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- Categoría: Maple
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¡La convocatoria para participar ya está abierta!
Nos complace anunciar que la Conferencia Maple 2024 se llevará a cabo virtualmente del 24 al 25 de octubre de 2024. Hasta el 17 de julio, se aceptan propuestas de presentaciones sobre una variedad de temas relacionados con Maple, incluido Maple en educación, algoritmos, software y aplicaciones.
Los temas podrían incluir, entre otros:
- Métodos simbólicos y simbólico-numéricos para la resolución de problemas matemáticos, de cualquier campo.
- Técnicas de optimización de algoritmos y ajuste del rendimiento.
- Uso eficaz de tipos y representaciones de datos para problemas o dominios particulares.
- Interfaces de usuario para la resolución de problemas matemáticos.
El trabajo descrito en su presentación se puede implementar en sistemas distintos a Maple, siempre y cuando se exprese claramente su relevancia para la comunidad Maple.
Los temas podrían incluir, entre otros:
- Aplicaciones que utilizan Maple en entornos inusuales o de formas inusuales.
- Aplicaciones que superan o amplían el límite de lo que Maple puede hacer.
- Aplicaciones que exploran problemas críticos del mundo.
- Aplicaciones que combinan Maple con otras tecnologías
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Maple en educación |
Algoritmos y software |
Aplicaciones de Maple |
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Los temas incluyen, aunque no están limitados a:
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Los temas podrían incluir, entre otros:
El trabajo descrito en su presentación se puede implementar en sistemas distintos a Maple, siempre y cuando se exprese claramente su relevancia para la comunidad Maple. |
Los temas podrían incluir, entre otros:
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- Categoría: Comsol
- Visto: 2300
La óptica de rayos (Ray Optics), es una técnica utilizada para modelar la trayectoria de los rayos de luz a medida que interactúan con diferentes materiales. Esta técnica simula el comportamiento de la luz, incluyendo reflexiones, refracciones y difracciones, proporcionando una representación realista de cómo la luz se propaga y se distribuye en un entorno. Originalmente popularizado en la industria de los gráficos por ordenador para generar imágenes y efectos visuales fotorrealistas, la óptica de rayos ha encontrado aplicaciones vitales en campos como la óptica, la fotónica y la ingeniería electromagnética.
El uso de la óptica de rayos en simulaciones físicas depende de ciertas suposiciones relacionadas con el tamaño del objeto en comparación con la longitud de onda de la luz u otras ondas electromagnéticas. Aquí se detallan los criterios físicos clave para aplicar óptica de rayos en COMSOL:
Relación tamaño del objeto y longitud de onda
La óptica de rayos es más efectiva cuando los objetos o estructuras que se están simulando son mucho más grandes que la longitud de onda de la luz u onda electromagnética en cuestión. Esto se debe a que la óptica de rayos trata la luz como rayos geométricos, lo cual es una buena aproximación cuando la longitud de onda es pequeña en comparación con las dimensiones del objeto [1]. En términos generales:
- Región geométrica: Se aplica cuando las dimensiones características del objeto (como el diámetro de una lente o el tamaño de un espejo) son al menos diez veces mayores que la longitud de onda. Por ejemplo, para la luz visible (longitud de onda entre 400 nm y 700 nm), Ray Optics es apropiado para simular objetos con dimensiones en el rango de micrómetros a metros.
- Región de aproximación de alta frecuencia: También conocida como la aproximación de rayos, se usa cuando la longitud de onda es lo suficientemente pequeña como para que los efectos de difracción y interferencia sean insignificantes.
Figura 1: Relación entre tamaño de objeto y longitud de onda [1] y las diferentes aproximaciones aplicables.
Ejemplo de aplicación: Monocromador Czerny-Turner
Un monocromador Czerny-Turner separa espacialmente la luz policromática en una serie de rayos monocromáticos. Este modelo simula una configuración cruzada de Czerny-Turner que consta de un espejo colimador esférico, una rejilla de difracción plana, un espejo de imagen esférico y un detector de dispositivo de carga acoplada (CCD). El modelo [2] utiliza la interfaz de Óptica Geométrica para calcular las posiciones de los rayos incidentes en el plano del detector, a partir de las cuales se puede derivar la resolución del dispositivo.
La Figura 2 muestra las trayectorias de los rayos en el espectrómetro. La longitud de onda en espacio libre está indicada por la expresión de color. Después de que los rayos se reflejan por la rejilla, los rayos de diferentes frecuencias se propagan en diferentes direcciones y llegan a diferentes ubicaciones en el detector CCD.
Figura 2. Separación de la longitud de onda en el detector CCD.
El módulo de Ray Optics de COMSOL Multiphysics representa un avance significativo en la capacidad de simulación óptica y electromagnética. Esta técnica permite a los usuarios modelar con gran precisión la propagación de la luz y otros fenómenos ondulatorios en medios complejos, facilitando el diseño y optimización de dispositivos avanzados en diversas industrias. La capacidad de manejar sistemas ópticos complejos y mejorar la precisión de las simulaciones promete impulsar la innovación y el desarrollo tecnológico en múltiples campos.
Referencias
[1] Blog de COMSOL: Guide to Frequency Domain Wave Electromagnetics Modeling
[2] Galería de aplicaciones de COMSOL: Czerny–Turner Monochromator
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- Categoría: Signals ChemDraw
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- Categoría: Minitab
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Las Buenas Prácticas de Fabricación (GMP, por sus siglas en inglés) son una serie de normas y directrices que las empresas manufactureras deben seguir para garantizar que sus productos cuentan con unos estándares de calidad y seguridad. Uno de los elementos clave en las auditorias GMP es la Revisión de la Calidad del Producto (PQR, Product Quality Review) que se está transformando cada vez más en un punto fundamental de las inspecciones regulatorias.
El objetivo del PQR es verificar la consistencia del proceso, evaluar la pertinencia de las especificaciones de los materiales y productos, detectar tendencias y proponer mejoras tanto en el proceso como en el producto. Minitab proporciona las herramientas necesarias tanto para el estudio de la estabilidad del proceso como para la evaluación de su capacidad.
ESTABILIDAD DEL PROCESO
Para evaluar si el proceso está bajo control, Minitab ofrece herramientas visuales como los gráficos de control, también conocidos como gráficos de Shewhart. Estos gráficos permiten distinguir entre la variabilidad inherente al proceso (causas comunes) y aquellas causas que afectan el proceso de manera no habitual (causas especiales).
El gráfico de control está compuesto por los límites de control (superior e inferior) que delinean la zona de variabilidad natural del proceso. Cuando las observaciones se encuentran dentro de estos límites, se considera que el proceso está bajo control. Sin embargo, la presencia de puntos fuera de estos límites (o patrones no aleatorios dentro de éstos) indica la existencia de causas especiales que han afectado el proceso de manera no habitual.
Existen diferentes tipos de gráficos de control, adaptados al tipo de variable a monitorear (continua o discreta) y a la propiedad que se desea evaluar a lo largo del tiempo, ya sea el valor medio o la variabilidad promedio. Se recomienda utilizar ambos en conjunto para garantizar un monitoreo completo y efectivo del proceso.
CAPACIDAD
Para determinar si un proceso es capaz de producir una salida que satisfaga los requisitos del cliente, Minitab ofrece análisis de capacidad. Estos análisis comparan la amplitud de la dispersión del proceso bajo control con la amplitud de la dispersión de especificación (definida por el cliente): cuando un proceso es capaz, la dispersión del proceso es menor que la dispersión de especificación. Índices como Cp, Cpk, Pp y Ppk ofrecen una evaluación numérica de la capacidad del proceso y sugieren áreas de mejora.
Sin embargo, surge una pregunta común: ¿Qué hacer si la variable de estudio no sigue una distribución normal? En este caso, es esencial cuestionar el origen de los datos; investigar la fiabilidad de las mediciones mediante estudios de Repetibilidad y Reproducibilidad (R&R) e identificar posibles factores externos que puedan influir en la distribución de la variable así como la presencia de valores atípicos. También se puede cuestionar la distribución de la métrica, pudiendo justificar la necesidad de transformar la variable para mejorar la normalidad (por ejemplo tomando el logaritmo en el caso de concentraciones pequeñas).
¿QUIERES APLICAR ESTAS HERRAMIENTAS A TUS DATOS?
Definir los límites de control, seleccionar los tipos de gráficos adecuados, determinar la frecuencia de muestreo, realizar estudios de repetibilidad y reproducibilidad (R&R) o llevar a cabo un estudio de capacidad son tareas que se abordan en nuestro curso de calidad y mejora continua con Minitab.
Si desea recibir una propuesta formal del coste del curso en su caso particular, póngase en contacto con nuestro departamento comercial por teléfono (934154904 o 915158276) o a través de este FORMULARIO
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- Categoría: Minitab
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Por Stacey McDaniel.
Microsoft Excel es un recurso probado y verdadero para la mayoría de las empresas y ofrece un importante valor. Sin embargo, cuando se utiliza para realizar un seguimiento de proyectos de mejora continua, su valor disminuye. Perder tiempo recopilando datos de diferentes informes en diferentes sistemas internos resta tiempo a la hora de impulsar el cambio que importa. Veamos las áreas en las que Excel se queda corto y cómo Minitab Engage, diseñado específicamente, proporciona una solución integral de gestión de proyectos para programas de mejora continua y excelencia operativa.
RECOPILACIÓN DE DATOS ENGORROSA EN EXCEL
Los proyectos de mejora continua involucran múltiples tareas, partes interesadas y puntos de datos. Excel carece de la solidez para manejar proyectos a gran escala de manera eficiente. Gestionarlos únicamente en Excel se vuelve muy engorroso. Además, el seguimiento de los plazos y de todas las partes móviles puede resultar complicado sin herramientas especializadas de gestión de proyectos de CI.
Las empresas suelen crear rastreadores de Excel para gestionar proyectos, lo que equivale a archivos enormes con una fila para cada proyecto. Intentar mantener actualizados los rastreadores de Excel puede convertirse en un trabajo de tiempo completo. Persiguiendo a las personas y los datos, y luego escribiendo los datos manualmente. Inserte una columna, amplíe una fila y, de repente, las fórmulas se rompen: puede resultar frustrante y llevar mucho tiempo.
CÓMO MINITAB ENGAGE AHORRA INCONTABLES HORAS
Hermann Miskelly, vicepresidente de calidad de una corporación industrial valorada en 1.500 millones de dólares, Master Black Belt certificado en Six Sigma y Diseño para Six Sigma (DFSS), es responsable de liderar los esfuerzos de mejora continua. En una entrevista con Minitab, señaló lo difícil que resulta administrar datos en Excel. "En todas nuestras operaciones y unidades de negocios, estas hojas de cálculo [Excel] requirieron más de 120 horas de trabajo cada mes para recopilar, analizar y preparar las revisiones ejecutivas mensuales del esfuerzo de mejora continua", dijo Miskelly. "En general, nuestro sistema de gestión era lento, engorroso y requería mucha mano de obra, y estábamos buscando una mejor manera de ejecutar y gestionar nuestro esfuerzo de mejora continua".
La “mejor manera” que encontró Miskelly fue Minitab Engage. Minitab Engage es el único software de mejora continua diseñado específicamente para ayudar a las organizaciones a crear programas de mejora e innovación. No más correr para encontrar respuestas. Engage permite a los equipos colaborar sin problemas, compartir conocimientos y contribuir colectivamente a una mayor productividad y eficiencia en toda la organización.
CAPACIDADES Y FORMULARIOS DE PRESENTACIÓN DE INFORMES
Es importante contar con un software de mejora continua que facilite la gestión diaria de proyectos y proporcione informes rápidos de progreso para la alineación estratégica con los objetivos clave.
Las capacidades de generación de informes de Excel son limitadas en comparación con Engage. Intente crear paneles, visualizaciones y métricas de rendimiento significativos con Excel; no es fácil. Por otro lado, Engage acumula todos los datos automáticamente y proporciona vistas de paneles, lo que permite a las empresas gestionar una gran cantidad de proyectos para gestionar una gran cantidad de productos Y demostrar de manera fácil y efectiva el retorno de la inversión de su programa de mejora e innovación.
Miskelly dijo que la capacidad del panel de control de Minitab Engage supuso la mayor mejora en la capacidad de su empresa para gestionar una gran cantidad de proyectos. “Al no tener que cotejar y analizar hojas de cálculo a final de mes, nuestros líderes de operaciones y unidades de negocios pueden observar sus esfuerzos de mejora continua en su conjunto y, si es necesario, profundizar en proyectos individuales. El panel les permite realizar un seguimiento de la información del proyecto (recuentos, iniciados, completados, retrasados, etc.) e información financiera, como los ahorros previstos frente a los ahorros reales, en tiempo real. Los líderes de operaciones y negocios ahora pueden concentrarse en analizar el progreso e identificar oportunidades para nuevos proyectos... Una vez más, Minitab ha estudiado y escuchado a sus clientes y ha entregado un producto que resuelve nuestros problemas de mejora continua”.
Además del componente de panel de control en tiempo real, Engage supera a Excel al ofrecer más de 60 herramientas y formularios, incluido el análisis de causa raíz, los cinco porqués, SIPOC, la carta del proyecto y el análisis de modos y efectos de fallas (FMEA), así como diagramas y lluvia de ideas. herramientas como diagramas de espina de pescado, mapas de procesos, mapas de flujo de valor y mapas mentales.
Si está iniciando, mejorando o continuando con sus iniciativas de mejora continua y tratando de aprovechar Excel para administrarlas, se debe a usted mismo echarle un vistazo a Minitab Engage. Está diseñado para programas integrales de mejora continua, ofrece herramientas de resolución de problemas y metodologías comprobadas de gestión de proyectos, y la capacidad de realizar un seguimiento de métricas clave de rendimiento en tiempo real para demostrar el retorno de la inversión. Demostrar que el ROI genera una mayor aceptación y potencial para más proyectos de CI.
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- Categoría: Signals Notebook
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Las siguientes mejoras están disponibles para los usuarios de Signals Notebook Individual Edition, Signals Notebook Standard, Signals Notebook Private Cloud, Signals Research Suite Standard y Signals Research Suite Private Cloud. Es posible que algunas funciones solo estén disponibles con la licencia adecuada y/o con la habilitación de un administrador.
Fundamentos
La capacidad de escribir o pegar valores de referencia internos, lanzada anteriormente en versión beta, ahora está disponible para todos los sistemas.
La capacidad de asignar valores de referencia internos durante la importación de CSV a tablas, anteriormente lanzada en versión beta, ahora está disponible para todos los sistemas.
Inventa
La configuración de entidades y tipos de medición de Data Factory se ha rediseñado para simplificar la configuración.
Una sección dedicada a todos los tipos de medición proporciona una lista ordenable de tipos de medición que se pueden filtrar por etiquetas definidas por el administrador
Los puntos finales, los factores experimentales y las anotaciones se pueden asignar directamente desde la página Definición de medición
La jerarquía organizativa y los puntos de conexión ahora aprovechan un Expression Canvas completamente renovada e interactiva
Las funciones de datos de ChemCharts se han mejorado para la anotación de secuencias biológicas.
Cuatro nuevas funciones de datos admiten la eliminación de brechas de secuencia y la anotación de secuencias basadas en motivos personalizados, regiones definidas o sitios de responsabilidad de anticuerpos
Se han agregado visualizaciones y análisis avanzados de HELM a ChemCharts. Las secuencias de HELM ahora se pueden representar en tablas de ChemCharts
La representación de HELM se puede convertir en una secuencia similar a una representación que admita anotaciones
Se puede pasar el cursor sobre monómeros o anotaciones para mostrar más información, con detalles extraídos de la biblioteca de monómeros de señales
Se han introducido funciones de datos específicas de HELM para apoyar el análisis de secuencias de HELM. Los usuarios pueden realizar la alineación de secuencias, la búsqueda de secuencias, la búsqueda de similitudes, la traducción, la extracción de polímeros y los cálculos de propiedades. Se muestra un ejemplo del panel de búsqueda avanzada de secuencias de HELM.
Tablas de variación
Ahora también se seleccionarán todas las variantes para las tablas de resumen, a menos que se anule la selección y se guarden los ajustes.
Las vistas administrativas Vista previa y Pruébelo para las tablas de variantes ahora están disponibles a través del botón Vista previa. Esta experiencia, que coincide con la experiencia de las hojas de trabajo, permite una mayor disponibilidad de la pantalla para la definición de las tablas.
Las vistas de resumen horizontal y vertical ahora están disponibles para todos los sistemas.
La vista Resumen vertical ahora también permite la inclusión de propiedades de componentes para su visualización. Estos se pueden seleccionar en la ventana emergente "Seleccionar propiedades para mostrar".
Materiales
Los valores de referencia internos del mapa de habilidad durante la importación masiva o la actualización masiva de materiales, que se lanzaron anteriormente en versión beta, ahora están disponibles para todos los sistemas.
Administración
Los eventos de acceso en la pista de auditoría del administrador ahora registrarán las direcciones IP del originador y de la inmediata cuando el usuario acceda a Signals Notebook indirectamente, por ejemplo, a través de un servidor proxy. Esto es común cuando una organización determinada utiliza una aplicación de puerta de enlace web de terceros y esa aplicación no elimina la dirección IP del originador. En tales casos, la pista de auditoría reflejará que un usuario determinado accedió desde la dirección IP de origen a través de la dirección IP del proxy. No se muestran las direcciones IP intermedias.
Integración y APIs
Ya están disponibles los puntos de conexión de la API pública de Data Factory para crear, recuperar y eliminar mapas
El comportamiento de creación de tareas al utilizar la API se ha actualizado para que coincida con el de realizar las mismas acciones a través de la interfaz de usuario.
El punto de conexión POST /entity se ha mejorado para las hojas de cálculo. Los desarrolladores ahora pueden especificar un
nombre para dar a la hoja de cálculo como parte del cuerpo de la solicitud al crear la nueva hoja de cálculo a través de la API. Esto sobrescribirá el atributo "name" que, de forma predeterminada, proviene de la plantilla de entidades.
Esta versión contiene un nuevo conjunto de puntos de conexión de API asincrónicos para facilitar la exportación masiva de todo el contenido de una entidad, incluidos sus elementos secundarios y su contenido respectivo.
Los nuevos puntos de conexión funcionan de la siguiente manera:
POST /entidades/exportar/a granel/: Este punto de conexión inicia el proceso de exportación masiva para una entidad especificada. Hay parámetros de consulta para especificar si solo desea la entidad, la entidad y sus entidades secundarias, o la entidad, sus entidades secundarias y todas sus entidades secundarias. Existen parámetros adicionales para especificar los tipos de datos de los formatos químicos/estequiométricos. La solicitud devuelve un ID de trabajo para comprobar el estado.
GET /entities/export/bulk/{jobId}: Este punto de conexión permite a los usuarios comprobar el progreso del proceso de exportación. Proporciona actualizaciones en tiempo real sobre el estado de la solicitud de exportación.
GET /entities/export/bulk/{jobId}/contents: una vez completado el proceso de exportación, los usuarios pueden usar este punto de conexión para descargar un archivo .dat separado por límites.
La primera parte de este archivo .dat es un objeto JSON que representa la tabla de contenido de un experimento. Incluye información sobre el experimento y sus elementos secundarios, como su eid (ID de entidad), nombre, tipo de contenido y parte de contenido para encontrar fácilmente el contenido específico del archivo.
Las partes siguientes contienen el contenido real al que se hace referencia en la tabla de contenido separado por un marcador de límite.
Las siguientes capacidades están en versión beta y solo están disponibles para los usuarios y administradores de Signals Notebook Standard, Signals Notebook Private Cloud, Signals Research Suite Standard y Signals Research Suite Private Cloud a pedido. Póngase en contacto con su representante de cuenta o con nuestro equipo de soporte si desea acceder a las siguientes funciones. No están disponibles como parte de Signals Notebook Individual Edition.
Inventa
Hemos agregado una nueva herramienta de consulta y resumen de datos, la aplicación de resumen integrado. La aplicación de resumen integrado (ISA) proporciona un nuevo enfoque para consultar y resumir datos en comparación con las aplicaciones de búsqueda global y análisis SAR. El ISA tiene una interfaz de búsqueda más intuitiva que se simplifica aún más con la configuración del administrador.
Los administradores pueden establecer métodos de resumen por atributo dentro de Data Factory. También pueden definir qué atributos deben mostrarse de forma predeterminada en la interfaz de búsqueda de usuario posterior.
En primer lugar, los usuarios especifican un proyecto de Data Factory para consultar y definir los criterios de atributo de entidad. Para agregar un tipo de medición a la consulta, los usuarios examinan una lista plana de tipos de medición organizados por etiquetas definidas por el administrador.
Una vez agregada a una consulta, se muestra a los usuarios una tabla de atributos preseleccionados, donde pueden especificar criterios de búsqueda.
Un resumen de los criterios de consulta está disponible para su revisión inmediata, junto con una vista previa exacta del diseño y las columnas que se devolverán
Una vez descargados, los datos de atributos se resumen en función de los criterios de búsqueda y se organizan mediante encabezados claros. Opcionalmente, las tablas de medición individuales también se pueden descargar e incluso organizar automáticamente en una sola tabla de datos completa.
Inventario
La tabla de búsqueda de contenedores se actualizó para permitir la búsqueda por estructura química para encontrar contenedores
Materiales
Hemos ampliado la capacidad de crear materiales secundarios con nuevas opciones de Tablas de materiales y la página de enfoque de materiales. Cuando un usuario crea un material secundario del mismo tipo que su material principal, tendrá la opción de copiar ciertos campos primarios en el material secundario y de orientar el material secundario a la misma tabla que el material principal. Anteriormente, un usuario tenía que dirigir el material secundario a una tabla existente o recién creada
Cuando el usuario selecciona "Copiar datos principales", la siguiente pantalla le permitirá elegir algunos o todos los campos disponibles para copiar. Tenga en cuenta que no todos los campos de la tabla de materiales están disponibles para copiar en el material secundario.
Una vez creado, el usuario puede agregar datos adicionales y registrar el nuevo material secundario.
Los usuarios ahora también pueden crear un material secundario desde la página Enfoque de materiales, anteriormente esta opción solo estaba disponible en las Tablas de materiales.
En el caso de los materiales con jerarquía de activos/lotes, se pedirá a los usuarios que elijan un lote principal para la creación del secundario y, en el caso de las autorréplicas, elegirán si desean copiar los datos.
A continuación, se dirige al usuario a un modal para rellenar los metadatos del material secundario con el enlace principal rellenado automáticamente. Una vez que el usuario registra el nuevo material secundario, pasará por una resolución duplicada o terminará en la página de enfoque del material secundario recién creado.
Tareas y solicitudes
Al crear una tarea, ahora es posible asignar un analista durante el proceso. Si se toma la opción de asignar un analista durante la creación de tareas, las tareas creadas tendrán automáticamente un estado de enviadas.
Las tareas se pueden crear y asignar directamente desde una tabla de materiales en el mismo experimento. El estado de la tarea creada es la asignación dependiente de un analista en el momento de la creación.
Las tareas también se pueden asignar después de su creación directamente desde la tabla de tareas. También es posible que el analista asignado cree directamente un experimento desde la tabla de tareas.
Los analistas ahora pueden recibir notificaciones por correo electrónico y en la aplicación cuando se les asigna una tarea. Las notificaciones se establecen en el menú Configuración de usuario.
¿Quieres conocer más sobre las últimas novedades de Signals Notebook?
¡Mantente atento! Pronto publicaremos las introducidas en el mes de mayo
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- Categoría: Maple
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Siguiendo con las mejoras introducidas en la última versión de Maple 2024, pasamos a indicar algunas de las mejoras de rendimiento que hacen de esta versión la más potente y rápida hasta hoy.
- Los cálculos en matrices cuyas entradas tienen unidades son significativamente más rápidos gracias a una nueva función de indexación que permite que una matriz, vector o matriz mantenga las unidades separadas de los datos. De esta manera, se pueden utilizar algoritmos de hardware rápidos en la porción de datos para lograr un rendimiento óptimo.
- Al construir matrices y vectores con entradas de punto flotante, Maple ahora llama directamente a la implementación de hardware/evalhf de funciones conocidas tanto como sea posible, lo que resulta en inicializaciones más rápidas y, en algunos casos, dramáticamente más rápidas.
- Un nuevo resolvedor para aislar y aproximar todas las raíces complejas de un polinomio univariado con coeficientes numéricos o complejos es considerablemente más rápido en la mayoría de los casos y ahora es el predeterminado cuando se especifica la opción "complex".
- El comando EvaluateAtRoot en el paquete RootFinding tiene una nueva opción avoidsymbolic que le permite omitir el procesado simbólico utilizado para determinar si la raíz dada es un cero exacto de una restricción. Si bien en general esta opción reducirá la capacidad de la función para llegar a una conclusión, cuando pueda encontrar la respuesta, la encontrará más rápidamente.
- Se han realizado importantes mejoras de rendimiento en el paquete QuantifierElimination, incluida una evaluación más rápida en puntos de muestra y almacenamiento en caché de resultados intermedios. Otras mejoras en este paquete incluyen una mejor visualización de varias estructuras de datos y opciones adicionales para controlar la salida del nuevo método GetCells.
- Las funciones ceil, floor y round son entre 1,5 y 2 veces más rápidas para algunos argumentos numéricos.