Static vs. Dynamic Verification (IT)

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.

The Risk Priority Number (RPN) is a quantitative measure used in FMEA to prioritize risks. It is calculated as the product of three ranked factors: Severity (S), Occurrence (O), and Detection (D). The formula is [latex]RPN = S times O times D[/latex]. Each factor is typically rated on a scale from 1 to 10, allowing teams to focus on the highest-scoring risks first.

Real-time systems are classified as "hard" or "soft" based on the consequence of missing a deadline. In a hard real-time system, missing a deadline is a total system failure, such as in an anti-lock braking system. In a soft real-time system, missing a deadline leads to degraded performance but not catastrophic failure, such as in live audio-video streaming.

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.

A regression model for a categorical, typically binary, dependent variable. Instead of modeling the outcome directly, it models the probability of the outcome using the logistic (sigmoid) function. The model predicts the log-odds of the event as a linear combination of the independent variables: [latex]\ln(\frac{p}{1-p}) = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \dots + \beta_p x_p[/latex], where p is the probability of the event.

El algoritmo Metropolis-Hastings es un método MCMC destacado para obtener una secuencia de muestras aleatorias de una distribución de probabilidad en la que el muestreo directo es difícil. En cada iteración, genera un candidato para la siguiente muestra basándose en la muestra actual. Este candidato se acepta o rechaza con una probabilidad determinada, lo que garantiza que la cadena resultante converja a la distribución deseada.

La abstracción en programación orientada a objetos (POO) consiste en ocultar detalles complejos de implementación y mostrar únicamente las características esenciales del objeto. Se centra en lo que hace un objeto, no en cómo lo hace. Esto se logra mediante clases e interfaces abstractas, que definen un modelo para otras clases sin proporcionar una implementación completa, simplificando así los sistemas complejos.

Las Siete Herramientas Básicas de la Calidad son un conjunto de técnicas gráficas identificadas por Kaoru Ishikawa para la resolución de problemas relacionados con la calidad. Estas herramientas son: diagrama de causa y efecto (espina de pescado), hoja de verificación, gráfico de control, histograma, diagrama de Pareto, diagrama de dispersión y estratificación (a menudo presentada como diagrama de flujo). Se consideran básicas porque son fáciles de usar y requieren poca formación estadística formal.

El modelo en cascada es un proceso de desarrollo de software secuencial y no iterativo, donde el progreso fluye de forma continua (como una cascada) a través de distintas fases: concepción, inicio, análisis, diseño, construcción, pruebas, implementación y mantenimiento. Cada fase debe completarse por completo antes de pasar a la siguiente. A menudo se compara con los modelos iterativos para destacar su flexibilidad.