La dinámica de cualquier sociedad está en constante emanación de información profesional para sus ciudadanos, que se convierte un referente relevante cuando llega el momento de seleccionar y elegir una profesión, principalmente, con la finalidad de incorporarse como miembros activos del entramado sistema social. El propósito de este trabajo es comprender los motivos y razones que influyen en el interés y elección vocacional que llevan al estudio de las carreras en matemática. La metodología cualitativa con diseño de investigación fenomenológico, apoyada con la realización de entrevistas a profundidad, ayudó a indagar en las vivencias y/o experiencias que indujeron a quince (15) profesores de matemática de la Universidad Simón Bolívar (Venezuela), a tomar la decisión de estudiar una carrera de matemática. Se identificaron cuarenta y cuatro (44) temas naturales agrupados en siete (7) categorías, y sus relaciones condujeron a la formulación de tres (3) modelos (Aspectos individuales, vivencias con matemática y Oportunidad). Así, concluimos que el interés y elección vocacional por el estudio de las carreras en matemática, se desarrolla a partir de la articulación de aspectos individuales y supraindividuales, ayudando al descubrimiento de la vocación a través de la gestación de intereses vocacionales relacionados con el área.

En torno a las ciencias, concurren aspectos que influyen en su popularidad dentro del ámbito educativo y, también en el social, repercutiendo en forma directa en las plazas vacantes dentro del campo laboral. Bajo esta perspectiva, en el presente artículo se analizan los eventos originados en el contexto académico, vinculados al proceso de enseñanza y aprendizaje, que influyen negativamente en la percepción de las ciencias, y que han ido desfavoreciendo y condicionando su popularidad. El estudio fue abordado bajo una orientación cualitativa, de tipo descriptivo/exploratorio, con diseño de investigación documental, apoyado en la realidad estudiantil, y basado en las experiencias relacionadas con la construcción del conocimiento de las ciencias. Se reconocen y estudian algunos aspectos que influyen en la percepción y popularidad de las ciencias. Adicionalmente, se presentan eventos reconocidos de la temática planteada, tales como: primer contacto, desconocimiento, desinterés, doble efecto vocacional, minoría y déficits de profesionales, todos concernientes y relacionados con las ciencias.

En este trabajo se describe un método de continuación numérica, el cual utiliza descomposiciones de Arnoldi para el cálculo de soluciones de un sistema de la forma , donde  es un funcional no lineal que depende de un vector  en  y de un parámetro  que toma valores en un intervalo dado. El uso de estas técnicas nos permite predecir y detectar puntos de interés cuando se obtiene información sobre algunos autovalores de la matriz Jacobiana asociada, al mismo tiempo que se resuelven eficientemente sistemas de ecuaciones lineales en forma iterativa.  El método puede ser aplicado a modelos provenientes de la ingeniería como circuitos eléctricos, reacciones químicas, o procesos de revestimiento.  La idea principal es introducir un módulo de cálculo de autovalores, usando un algoritmo de tipo Arnoldi, en un método iterativo para resolver ecuaciones no lineales, a fin de obtener información sobre la estabilidad de la solución. Se presenta un ejemplo de uso de esta técnica con resultados preliminares de la aplicación del método a problemas tratados en la bibliografía del tópico. Los resultados muestran que la idea de calcular autovalores, en una iteración que resuelve ecuaciones no-lineales, tiene gran potencial en la detección de puntos críticos

La caracterización automática de obras musicales, e intérpretes de las mismas, es objeto de investigación en la actualidad. Debido principalmente a la importancia del tópico, pero también al auge tecnológico y la disposición de herramientas computacionales capaces de detectar voz y sonido. El reconocimiento automático de una composición, así como su intérprete y características relevantes desde el punto de vista musical, ha mantenido a una comunidad de investigadores en la búsqueda de medidas que permitan hacer comparaciones e inferir con precisión sobre las características de la composición y el intérprete; sin embargo, esta medida aún está por descubrirse, aunque se han generado diversas técnicas estadístico-computacionales que merecen ser evaluadas y quizás combinadas para fortalecer cualquier investigación en este tópico. Este trabajo, producto de una basta revisión bibliográfica, recoge las principales técnicas y herramientas que han sido utilizadas y propuestas por investigadores en las últimas dos décadas. El documento será de ayuda a los investigadores que decidan emprender estudios, evaluaciones e implementaciones de estas herramientas, así como también aquellos que deseen trabajar en el reconocimiento automático de obras musicales, sus características e intérpretes, o recuperación de información musical.

Introducción. El cálculo del pseudoespectro de matrices es requerido en muchas aplicaciones modeladas por ecuaciones diferenciales y discretizadas en tiempo y espacio. Este cálculo resulta ser muy costoso computacionalmente, sobre todo para matrices de gran magnitud, para las cuales se han implementado con éxito métodos altamente paralelizables ejecutados en máquinas de alto rendimiento. Objetivo. Se presenta un análisis exploratorio del cálculo del pseudoespectro y su posible implementación en una arquitectura híbrida CPU-GPU, en la cual el cómputo masivo y paralelo se realice en las unidades de procesamiento gráfico. Metodología. Para formular la propuesta se analizan algunas implementaciones de este cálculo que han resultado efectivas en máquinas de alto rendimientos, el uso de métodos basados en métodos de Krylov, y las capacidades de las unidades de procesamiento gráfico en el cómputo masivo. Resultados.  La propuesta resulta de interés debido a que la mayor parte de este cálculo puede realizarse en unidades de procesamiento gráfico, que en la actualidad son fáciles de adquirir a bajo costo, y están incluidas en la mayoría de las marcas y modelos presentes en el mercado. Conclusiones. En este documento se describe un esquema general para la paralelización del cálculo del pseudoespectro en una arquitectura híbrida CPU-GPU.