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Cuando las empresas trasladan cargas de trabajo analíticas a nuevas arquitecturas, la precisión y la reproducibilidad no pueden verse comprometidas. Nuestro último proyecto de ingeniería demuestra cómo nAG cierra la brecha entre la precisión numérica y la eficiencia en la nube, creando una implementación de Linux ARM a medida de la biblioteca nAG para una institución financiera líder.
Descubra cómo nuestro enfoque conecta algoritmos confiables con entornos informáticos en evolución, lo que garantiza la reproducibilidad, el rendimiento y la confianza a escala.
Lea la información técnica completa → https://nag.com/insights/bridging-the-gap-numerical-precision-cloud-efficiency/
Librerías nAG: Software numérico robusto y confiable, experiencia de vanguardia en HPC e IA. Acelerando la ingeniería, la ciencia y los negocios.
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Publicado por NAG el 6/12/2025
Optimización no convexa y estocástica en 2025: Los motores de la inteligencia del mundo real
1. La forma de la complejidad en los sistemas modernos
Históricamente, la optimización se limitaba en gran medida a problemas convexos bien estructurados, entornos donde las garantías teóricas y la eficiencia algorítmica se alineaban perfectamente. Esto tenía sentido: los algoritmos para programas lineales y convexos a gran escala, capaces de manejar millones de variables y restricciones, han madurado durante décadas. Por el contrario, los problemas no convexos, incluidos los que involucran estructuras discretas o combinatorias, seguían siendo computacionalmente intratables a escala. Pero para 2025, el panorama ha cambiado. Los sistemas comerciales modernos se definen cada vez más por la complejidad, la escala y la…
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NUEVA PERSPECTIVA
Dominar las compensaciones: Equilibrar los objetivos contrapuestos con la optimización multiobjetivo
¿Tiene dificultades para equilibrar objetivos contrapuestos en sus modelos? La optimización multiobjetivo (MOO) le ayuda a encontrar las mejores compensaciones, ya sea que esté optimizando el costo frente al rendimiento, la velocidad frente a la precisión u otros objetivos conflictivos. Nuestros últimos análisis analizan cómo MOO puede acelerar la toma de decisiones y ayudarle a abordar problemas complejos con confianza. Explore aplicaciones y técnicas del mundo real para encontrar el equilibrio óptimo en su trabajo.
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En lo que respecta a la optimización matemática, elegir el resolvedor adecuado no es solo una cuestión técnica: es la clave para lograr eficiencia, precisión y rendimiento. Ya sea que esté abordando un problema disperso o denso, el resolvedor que seleccione afecta profundamente los recursos que necesitará y los resultados que obtendrá. Este blog profundiza en el proceso crítico de toma de decisiones de la selección del resolvedor, por qué es importante y cómo puede evitar errores comunes.
Por qué es esencial elegir un resolvedor de optimización
Los problemas de optimización son tan diversos como las industrias a las que sirven, desde la ingeniería estructural hasta la ciencia de datos. Pero, en esencia, todos comparten un desafío común: equilibrar de manera eficiente el costo computacional con la escala y la complejidad del problema. Una…
