Cadena de Markov Monte Carlo (MCMC)

El Método de Elementos Finitos (MEF) es una potente técnica numérica para resolver problemas complejos de ingeniería y física descritos mediante ecuaciones diferenciales parciales. Funciona discretizando un dominio continuo en un conjunto de subdominios más pequeños y simples llamados «elementos finitos». Esto permite la solución numérica aproximada de problemas de análisis estructural, transferencia de calor, flujo de fluidos y electromagnetismo.

La interpolación es el proceso computacional dentro de un controlador CNC que genera una secuencia de puntos de coordenadas intermedios para crear una trayectoria uniforme entre los puntos finales programados. Los tipos más fundamentales son la interpolación lineal (G01) para líneas rectas y la interpolación circular (G02/G03) para arcos. Esto permite mecanizar perfiles complejos a partir de comandos geométricos simples en el programa de código G.

TMR (Triple Modular Redundancy) is a hardware fault-tolerance technique that uses three identical modules performing the same operation in parallel. Their outputs are fed into a majority-voting circuit. If one module fails and produces an incorrect output, the voter is still able to determine the correct output based on the other two modules, thus masking the fault and ensuring continuous operation.

El código G, formalmente conocido como RS-274, es el lenguaje de programación más común para controlar máquinas CNC. Consiste en comandos secuenciales que instruyen a la máquina sobre posicionamiento, velocidad y acciones específicas. Los comandos comienzan con una letra; «G» indica comandos preparatorios para el movimiento (p. ej., G01 para avance lineal), mientras que «M» significa funciones diversas (p. ej., M03 para el arranque del husillo).

La demostración automatizada de teoremas (ATP) es un subcampo de la informática y la lógica matemática dedicado a la demostración de teoremas matemáticos mediante programas informáticos. Los sistemas ATP, o demostradores, utilizan el razonamiento lógico para deducir nuevos teoremas a partir de un conjunto de axiomas e hipótesis. Se diferencian de los asistentes de demostración, que requieren mayor orientación humana, aunque ambos campos se solapan significativamente.

Un intervalo de credibilidad es el equivalente bayesiano de un intervalo de confianza frecuentista. Es un rango de valores que contiene un parámetro con una probabilidad determinada, basado en la distribución de probabilidad a posteriori. Por ejemplo, un intervalo de credibilidad de 95% para un parámetro [latex]\theta[/latex] significa que hay una probabilidad de 95% de que el valor real de [latex]\theta[/latex] se encuentre dentro de ese intervalo, dados los datos y el modelo.

La función de fiabilidad, R(t), define la probabilidad de que un sistema o componente realice su función requerida sin fallos durante un tiempo determinado "t". Para sistemas con una tasa de fallos constante (λ), se describe mediante la distribución exponencial: [latex]R(t) = e^{-\lambda t}[/latex]. Esta función es fundamental para predecir la longevidad y el rendimiento de un producto.

Una ilustración clásica del método de Monte Carlo es la estimación del valor de [latex]\pi[/latex]. Al inscribir un círculo de radio [latex]r[/latex] dentro de un cuadrado de lado [latex]2r[/latex], la relación de sus áreas es [latex]\frac{\pi r^2}{(2r)^2} = \frac{\pi}{4}[/latex]. Esparciendo al azar puntos dentro del cuadrado y contando la fracción [latex]p[/latex] que caen dentro del círculo se obtiene una estimación: [latex]\pi \aprox 4p[/latex].

A set of four decision rules for detecting non-random patterns on Shewhart control charts, indicating an out-of-control process even if no points are outside the 3-sigma limits. These rules identify unnatural runs, trends, or clustering of data points that signal the presence of a special cause of variation. They increase the sensitivity of control charts.

Modelo de regresión para una variable dependiente categórica, normalmente binaria. En lugar de modelizar el resultado directamente, modela la probabilidad del resultado utilizando la función logística (sigmoide). El modelo predice las probabilidades logarítmicas del suceso como una combinación lineal de las variables independientes: [latex]\ln(\frac{p}{1-p}) = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \dots + \beta_p x_p[/latex], donde p es la probabilidad del suceso.