Beneficiario del CONACYT se convirtió en nuevo especialista en Ciencias de la Computación
Sergio Orlando Mercado Benítez de la Maestría Científica en Ciencias de la Computación de la Facultad Politécnica de la Universidad Nacional de Asunción (FP – UNA) defendió su tesis denominada “Un Método para Construir Matrices Dispersas que son Espectralmente Próximas a Matrices Simétricas con Elementos no Diagonales No Negativos”.
La investigación consiste en un método para obtener matrices dispersas (matrices con muchos elementos nulos) a partir de otras que cumplan la condición de ser: densas (matrices con pocos elementos nulos), simétricas y con elementos no negativos fuera de la diagonal. A las matrices que satisfacen esta última condición, se les denomina matrices ODN (Off-Diagonal Nonnegative).
Trabajando con matrices dispersas, se obtienen importantes ventajas como la mejora en el tiempo de cómputo, o en la reducción en cuanto a recursos de almacenamiento requerido para utilizar algún algoritmo.
Como ejemplo de aplicación del método propuesto en el trabajo, se demostró que el algoritmo de Lanczos (método para el cómputo de autovalores), puede ser empleado de manera más eficiente, además la aproximación obtenida, es relativamente buena.
El cómputo de autovalores, es un problema importante en muchas áreas de las ciencias y la ingeniería, ya que aparecen en problemas como: coloreo de grafos, minería de datos (por ejemplo, en análisis de componentes principales), optimización, entre otros.
El trabajo obtuvo el primer puesto al mejor póster en el III Encuentro de Investigadores de la Sociedad Científica del Paraguay (SCP) en el área Ingenierías, Matemáticas y Física del año 2018. Además, fue publicado en revistas internacionales.
La Maestría Científica en Ciencias de la Computación es cofinanciada por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT) a través del Programa PROCIENCIA con apoyo del FEEI.
