Examen parcial

DE LA CRUZ ANTÒN JAVIER
UNIVERSIDAD CÈSAR VALLEJO - PIURA Página 1
CONTENIDO
Contenido
CONTENIDO............................................................................................................................... 1
Historia de la Computación.............................................................................................. 2
La maquina de Hollerith................................................................................................. 3

DE LA CRUZ ANTÒN JAVIER CÒMPUTO 1
Historia de la Computación
no de los primeros
dispositivos mecánicos
para contar fue el ábaco,
cuya historia se remonta a las
antiguas civilizaciones griega y
romana. Este dispositivo es muy
sencillo, consta de cuentas
ensartadas en varillas que a su
vez están montadas en un
marco rectangular.
Otro de los inventos mecánicos
fue la Pascalina inventada por
Blaise Pascal (1623 - 1662) de
Francia y la de Gottfried Wilhelm
von Leibniz (1646 - 1716) de
Alemania. Con estas máquinas,
los datos se representaban
mediante las posiciones de los
engranajes, y los datos se
introducían manualmente
estableciendo dichas posiciones
finales de las ruedas, de manera
similar a como leemos los
números en el cuentakilómetros
de un automóvil.
La primera computadora fue la
máquina analítica creada por
Charles Babbage, profesor
matemático de la Universidad
de Cambridge e Ingeniero Ingles
en el siglo XIX. En 1823 el
gobierno Británico lo apoyo para
crear el proyecto de una
máquina de diferencias, un
dispositivo mecánico para
efectuar sumas repetidas. La
idea que tuvo Charles Babbage
sobre un computador nació
debido a que la elaboración de
las tablas matemáticas era un
proceso tedioso y propenso a
errores. Las características de
está maquina incluye una
memoría que puede almacenar
hasta 1000 números de hasta 50
dígitos cada uno. Las
operaciones a ejecutar por la
unidad aritmética son
almacenados en una tarjeta
perforadora. Se estima que la
maquina tardaría un segundo en
U

realizar una suma y un minuto en
una multiplicación.
La maquina de (Hollerith.)
En la década de 1880, la oficina
del Censo de los Estados Unidos,
deseaba agilizar el proceso del
censo de 1890. Para llevar a
cabo esta labor, se contrato a
Herman Hollerith, un experto en
estadística para que diseñara
alguna técnica que pudiera
acelerar el levantamiento y
análisis de los datos obtenidos
en el censo. Entre muchas cosas,
Hollerith propuso la utilización de
tarjetas en las que se perforarían
los datos, según un formato
preestablecido. una vez
perforadas las tarjetas , estas
serian tabuladas y clasificadas
por maquinas especiales. La
idea de las tarjetas perforadas
no fue original de Hollerith. Él se
baso en el trabajo hecho en el
telar de Joseph Jacquard que
ingenio un sistema donde la
trama de un diseño de una tela
así como la información
necesaria para realizar su
confección era almacenada en
tarjetas perforadas. El telar
realizaba el diseño leyendo la
información contenida en las
tarjetas. De esta forma, se
podían obtener varios diseños,
cambiando solamente las
tarjetas.
En 1944 se construyó en la
Universidad de Harvard, la Mark
I, diseñada por un equipo
encabezado por Howard H.
Aiken. Este computador tomaba
seis segundos para efectuar una
multiplicación y doce para una
división. Computadora basada
en rieles (tenía aprox. 3000), con
800 kilómetros de cable, con
dimensiones de 17 metros de
largo, 3 metros de alto y 1 de
profundidad. Al Mark I se le
hicierón mejoras sucesivas,
obteniendo así el Mark II, Mark III
y Mark IV.

En 1947 se construyó en la
Universidad de Pennsylvania la
ENIAC (Electronic Numerical
Integrator And Calculator) que
fue la primera computadora
electrónica que funcionaba con
tubos al vacío, el equipo de
diseño lo encabezaron los
ingenieros (Turing, computo y
ciencia, 1970)y (Turing, ciancia
nueva, 1985). Este computador
superaba ampliamente al Mark
I, ya que llego hacer 1500 veces
mas potente. En el diseño de
este computador fueron
incluidas nuevas técnicas de la
electrónica que permitían
minimizar el uso de partes
mecánicas. Esto trajo como
consecuencia un incremento
significativo en la velocidad de
procesamiento. Así , podía
efectuar 5000 sumas o 500
multiplicaciones en un segundo
y permitía el uso de
aplicaciones científicas en
astronomía , meteorología, etc.
Durante el desarrollo del
proyecto Eniac, el matemático
Von Neumann propuso unas
mejoras que ayudaron a llegar a
los modelos actuales de
computadoras:
1.- Utilizar un sistema de
numeración de base dos
(Binario) en vez del sistema
decimal tradicional.
2.- Hacer que las instrucciones
de operación estén en la
memoria , al igual que los datos.
De esta forma , memoria y
programa residirán en un mismo
sitio.
La EDVAC (Electronic Discrete
Variable Automatic Computer),
construida en la Universidad de
Manchester, en Connecticut
(EE.UU), en 1949 fue el primer
equipo con capacidad de
almacenamiento de memoria e
hizo desechar a los otros
equipos que tenían que ser

intercambios o reconfigurados
cada vez que se usaban. Tenía
aproximadamente cuatro mil
bulbos y usaba un tipo de
memoria basado en tubos llenos
de mercurio por donde
circulaban señales eléctricas
sujetas a retardos. EDCAV
pesaba aproximadamente 7850
kg y tenía una superficie de 150
m2.
En realidad EDVAC fue la
primera verdadera
computadora electrónica digital
de la historia, tal como se le
concibe en estos tiempos y a
partir de ella se empezaron a
fabricar arquitecturas más
completas.
El UNIVAC fue la primera
computadora diseñada y
construida para un próposito no
militar. Desarrollada para la
oficina de CENSO en 1951, por
los ingenieros John Mauchly y
John Presper Eckert, que
empezaron a diseñarla y
construirla en 1946.
La computadora pesaba 7257
kg. aproximadamente, estaba
compuesta por 5000 tubos de
vacío, y podía ejecutar unos
1000 cálculos por segundo. Era
una computadora que
procesaba los dígitos en serie.
Podía hacer sumas de dos
números de diez dígitos cada
uno, unas 100000 por segundo.

CURSOS ESTUDIADOS EN COMPUTACIÒN.
Horas de
uso diario
WORD EXCEL POWERPOINT INTERNET porcentaje
8 Documentos
De Texto
Hojas De
Cálculo
Diapositivas Navegar
Páginas Web
60 %
8 Curso básico Nivel
avanzado
Nivel medio Nivel general 30 %
10
Escuelas Universidades Hogar hobbies 10 %
30 % 20 % 10 % 40 % 100%
0
5
10
15
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25
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35
40
Word Excel Ppoint Internet
10
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20

Teoría de la computación
La teoría de la computación 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.
Esta teoría provee modelos matemáticos que formalizan el
concepto de computadora o algoritmo de manera
suficientemente simplificada y general para que se puedan
analizar sus capacidades y limitaciones. Algunos de estos modelos
juegan un papel central en varias aplicaciones de las ciencias de
la computación, incluyendo procesamiento de texto,
compiladores, diseño de hardware e inteligencia artificial.
Los tres principales modelos son los autómatas finitos, autómatas
con pila y máquinas de Turing, cada uno con sus variantes
deterministas y no deterministas. Los autómatas finitos son buenos
modelos de computadoras que tienen una cantidad limitada de
memoria, los autómatas con pila modelan los que tienen gran
cantidad de memoria pero que solo pueden manipularla a
manera de pila (el último dato almacenado es el siguiente leído),
y las máquinas de (Turing, 1980) modelan las computadoras que
tienen una gran cantidad de memoria almacenada en una cinta.
Estos autómatas están estrechamente relacionados con la teoría
de lenguajes formales; cada autómata es equivalente a una
gramática formal, lo que permite reinterpretar la jerarquía de
Chomsky en términos de autómatas.
Existen muchos otros tipos de autómatas como las máquinas de
acceso aleatorio, autómatas celulares, máquinas ábaco y las
máquinas de estado abstracto; sin embargo en todos los casos se
ha mostrado que estos modelos no son más generales que la
máquina de Turing, pues la máquina de Turing tiene la capacidad
de simular cada uno de estos autómatas. Esto da lugar a que se

piense en la máquina de Turing como el modelo universal de
computadora.
Teoría de la computabilidad
Esta teoría explora los límites de la posibilidad de solucionar
problemas mediante algoritmos. Gran parte de las ciencias
computacionales están dedicadas a resolver problemas de forma
algorítmica, de manera que el descubrimiento de problemas
imposibles es una gran sorpresa. La teoría de la computabilidad es
útil para no tratar de resolver algoritmicamente estos problemas,
ahorrando así tiempo y esfuerzo.
Los problemas se clasifican en esta teoría de acuerdo a su grado
de imposibilidad:
Los computables son aquellos para los cuales sí existe un algoritmo
que siempre los resuelve cuando hay una solución y además es
capaz de distinguir los casos que no la tienen. También se les
conoce como decidibles, resolubles o recursivos.
Los semicomputables son aquellos para los cuales hay un
algoritmo que es capaz encontrar una solución si es que existe,
pero ningún algoritmo que determine cuando la solución no existe
(en cuyo caso el algoritmo para encontrar la solución entraría a un
bucle infinito). El ejemplo clásico por excelencia es el problema de
la parada. A estos problemas también se les conoce como
listables, recursivamente enumerables o reconocibles, porque si se
enlistan todos los casos posibles del problema, es posible
reconocer a aquellos que sí tienen solución.
Los incomputables son aquellos para los cuales no hay ningún
algoritmo que los pueda resolver, no importando que tengan o no
solución. El ejemplo clásico por excelencia es el problema de la
implicación lógica, que consiste en determinar cuándo una
proposición lógica es un teorema; para este problema no hay
ningún algoritmo que en todos los casos pueda distinguir si una
proposición o su negación es un teorema.
Hay una versión más general de esta clasificación, donde los
problemas incomputables se subdividen a su vez en problemas

más difíciles que otros. La herramienta principal para lograr estas
clasificaciones es el concepto de reducibilidad: Un problema A se
reduce al problema B si bajo la suposición de que se sabe resolver
el problema B es posible resolver al problema A; esto se denota
por Ale_t B, e informalmente significa que el problema A no es
más difícil de resolver que el problema B. Por ejemplo, bajo la
suposición de que una persona sabe sumar, es muy fácil enseñarle
a multiplicar haciendo sumas repetidas, de manera que multiplicar
se reduce a sumar.
Teoría de la complejidad computacional
Aun cuando un problema sea computable, puede que no sea
posible resolverlo en la práctica si se requiere mucha memoria o
tiempo de ejecución. La teoría de la complejidad computacional
estudia las necesidades de memoria, tiempo y otros recursos
computacionales para resolver problemas; de esta manera es
posible explicar por qué unos problemas son más difíciles de
resolver que otros. Uno de los mayores logros de esta rama es la
clasificación de problemas, similar a la tabla periódica, de
acuerdo a su dificultad. En esta clasificación los problemas se
separan por clases de complejidad.
Esta teoría tiene aplicación en casi todas las áreas de
conocimiento donde se desee resolver un problema
computacionalmente, porque los investigadores no solo desean
utilizar un método para resolver un problema, sino utilizar el más
rápido. La teoría de la complejidad computacional también tiene
aplicaciones en áreas como la criptografía, donde se espera que
descifrar un código secreto sea un problema muy difícil a menos
que se tenga la contraseña, en cuyo caso el problema se vuelve
fácil.

Bibliografía
Hollerith. (s.f.).
https://docs.google.com/document/d/1wkBuFD3gf2keqzeiwFAdFyJdOJ_AH4qjz900PUjBSkU/e
dit. (s.f.).
Turing. (1970). computo y ciencia.
Turing. (1980). En computo.
Turing. (1985). ciancia nueva. pekin.

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