Castillo López, Aitor
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Castillo López
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Aitor
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Estadística, Informática y Matemáticas
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Publication Open Access Operador de comparación de elementos multivaluados basado en funciones de equivalencia restringida(Universidad de Málaga, 2021) Castillo López, Aitor; López Molina, Carlos; Fernández Fernández, Francisco Javier; Sesma Sara, Mikel; Bustince Sola, Humberto; Estadística, Informática y Matemáticas; Estatistika, Informatika eta MatematikaEn este trabajo proponemos un nuevo enfoque del algoritmo de clustering gravitacional basado en lo que Einstein considero su 'mayor error': la constante cosmológica. De manera similar al algoritmo de clustering gravitacional, nuestro enfoque está inspirado en principios y leyes del cosmos, y al igual que ocurre con la teoría de la relatividad de Einstein y la teoría de la gravedad de Newton, nuestro enfoque puede considerarse una generalización del agrupamiento gravitacional, donde, el algoritmo de clustering gravitacional se recupera como caso límite. Además, se desarrollan e implementan algunas mejoras que tienen como objetivo optimizar la cantidad de iteraciones finales, y de esta forma, se reduce el tiempo de ejecución tanto para el algoritmo original como para nuestra versión.Publication Open Access Funtzioen ikaskuntza prozesu bat puzzle metodologiaren bidez DBH2n(2017) Castillo López, Aitor; Lasa Oyarbide, Aitzol; Facultad de Ciencias Humanas y Sociales; Giza eta Gizarte Zientzien FakultateaEste trabajo es un Trabajo de Fin de Máster (TFM), exactamente, del Máster Universitario en Profesorado de Educación Secundaria en la especialidad de Matemáticas. Tiene como finalidad investigar el proceso de aprendizaje de las funciones matemáticas en una clase de alumnos de 2º de Educación Secundaria Obligatoria, pero además, este trabajo es también una memoria de todo lo aprendido durante el curso académico. Para facilitar su comprensión, este TFM ha sido dividido en dos partes. En la primera se analizan los contenidos y cómo evaluarlos tal y como se presenta nen el currículo oficial de enseñanzas. En la segunda, se detalla cómo es el experimento propuesto, la muestra los resultados etc.: Es decir, La primera parte esta compuesta por el análisis a priori, mientras que la segunda está dirigida a analizar los datos a posteriori. Como cierre del trabajo se expondrán la síntesis, las conclusiones y las preguntas sin responder que hayan podido quedarPublication Open Access On some classes of nullnorms and h-pseudo homogeneity(Elsevier, 2022) Lima, Lucélia; Bedregal, Benjamin; Rocha, Marcus; Castillo López, Aitor; Fernández Fernández, Francisco Javier; Bustince Sola, Humberto; Estatistika, Informatika eta Matematika; Institute of Smart Cities - ISC; Estadística, Informática y MatemáticasNullnorms are aggregation functions which generalize t-norms and t-conorms. For each nullnorm there exists an annihilator element such that, below it, the function behaves like a t-conorm, and, above it, like a t-norm. In this paper, we study some classes of nullnorms which naturally arise from well known classes of t-norms and t-conorms, such as idempotent, Archimedean, cancellative, positive and nilpotent t-norms and t-conorms. We also present the concept of h-pseudo-homogeneous nullnorm and we study when these classes of nullnorms fullfill it.Publication Open Access Clusterig cosmológico: un enfoque del clustering gravitacional clásico inspirado en la estructura y dinámica del cosmos a gran escala(Universidad de Málaga, 2021) Castillo López, Aitor; Fumanal Idocin, Javier; Fernández Fernández, Francisco Javier; Bustince Sola, Humberto; Estadística, Informática y Matemáticas; Estatistika, Informatika eta MatematikaEn este trabajo proponemos un nuevo enfoque del algoritmo de clustering gravitacional basado en lo que Einstein considero su 'mayor error': la constante cosmológica. De manera similar al algoritmo de clustering gravitacional, nuestro enfoque está inspirado en principios y leyes del cosmos, y al igual que ocurre con la teoría de la relatividad de Einstein y la teoría de la gravedad de Newton, nuestro enfoque puede considerarse una generalización del agrupamiento gravitacional, donde, el algoritmo de clustering gravitacional se recupera como caso límite. Además, se desarrollan e implementan algunas mejoras que tienen como objetivo optimizar la cantidad de iteraciones finales, y de esta forma, se reduce el tiempo de ejecución tanto para el algoritmo original como para nuestra versión.