Biblioteca de diferenciación automática para la máquina virtual de Java

Resumen

Los métodos de optimización juegan un papel fundamental en el diseño de sistemas complejos en ingenie- ría. Por lo general, los métodos de optimización iterativos requieren el cálculo repetitivo de la matriz Jacobiana, elemento crítico en lo que a eficiencia se refiere. Existen diferentes maneras de obtener la derivada: derivación ana- lítica, requiere gran inversión de tiempo y esfuerzo; diferenciación numérica, método propenso a errores de trunca- miento; y diferenciación automática, que permite obtener la derivada de funciones representadas en un programa, implica un tiempo de cómputo razonable y el resultado es preciso. Actualmente, no se dispone de herramientas de diferenciación automática para la máquina virtual de Java. El objetivo de la presente investigación fue desarrollar una Biblioteca de Diferenciación Automática para la máquina virtual de Java. Inicialmente se procedió al estudio de los fundamentos de la diferenciación automática, seleccionando un lenguaje de programación adecuado para la codificación de las clases que conforman la biblioteca. Finalmente, y posterior a la selección de programas diferen- ciables, se ejecutaron diversas pruebas a fin de documentar la exactitud de los resultados. Al finalizar la presente investigación se cuenta con una biblioteca de diferenciación automática que puede ser incorporada a cualquier proyecto que lo requiera.