Panorama

Calculus × Computing

Todo el cálculo universitario —de los límites al cálculo vectorial, las ecuaciones diferenciales y Fourier— y dónde aparece cada idea en IA, gráficos, simulación, robótica y computación científica.

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De las matemáticas a la computación

La tesis de este portal

  1. El cálculo
  2. describe el cambio
  3. y la acumulación
  4. permite modelar sistemas
  5. permite optimizar
  6. permite aproximar
  7. permite simular
  8. una pieza fundamental de IA, gráficos, física, robótica y computación científica

Derivada

f′(a)f'(a) es la tasa de cambio instantánea de ff en aa: la pendiente de la recta tangente a la gráfica, definida como el límite de las pendientes de las rectas secantes.

Sumas de Riemann

Aproxima el área bajo una curva con nn rectángulos finos, ∑f(xi∗) Δx\sum f(x_i^\ast)\,\Delta x. Cuando n→∞n \to \infty la suma converge a la integral: despacio con la regla izquierda/derecha (O(1/n)O(1/n)), más deprisa con la del punto medio (O(1/n2)O(1/n^2)).

Método de Newton

Para resolver f(x)=0f(x) = 0, sustituye ff por su recta tangente en la aproximación actual y salta a donde la tangente corta el cero: xk+1=xk−f(xk)/f′(xk)x_{k+1} = x_k - f(x_k)/f'(x_k). Cerca de una raíz simple el número de cifras correctas se duplica en cada paso.

Polinomio de Taylor

El polinomio de grado nn que coincide con ff y sus nn primeras derivadas en un punto aa. Grado 1 es la recta tangente y grado 2 añade la curvatura; cuanto mayor el grado, más amplia la zona en que aproxima bien. En a=0a = 0 se llama polinomio de Maclaurin.

Descenso de gradiente

Repetir θ←θ−η ∇L(θ)\theta \leftarrow \theta - \eta\,\nabla L(\theta): dar un paso pequeño en contra del gradiente. Cauchy lo propuso en 1847; hoy (con sus variantes estocásticas y adaptativas) entrena prácticamente todas las redes neuronales.

Retropropagación (backpropagation)

El algoritmo que calcula ∂L/∂W\partial L/\partial W y ∂L/∂b\partial L/\partial b para cada capa de una red: una pasada hacia delante guardando los valores intermedios y otra hacia atrás aplicando la regla de la cadena desde la pérdida hasta las entradas. Coste: unas dos veces la pasada hacia delante, sea cual sea el número de parámetros.

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