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Computación y Sistemas

versão On-line ISSN 2007-9737versão impressa ISSN 1405-5546

Comp. y Sist. vol.6 no.4 Ciudad de México Abr./Jun. 2003

 

Editorial

La presente edición de nuestra revista, que comprende seis artículos, se enfoca en dos temas: Procesamiento de Imágenes y Economía. No obstante que los tres artículos presentados en las páginas 247–252, 293–299 y 300–311 tienen como tema principal el procesamiento de imágenes, usan tres diferentes puntos de vista para su análisis. Similarmente, los dos artículos de las páginas 253–272 y 273–283, cuyo tema común es la economía, basan sus enfoques en dos métodos completamente diferente. El sexto artículo, y último, trata el tema de control neuronal.

El procesamiento de imágenes es una de las muchas aplicaciones de la ciencia de la computación. El artículo básico de C. Yáñez, pp. 300–311, es un resumen de su trabajo de tesis doctoral, la cual fue dirigida por J. L. Díaz de León; el examen de grado se presentó en marzo de 2002 en el Centro de Investigación en Computación del IPN (México, D. F.). El autor propone un modelo de memorias asociativas, llamadas αβ, como un reto ante las memorias morfológicas. En general, la estructura de una memoria asociativa involucra dos fases: aprendizaje y recuperación de patrones, pero el fundamento teórico difiere de un modelo a otro. Las memorias asociativas αβ se basan en dos operaciones binarias originales, las cuales dan lugar, mediante combinaciones, a cuatro operaciones entre vectores y matrices. Además, la densidad aritmética de las nuevas memorias es menor a la de las morfológicas. Un tipo de memorias asociativas αβ son robustas a ruido aditivo pero vulnerables a ruido sustractivo, mientras que con el otro tipo sucede lo contrario, por dualidad Obviamente, estas nuevas estructuras proporcionan una herramienta mejorada para las operaciones principales de Morfología Matemática.

Los otros dos artículos sobre procesamiento de imágenes son más cortos, y se enfocan más en una aplicación definida. E. Bribiesca y C. Velarde, pp. 247–252, proponen una nueva manera de manipular graficaciones que involucran un gran número de voxeles. El concepto clave aquí es la suma de las áreas de contacto entre voxeles vecinos, y se ilustra con una representación digital del volcán Iztaccíhuatl.

El artículo de J. Salas, pp. 293–299, establece y resuelve un problema inverso: cómo recuperar el movimiento de una videocámara a partir del flujo de imagen. El autor formaliza una solución para tres casos, simples pero frecuentes en una cámara: cuando ésta avanza en dirección de su eje focal, gira alrededor de su centro óptico y se traslada perpendicularmente a su eje focal.

En econometría, los modelos computacionales aparecen en diferentes contextos. J. L. Gordillo y Ch. R. Stephens se proponen generar un mercado financiero artificial por medio de inteligencia artificial, pp, 253–272, La originalidad de su enfoque reside en los tipos de comportamiento que han sido capaces de insertar en su modelo. Por ejemplo, pueden describir una evolución del mercado debido a '"market makers", cuya tarea consiste en proporcionar liquidez. Este enfoque les permite también tratar de manera separada varios modelos básicos de organización, de los cuales los mercados reales resultan ser combinaciones.

A diferencia del trabajo previo, el segundo trabajo en econometría, en las pp. 273–283, usa un material matemático sofisticado, aunque el modelo obtenido se experimenta en un caso real de estudio. M. L. Vílchez, F. Velasco, L. González y J. A. Ortega se preguntan bajo qué condiciones un sistema dinámico no lineal se vuelve inestable y provoca discontinuidades en los parámetros que lo describen. Las llamadas "bifurcaciones de Hopf" producen ciclos límite los cuales se consideran como una clave para los controles óptimos. El artículo finaliza con una aplicación a la pesquería "chamelea gallina" del litoral sur atlántico español, donde se estiman las bifurcaciones del modelo.

El artículo de M. Goire, M. Flores, M. Bonilla y I. Baruch, pp. 284–292, propone un modelo de referencia para control neuronal. La estructura interna, un sistema lineal de segundo orden, permite separar la identificación de cada subsistema. Además, la estabilidad de la red durante la fase de aprendizaje se obtiene mediante restricciones en sus pesos.

Una vez más, la variedad y la calidad científica de los artículos presentados, demuestran la necesidad de una revista de alto nivel sobre computación y sistemas.

Jean Paul Frédéric Serra
Editor en Jefe, Francia

 

 

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