UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR SYLLABUS
1.
DATOS INFORMATIVOS
1.1.
FACULTAD:
Ingeniería, Ciencias Físicas y Matemática
1.2.
CARRERA:
Ingeniería Informática
1.3.
ASIGNATURA:
Calculabilidad y Complejidad de Algoritmos
1.4.
CÓDIGO DE ASIGNATURA:
405
1.5.
CRÉDITOS:
4
1.6.
SEMESTRE:
4
1.7.
UNIDAD DE CURRICULAR:
1.8.
TIPO DE ASIGNATURA:
Obligatoria
1.9.
PROFESOR COORDINADOR DE ASIGNATURA:
Phd. Jefferson Beltrán
ORGANIZACIÓN
Profesional
1.10. PROFESORES DE LA ASIGNATURA:
Mgs. Mauro Rosas Lara
1.11. PERÍODO ACADÉMICO:
SEPTIEMBRE 2018 - FEBRERO 2019
1.12. N°. HORAS DE CLASE:
Presenciales:
64
Prácticas:
1.13. N°. HORAS DE TUTORIAS:
Presenciales:
96
Virtuales:
Programación I 1.14. PRERREQUISITOS
Asignaturas:
Programación II
104 Códigos:
Algoritmos 1.15. CORREQUISITOS
Asignaturas:
204 305
Códigos:
2. DESCRIPCIÓN DE LA ASIGNATURA La Calculabilidad y Complejidad de Algoritmos es una rama de la matemática y la computación que centra su interés en las limitaciones y capacidades fundamentales de las computadoras. Específicamente esta teoría busca modelos matemáticos que formalizan el concepto de hacer un cómputo (cuenta o cálculo) y la clasificación de problemas
3. OBJETIVO GENERAL DE LA ASIGNATURA (Con fundamento en los objetivos generales de la carrera) Conocer los elementos básicos de la teoría de la computación, incluyendo la teoría de autómatas y lenguajes, la teoría de la Calculabilidad, la teoría de la complejidad y la algoritmia. Los conocimientos y la experiencia necesarios para clasificar problemas según la existencia o no de algoritmos para su resolución y, en este último caso, según la posibilidad de encontrar una solución eficiente VICERRECTORADO ACADÉMICO DE INVESTIGACIÓN Y POSGRADO DIRECCIÓN GENERAL ACADÉMICA Período 2018 - 2019
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4. OBJETIVOS ESPECÍFICOS DE LA ASIGNATURA (Con fundamento en los objetivos generales de la carrera)
Conocer algunos modelos abstractos de cálculo clásicos y sus limitaciones y posibilidades. Saber clasificar los problemas en las clases de complejidad definidas por los diferentes modelos de cálculo. En particular, entender el significado de los resultados negativos (no regularidad, intratabilidad, indecibilidad). Comprender el concepto de reducción entre problemas y su uso para mostrar la tratabilidad o intratabilidad. Aprender a analizar el coste de un algoritmo y la complejidad computacional de un problema. Entender la diferencia cualitativa entre tiempo polinómico y tiempo exponencial. Conocer problemas computacionales para los que, a día de hoy, no se conocen algoritmos con coste polinómico. Aprender algunas técnicas algorítmicas para tratar problemas difíciles; en particular, los problemas NPcompletos. Entender el uso de la notación lógico-matemática para representar los problemas computacionales y los modelos de cálculo.
5. CONTRIBUCIÓN DE LA ASIGNATURA EN LA FORMACIÓN DEL PROFESIONAL (Perfil de Egreso)
Capacidad para el razonamiento crítico y lógico-matemático. Capacidad para entender y construir demostraciones lógico-matemáticas. Capacidad para resolver problemas aplicando los métodos de la ciencia y la ingeniería. Capacidad para aplicar los conocimientos de matemáticas y lógica a la resolución de problemas. Capacidad de abstracción. Capacidad para enfrentarse a problemas nuevos recurriendo conscientemente a estrategias que han resultado útiles en problemas resueltos anteriormente. Capacidad para actuar autónomamente: saber trabajar de forma independiente, recibiendo solamente la información indispensable y una guía mínima. Capacidad para transmitir ideas efectivamente de forma escrita. Apertura y curiosidad intelectual.
6. RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA ASIGNATURA: (Para alcanzar los resultados de aprendizaje del perfil de egreso de la carrera)
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El estudiante conoce los fundamentos de la teoría de la computación, de la formulación de problemas combinatoria les como problemas de programación entera y su solución por medio de algoritmos combinatoria les. También conoce elementos de análisis de algoritmos y clasificación de problemas de acuerdo con su complejidad. Es capaz de reconocer distintos tipos de algoritmos y opciones de diseño de estos basados en los paradigmas de estrategias glotonas, de programación dinámica, de división en subproblemas.
7. PROGRAMACIÓN DE UNIDADES CURRICULARES DATOS INFORMATIVOS DE LA UNIDAD CURRICULAR No. 1 NOMBRE DE LA UNIDAD: Introducción y nociones OBJETIVO DE LA UNIDAD: Dar una inducción al manejo de las nociones matemáticas para utilizarlas en los procesos de Calculabilidad de algoritmos. RESULTADOS DE Saber resolver problemas lineales y no-lineales tanto continua como entera, APRENDIZAJE DE LA UNIDAD: con y sin restricciones, usando algoritmos representativos ESCENARIOS DE APRENDIZAJE CÁLCULO DE HORAS DE LA UNIDAD
N°. Horas aprendizaje Teóricas N°. Horas Prácticas- laboratorio
16 8
N°. Horas Presenciales TUTORÍAS TRABAJO AUTÓNOMO
N°. Horas Aprendizaje Aula Virtual Horas de Trabajo Autónomo
16
PROGRAMACIÓN CURRICULAR
CONTENIDOS
1.1 Autómatas, computabilidad y Complejidad
ACTIVIDADES DE TRABAJO AUTÓNOMO, ACTIVIDADES DE INVESTIGACIÓN Y DE VINCULACIÓN CON LA SOCIEDAD Lecturas de obras, resolución de problemas
1.2 Nociones matemáticas.
Lecturas de obras, resolución de problemas
1.2.1 Conjuntos
Lecturas de obras, resolución de problemas
1.2.2 Funciones y Relaciones
Lecturas de obras, resolución de problemas
MECANISMOS DE EVALUACIÓN Cada clase de dos horas se divide en una primera hora de teoría y una segunda clase de problemas Cada clase de dos horas se divide en una primera hora de teoría y una segunda clase de problemas Cada clase de dos horas se divide en una primera hora de teoría y una segunda clase de problemas Cada clase de dos horas se divide en una primera hora de teoría y una segunda clase de problemas
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UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR SYLLABUS 1.2.3 Cadenas y Lenguajes
Lecturas de obras, resolución de problemas
1.3 Inducción matemática
Lecturas de obras, resolución de problemas
Cada clase de dos horas se divide en una primera hora de teoría y una segunda clase de problemas Cada clase de dos horas se divide en una primera hora de teoría y una segunda clase de problemas
METODOLOGÍAS DE APRENDIZAJE:
• discusiones de grupo • estudios de casos • demostraciones • ejercicios de habilidades prácticas • proyectos de acción o métodos de proyectos
RECURSOS DIDÁCTICOS:
Diapositivas, documentos digitales, ejercicios, trabajos de investigación
BIBLIOGRAFÍA: OBRAS FÍSICAS
DISPONIBILIDAD EN BIBLIOTECA SI NO
Sipser, Michael. Introduction to the Theory of Computation. Ed. PWS Publishing Company Davis, Martín BÁSICA D., Weyuker, Elaine. Computability, Complexity and Languages Fundamentales of Teorical Computer Science. RaywardSmith, V.S. A First Course in a Formal Language Theory. COMPLEMENTARIA Ed. Mc Graw Hill. Brookshear. Teoría de la Computación,
VIRTUAL
NOMBRE BIBLIOTECA VIRTUAL
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UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR SYLLABUS Lenguajes Formales, Autómatas y Complejidad. Ed. Addison Wesley
DATOS INFORMATIVOS DE LA UNIDAD CURRICULAR No. 2 NOMBRE DE LA UNIDAD: Teoría de Autómatas OBJETIVO DE LA UNIDAD: Aprender a manejar autómatas y poder elaborar estructuras de lenguaje para utilizarlas en los procesos de Calculabilidad de algoritmos. RESULTADOS DE Saber resolver problemas de autómatas finitos tanto determinísticos como APRENDIZAJE DE LA UNIDAD: no determinísticos
CÁLCULO DE HORAS DE LA UNIDAD
16
N°. Horas aprendizaje Teóricas
ESCENARIOS DE APRENDIZAJE
10
N°. Horas Prácticas- laboratorio N°. Horas Presenciales
TUTORÍAS
N°. Horas Aprendizaje Aula Virtual
TRABAJO AUTÓNOMO
14
Horas de Trabajo Autónomo
PROGRAMACIÓN CURRICULAR
CONTENIDOS
Autómata Finito o máquina de estados finito
ACTIVIDADES DE TRABAJO AUTÓNOMO, ACTIVIDADES DE INVESTIGACIÓN Y DE VINCULACIÓN CON LA SOCIEDAD Lecturas de obras, resolución de problemas
Autómatas finitos deterministas (afd)
Lecturas de obras, resolución de problemas
Autómatas finitos no determinista
Lecturas de obras, resolución de problemas
METODOLOGÍAS DE APRENDIZAJE:
MECANISMOS DE EVALUACIÓN Cada clase de dos horas se divide en una primera hora de teoría y una segunda clase de problemas Cada clase de dos horas se divide en una primera hora de teoría y una segunda clase de problemas Cada clase de dos horas se divide en una primera hora de teoría y una segunda clase de problemas
• discusiones de grupo • estudios de casos • demostraciones • ejercicios de habilidades prácticas • proyectos de acción o métodos de proyectos
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UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR SYLLABUS RECURSOS DIDÁCTICOS:
Diapositivas, documentos digitales, ejercicios, trabajos de investigación
BIBLIOGRAFÍA: OBRAS FÍSICAS
BÁSICA
COMPLEMENTARIA
DISPONIBILIDAD EN BIBLIOTECA SI NO
Sipser, Michael. Introduction to the Theory of Computation. Ed. PWS Publishing Company Davis, Martín D., Weyuker, Elaine. Computability, Complexity and Languages Fundamentales of Teorical Computer Science. RaywardSmith, V.S. A First Course in a Formal Language Theory. Ed. Mc Graw Hill.
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Brookshear. Teoría de la Computación, Lenguajes Formales, Autómatas y Complejidad. Ed. Addison Wesley
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VIRTUAL
NOMBRE BIBLIOTECA VIRTUAL
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DATOS INFORMATIVOS DE LA UNIDAD CURRICULAR No. 3 NOMBRE DE LA UNIDAD: Teoría de Lenguajes OBJETIVO DE LA UNIDAD: Aprender a definir gramáticas mediante reglas generadoras de palabras procesos de Calculabilidad de algoritmos. VICERRECTORADO ACADÉMICO DE INVESTIGACIÓN Y POSGRADO DIRECCIÓN GENERAL ACADÉMICA Período 2018 - 2019
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UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR SYLLABUS RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA UNIDAD:
Resolver problemas de lenguajes mediante el uso de reglas generadoras.
CÁLCULO DE HORAS DE LA UNIDAD
16
N°. Horas aprendizaje Teóricas
ESCENARIOS DE APRENDIZAJE
10
N°. Horas Prácticas- laboratorio N°. Horas Presenciales
TUTORÍAS
N°. Horas Aprendizaje Aula Virtual
TRABAJO AUTÓNOMO
14
Horas de Trabajo Autónomo
PROGRAMACIÓN CURRICULAR
CONTENIDOS
Lenguajes regulares
ACTIVIDADES DE TRABAJO AUTÓNOMO, ACTIVIDADES DE INVESTIGACIÓN Y DE VINCULACIÓN CON LA SOCIEDAD Lecturas de obras, resolución de problemas
Gramáticas libres de contexto
Lecturas de obras, resolución de problemas
Tipo de gramática según Chomsqui
Lecturas de obras, resolución de problemas
METODOLOGÍAS DE APRENDIZAJE:
RECURSOS DIDÁCTICOS:
MECANISMOS DE EVALUACIÓN Cada clase de dos horas se divide en una primera hora de teoría y una segunda clase de problemas Cada clase de dos horas se divide en una primera hora de teoría y una segunda clase de problemas Cada clase de dos horas se divide en una primera hora de teoría y una segunda clase de problemas
• discusiones de grupo • estudios de casos • demostraciones • ejercicios de habilidades prácticas • proyectos de acción o métodos de proyectos Diapositivas, documentos digitales, ejercicios, trabajos de investigación
BIBLIOGRAFÍA: OBRAS FÍSICAS
BÁSICA
DISPONIBILIDAD EN BIBLIOTECA SI NO
Sipser, Michael. Introduction to the Theory of Computation. Ed. PWS Publishing
VIRTUAL
NOMBRE BIBLIOTECA VIRTUAL
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UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR SYLLABUS Company Davis, Martín D., Weyuker, Elaine. Computability, Complexity and Languages Fundamentales of Teorical Computer Science. RaywardSmith, V.S. A First Course in a Formal Language Theory. Ed. Mc Graw Hill. COMPLEMENTARIA
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Brookshear. Teoría de la Computación, Lenguajes Formales, Autómatas y Complejidad. Ed. Addison Wesley
DATOS INFORMATIVOS DE LA UNIDAD CURRICULAR No. 4 NOMBRE DE LA UNIDAD: Máquina de Turíng e Introducción a IA OBJETIVO DE LA UNIDAD: Aprender el uso y manejo de las máquinas de Turing, en el contexto de la complejidad algoritmica. Ver nociones de IA RESULTADOS DE Resolver problemas complejos de algoritmia. APRENDIZAJE DE LA UNIDAD:
ESCENARIOS DE APRENDIZAJE CÁLCULO DE HORAS DE LA UNIDAD
N°. Horas aprendizaje Teóricas N°. Horas Prácticas- laboratorio
16 10
N°. Horas Presenciales TUTORÍAS
N°. Horas Aprendizaje Aula Virtual
TRABAJO AUTÓNOMO
Horas de Trabajo Autónomo
14
PROGRAMACIÓN CURRICULAR CONTENIDOS
ACTIVIDADES DE TRABAJO AUTÓNOMO, ACTIVIDADES
MECANISMOS DE EVALUACIÓN
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Lenguaje aceptado por una MT
DE INVESTIGACIÓN Y DE VINCULACIÓN CON LA SOCIEDAD Lecturas de obras, resolución de problemas
Tipo de Máquinas de Turing
Lecturas de obras, resolución de problemas
Introducción a IA
Lecturas de obras, resolución de problemas
METODOLOGÍAS DE APRENDIZAJE:
RECURSOS DIDÁCTICOS:
Cada clase de dos horas se divide en una primera hora de teoría y una segunda clase de problemas Cada clase de dos horas se divide en una primera hora de teoría y una segunda clase de problemas Cada clase de dos horas se divide en una primera hora de teoría y una segunda clase de problemas
• discusiones de grupo • estudios de casos • demostraciones • ejercicios de habilidades prácticas • proyectos de acción o métodos de proyectos Diapositivas, documentos digitales, ejercicios, trabajos de investigación
BIBLIOGRAFÍA: OBRAS FÍSICAS
DISPONIBILIDAD EN BIBLIOTECA SI NO
Sipser, Michael. Introduction to the Theory of Computation. Ed. PWS Publishing Company Davis, Martín BÁSICA D., Weyuker, Elaine. Computability, Complexity and Languages Fundamentales of Teorical Computer Science. RaywardSmith, V.S. COMPLEMENTARIA A First Course in a Formal Language
VIRTUAL
NOMBRE BIBLIOTECA VIRTUAL
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UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR SYLLABUS Theory. Ed. Mc Graw Hill. x
Brookshear. Teoría de la Computación, Lenguajes Formales, Autómatas y Complejidad. Ed. Addison Wesley
8. RELACIÓN DE LA ASIGNATURA CON LOS RESULTADOS DEL PERFIL DE EGRESO DE LA CARRERA RESULTADOS O LOGROS DE APRENDIZAJE DEL PERFIL DE EGRESO DE LA CARRERA (Copiar los elaborados por cada unidad)
EL ESTUDIANTE DEBE (Evidencias de aprendizaje: Conocimientos, habilidades y valores)
a) Obtención de las técnicas necesarias para la realización de un sistema o aplicación sobre un trabajo realizado en un entorno organizacional
Ser capaz de aplicar todas las técnicas adquiridas en lo que es la complejidad de algoritmos.
b) Diseñar, desarrollar y mantener sistemas de información y comunicaciones.
Aplicar en la elaboración de sistemas todos los criterios necesarios sobre la complejidad y Calculabilidad de los algoritmos Adquirir la experiencia de trabajar en equipo
c) Capacitación para formar parte de un equipo de trabajo en los diferentes cargos que se le asignen.
9. EVALUACIÓN DEL APRENDIZAJE
ESTUDIANTE
POR
PRIMER HEMISEMESTRE (PUNTOS)
TÉCNICAS Evaluación hemisemestral Prueba y/o lecciones Trabajos de investigación Trabajo autónomo y/o virtual Trabajos grupales Trabajos de laboratorio
(8 Puntos) (12 Puntos) El máximo valor que se asigna a estas evaluaciones es de 6 puntos TOTAL
(20 Puntos)
RESULTADOS
DE
SEGUNDO HEMISEMESTRE (PUNTOS) (8 Puntos) (12 Puntos) El máximo valor que se asigna a estas evaluaciones es de 6 puntos (20 Puntos)
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10. PERFIL DEL DOCENTE QUE IMPARTE LA ASIGNATURA Magister en Ciencias de la Ingeniería o similar Ingeniero Informático o similar Experiencia Docente en el diseño de algoritmos y programas en los paradigmas estructurado y orientado a objetos, así como en el desarrollo de proyectos de software.
11. REVISIÓN Y APROBACIÓN ELABORADO POR:
REVISADO
APROBADO
FIRMA DE LOS DOCENTES QUE DICTAN LA ASIGNATURA
Coordinador del Área: Programación y Bases de datos
Director de Carrera Ingeniería Informática
FECHA: 2018-09
NOMBRE: Phd. Jefferson Beltrán
Mgs. Boris Herrera
FECHA: 2018-09
FECHA: 2018-09
FIRMA: ______________________
FIRMA: ______________________
Mgs. Mauro Rosas FIRMA: ______________________
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