El papel de la memoria de trabajo en el cálculo mental un cuarto de siglo después de Hitch = The role of working memory in mental arithmetic a quarter of century after Hitch

Desde que Hitch (1978) publicó el primer estudio sobre el rol de la memoria de trabajo en el cálculo han ido aumentando las investigaciones en este campo. Muchos trabajos han estudiado un único subsistema, pero nuestro objetivo es identificar qué subsistema de la memoria de trabajo (bucle fonológico, agenda viso-espacial o ejecutivo central) está más implicado en el cálculo mental. Para ello hemos realizado un estudio correlacional en el que hemos administrado dos pruebas aritméticas y nueve pruebas de la “Bateria de Test de Memòria de Treball” de Pickering, Baqués y Gathercole (1999) a una muestra de 94 niños españoles de 7-8 años. Nuestros resultados indican que el bucle fonológico y sobretodo el ejecutivo central inciden de forma estadísticamente significativa en el rendimiento aritmético

Select-divide-and-conquer method for large-scale configuration interaction

A select-divide-and-conquer variational method to approximate configuration interaction (CI) is presented. Given an orthonormal set made up of occupied orbitals (Hartree-Fock or similar) and suitable correlation orbitals (natural or localized orbitals), a large N-electron target space S is split into subspaces S0,S1,S2,...,SR. S0, of dimension d0, contains all configurations K with attributes (energy contributions, etc.) above thresholds T0={T0egy, T0etc.}; the CI coefficients in S0 remain always free to vary. S1 accommodates KS with attributes above T1≤T0. An eigenproblem of dimension d0+d1 for S0+S 1 is solved first, after which the last d1 rows and columns are contracted into a single row and column, thus freezing the last d1 CI coefficients hereinafter. The process is repeated with successive Sj(j≥2) chosen so that corresponding CI matrices fit random access memory (RAM). Davidson's eigensolver is used R times. The final energy eigenvalue (lowest or excited one) is always above the corresponding exact eigenvalue in S. Threshold values {Tj;j=0, 1, 2,...,R} regulate accuracy; for large-dimensional S, high accuracy requires S 0+S1 to be solved outside RAM. From there on, however, usually a few Davidson iterations in RAM are needed for each step, so that Hamiltonian matrix-element evaluation becomes rate determining. One μhartree accuracy is achieved for an eigenproblem of order 24 × 106, involving 1.2 × 1012 nonzero matrix elements, and 8.4×109 Slater determinants