabla24 p q r ¬r P--->q ¬(p v r) P--->q^r ¬(p v r)v¬r [P--->q^r]---> [¬(p v r)v¬r] 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 tabla25 p q r ¬r P--->q q--->r (P--->q)^q--->r p^¬r (P--->q)^(q--->r)--->(p^¬r) 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 1 1 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 tabla26 tabla27 p q r (q ^ r) ¬(¬q V r) ¬p↔(q ^ r) ¬p↔(q ^ r) V ¬(¬q V r) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 tabla28 p q (p V ¬q) (p → q) (¬p → q) [(p V ¬q) → (p → q)] [(¬p → q) V ¬p] [(¬p → q) V ¬p] V ¬p [(p V ¬q) → (p → q)] → [(¬p → q) V ¬p] V ¬p 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 tabla29 p q ¬(p V q) (p → q) [¬(p V q) V (p → q)] (¬p → q) [(¬p → q) V ¬p] [¬(p V q) V (p → q)] → [(¬p → q) V ¬p] 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 tabla30 p q r (p → q) (q → r) (p ^ r) (p → q) ^(q → r) (p → q) ^ (q → r) → (p ^ r) 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 tabla31 p q r p ^q (p ^ q → r) p V r (p ^q → r) → (p V r) 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 p q p^q 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 Tabla1