Programación básica en lenguaje C.

Este libro está recomendado para la iniciación a la programación de alumnos de los primeros cursos de ingenieros de telecomunicaciones, técnicos y superiores y de industriales. Los programas desarrollados con los conocimienros adquiridos en el libro pueden ejecutarse en cualquier computador sobre cualquier arquitectura, incluso teniendo un compilador para C++. El contenido de los diversos capítulos es el siguiente: 1. Describe la estructura de un programa en lenguaje C, la declaración y tipos de datos escalares, las instrucciones más sencillas y la construcción de expresiones, el capítulo termina con las sentencias para realizar la entrada/salida básica para la ejecución de los primeros programas. 2 y 3. Describen las sentencias clave para la realización de cualquier programa. 4. Describe cómo realizar un programa en partes, que en C se llamarán funciones. 5. Avanza en la declaración de datos: array y string. 6. Describe otros aspectos del lenguaje: preprocesadores, manejo de bits, entrada/salida con ficheros, biblioteca de C y algunas extensiones del mismo. Incluye tres apéndices con la tabla de precedencia de los operadores de C, ejemplos de declaraciones complejas que se pueden hacer en C, y una descripción del compilador de C en un entorno Unix: el cc.

Mecanización de semántica de lenguajes de programación: teoría, implementación y desarrollo.

El presente proyecto se enmarca en el área de métodos formales para computación; el objetivo de los métodos formales es asegurar, a través de herramientas lógicas y matemáticas, que sistemas computacionales satisfacen ciertas propiedades. El campo de semántica de lenguajes de programación trata justamente de construir modelos matemáticos que den cuenta de las diferentes características de cada lenguaje (estado mutable, mecanismos de paso de parámetros, órdenes de ejecución, etc.); permitiendo razonar de una manera abstracta, en vez de lidiar con las peculiaridades de implementaciones o las vaguezas de descripciones informales. Como las pruebas formales de corrección son demasiado intrincadas, es muy conveniente realizar estos desarrollos teóricos con la ayuda de asistentes de prueba. Este proceso de formalizar y corrobar aspectos semánticos a través de un asistente se denomina mecanización de semántica. Este proyecto – articulado en tres líneas: semántica de teoría de tipos, implementación de un lenguaje con tipos dependientes y semántica de lenguajes imperativos con alto orden - se propone realizar avances en el estudio semántico de lenguajes de programación, mecanizar dichos resultados, e implementar un lenguaje con tipos dependientes con la intención de que se convierta, en un mediano plazo, en un asistente de pruebas. En la línea de semántica de teoría de tipos los objetivos son: (a) extender el método de normalización por evaluación para construcciones no contempladas aun en la literatura, (b) probar la adecuación de la implementación en Haskell de dicho método de normalización, y (c) construir nuevos modelos categóricos de teoría de tipos. El objetivo de la segunda línea es el diseño e implementación de un lenguaje con tipos dependientes con la intención de que el mismo se convierta en un asistente de pruebas. Una novedad de esta implementación es que el algoritmo de chequeo de tipos es correcto y completo respecto al sistema formal, gracias a resultados ya obtenidos; además la implementación en Haskell del algoritmo de normalización (fundamental para el type-checking) también tendrá su prueba de corrección. El foco de la tercera línea está en el estudio de lenguajes de programación que combinan aspectos imperativos (estado mutable) con características de lenguajes funcionales (procedimientos y funciones). Por un lado se avanzará en la mecanización de pruebas de corrección de compiladores para lenguajes Algollike. El segundo aspecto de esta línea será la definición de semánticas operacional y denotacional del lenguaje de programación Lua y la posterior caracterización del mismo a partir de ellas. Para lograr dichos objetivos hemos dividido las tareas en actividades con metas graduales y que constituyen en sí mismas aportes al estado del arte de cada una de las líneas. La importancia académica de este proyecto radica en los avances teóricos que se propone en la línea de semántica de teoría de tipos, en las contribución para la construcción de pruebas mecanizadas de corrección de compiladores, en el aporte que constituye la definición de una semántica formal para el lenguaje Lua, y en el desarrollo de un lenguaje con tipos dependientes cuyos algoritmos más importantes están respaldados por pruebas de corrección. Además, a nivel local, este proyecto permitirá incorporar cuatro integrantes al grupo de “Semántica de la programación”.

Programación: teoría y aplicaciones

En este texto se utilizará el lenguaje de programación MatLab. Es una necesidad sentida en la Universidad de Medellín contar con un lenguaje que permita, de manera rápida, poner en práctica los conceptos teóricos tratados en las clases de Fundamentos de Programación y Programación Orientada a Objetos (para estudiantes de Ingeniera de Sistemas), lo que ha motivado la redacción de este texto. Su propósito es acercar a los estudiantes a una herramienta potente y fácil de utilizar en un tiempo reducido, con el fin de probar los algoritmos diseñados en clase y validarlos de acuerdo con los requerimientos impuestos. Se pretende con este texto servir de guía a los estudiantes de Fundamentos de Programación de la Universidad de Medellín y de otras universidades para que puedan poner en práctica los conceptos tratados en la clase teórica. En cada capítulo se presentan conceptos de los diferentes temas con ejemplos y problemas resueltos que le ayudarán a visualizar diversas maneras de construir algoritmos. Los problemas propuestos están pensados de tal manera que sirvan como base y ejercitación para otras asignaturas relacionadas con la programación de computadoras, como: Lenguajes de Programación, Estructuras de Datos, entre otras. De ahí la gran importancia de desarrollarlos, de tal manera, el estudiante conocerá las teorías y técnicas mediante las cuales podrá adquirir destrezas lógico-abstractas que le permitan conceptualizar e implementar algoritmos computacionales que solucionen problemas matemáticos mediante la estrategia de aprendizaje por ejemplos.

A programming environment having three levels of complexity for mobile robotics = Entorno de programación con tres niveles de complejidad para robótica móvil

This paper presents a programming environment for supporting learning in STEM, particularly mobile robotic learning. It was designed to maintain progressive learning for people with and without previous knowledge of programming and/or robotics. The environment was multi platform and built with open source tools. Perception, mobility, communication, navigation and collaborative behaviour functionalities can be programmed for different mobile robots. A learner is able to programme robots using different programming languages and editor interfaces: graphic programming interface (basic level), XML-based meta language (intermediate level) or ANSI C language (advanced level). The environment supports programme translation transparently into different languages for learners or explicitly on learners’ demand. Learners can access proposed challenges and learning interfaces by examples. The environment was designed to allow characteristics such as extensibility, adaptive interfaces, persistence and low software/hardware coupling. Functionality tests were performed to prove programming environment specifications. UV BOT mobile robots were used in these tests

Nuevas características del lenguaje OPScript para la creación de aplicaciones educativas.

Resumen tomado del autor. Este trabajo ha sido parcialmente financiado por la Universidad del País Vasco (UPV00141.226-T-15945/2004), el CICYT (TIC2002-03141) y la Diputación Foral de Gipuzkoa en un programa de la Unión Europea

Estudio de la robustez del análisis discriminante multivariado : propuesta de un ajuste bootstrap para la significación estadística de los coeficientes de la técnica.

1. Realizar un estudio exhaustivo del Análisis Discriminante para evaluar su robustez con el fin de hacer las pertinentes recomendaciones al psicólogo aplicado; 2. Determinar criterios estadísticos que ayuden a las interpretaciones heurísticas de los coeficientes más relevantes, para la evaluación de las contribuciones de las variables a las funciones discriminantes. Primera investigación: Se trabajó con un diseño factorial 4x2x3x2x2 lo que supone 96 condiciones experimentales. Las cinco variables eran: a. Normalidad de las variables, b. Varianza de los grupos, c. Número de variables, d. Número de grupos, 5. Número de sujetos en cada grupo. Variable Dependiente: Para cada una de las 200 replicaciones Monte Carlo se obtuvieron las lambdas de Wilks, las V de Bartlett y su probabilidad asociada, como índice de la significación de criterio discriminante. Segunda investigación: Para esta investigación se replicó el diseño de la primera investigación, es decir, las 96 condiciones experimentales con todos los factores, otorgando ahora el perfil de diferencias grupales siguiente para las condiciones con tres grupos y para las condiciones con seis grupos. Se mantuvieron constantes las correlaciones entre las variables e iguales a las de la primera investigación, 0,70. El valor de los parámetros fue obtenido mediante el programa DISCRIMINANT del SPSS/PC+. Hardware: El trabajo de simulación se llevó a cabo con ocho ordenadores personales clónicos PC:PENTIUM/100 Mhz., con 16 MB de RAM. Software: Los procedimientos necesarios para la investigación fueron realizados en el lenguaje de programación GAUSS 386i, versión 3.1 (Aptech Systems, 1994). 1. Los métodos de simulación y concretamente, el método de muestreo bootstrap, son de gran utilidad para los estudios de robustez de las técnicas estadísticas, así como en los de inferencia estadística: cálculo de intervalos de confianza; 2. El Análisis Discriminante es una técnica robusta, siempre y cuando se cumpla la condición de homogeneidad de las varianzas; 3. El Análisis Discriminante no es robusto ante problemas de heterogeneidad en las siguientes condiciones: Con seis o menos variables,cuando los tamaños grupales son diferentes. Para tamaños iguales, si además se presenta una alteración conjunta de asimetría y apuntamiento; 4. Cuando la violación del supuesto de homogeneidad viene provocada porque la varianza mayor la presenta el grupo con menos sujetos la técnica se vuelve demasiado liberal, es decir, se produce un alto grado de error tipo I; 5. Los coeficientes de estructura son más estables e insesgados que los típicos; 6. Es posible determinar los intervalos confidenciales de los coeficientes de estructura mediante el procedimiento sugerido por Dalgleish (1994). 1. El Análisis Discriminante se puede utilizar siempre que se cumpla la condición de Homogeneidad de varianzas. Es por tanto, absolutamente necesario comprobar antes de realizar un Análisis Discriminante este principio, lo cual se puede llevar a cabo a través de cualquiera de los estadísticos pertinentes y, en especial, la prueba de Box; 2. Ante la heterogeneidad de varianzas si el número de variables independientes es seis o inferior, deberá tenerse en cuenta que el número de sujetos debe ser igual en todos los grupos y que las variables no presenten alteraciones conjuntas de asimetría y apuntamiento,por lo que, como paso previo deberá comprobarse la distribución de las variables y detectar si se presenta esta alteración. En cualquier otra condición, y ante la presencia de heterogeneidad de varianzas no se puede utilizar la técnica. Cuando el número de variables predictoras sea nueve o más, podrá utilizarse la técnica siempre, a excepción de diferentes tamaños grupales y no normalidad de las variables. El investigador aplicado deberá conocer la posibilidad que proponemos de apoyatura estadística para la toma de decisiones.

Programación avanzada en Turbo Pascal.

Este manual ofrece los conceptos fundamentales para la programación con el lenguaje de programación Pascal. La obra se estructura en seis partes: 1. Lenguaje de programación de alto nivel : el Pascal. 2. Conceptos avanzados de lenguaje de alto nivel. 3. Diseño y evaluación de algoritmos. 4. Tipos abstractos de datos. 5. Tipos abstractos de datos avanzados. 6. Nuevos conceptos de programación.

El software matemático y los lenguajes de programación.

Resumen del autor

Desarrollo de un programa de enseñanza asistida por ordenador sobre Programación Estructurada.

Desarrollo de un programa de enseñanza asistida por ordenador sobre programación estructurada. El contenido son algoritmos, tipos de datos, estructuras de control, estructuras de datos y métodos de programación. Los contenidos prácticos están constituídos por el lenguaje de programación Pascal, tipos de datos, control de flujo, funciones y procedimientos..

El mundo de Karel : un posible puente para la introducción al lenguaje LOGO.

Tras realizar una serie de consideraciones sobre Informática y Enseñanza se analiza el lenguaje LOGO considerado por parte de los autores como el más adecuado para enseñar a programar en EGB. Además se trata la planificación de la enseñanza de la Informática y su utilización como vehículo de transmisión de información.

GEDEON : generador de oraciones en lenguaje natural una aproximación computacional a los procesos de codificación gramatical.

En esta investigación, se procede a la realización de una formalización computacional de los procesos de codificación gramatical.. En el desarrollo de la misma, se integran conocimientos procedentes de la psicología y de la inteligencia artificial. El sistema GEDEON es un generador automático de oraciones individuales en castellano, para un dominio conceptual restringido.. Este sistema constituye la propuesta de modelo teórico y programa de simulación de la codificación gramatical de este trabajo..

Representación mental y programación de ordenadores.

Resúmen tomado del autor. Resumen en inglés y castellano

Scratch y Necesidades Educativas Especiales : programación para todos.

Resumen basado en el de la publicación

Entornos de programación para sistemas distribuidos tolerantes de fallos

[ES] En este artículo se presenta el diseño de una herramienta de configuración para aplicaciones distribuidas cooperativas y tolerantes a fallos escritas en el lenguaje de programación Drago.