Epistemología de la codificación de datos

Autores/as

  • Mateo Flórez
  • Maria Serje

Palabras clave:

Codificación, Decodificación, Distancia de Hamming, Corrección de errores, Teoría de códigos, Transmisión de información, pistemología matemática, Estructuración del conocimiento, Integridad de datos

Resumen

Este estudio explora la codificación de datos desde una perspectiva epistemológica, investigando cómo
las matemáticas no solo estructuran y validan el conocimiento, sino que también enfrentan desafíos complejos
mediante la teoría de códigos. En el centro de esta investigación se encuentran los procesos de codificación, decodificación
y la aplicación de la distancia de Hamming, conceptos clave que ilustran cómo la teoría de códigos
responde a necesidades prácticas de transmisión de información al minimizar errores y garantizar la integridad
de los datos. Desde una perspectiva histórica, las matemáticas han evolucionado para resolver problemas técnicos
específicos, a la vez que crean marcos abstractos aplicables en múltiples disciplinas. La corrección de errores dentro
de la teoría de códigos ejemplifica este doble rol, donde herramientas diseñadas para una transmisión de datos
confiable también contribuyen a modelos teóricos amplios y a aplicaciones en áreas de alta complejidad y con
incertidumbre. Así, la codificación emerge no solo como una solución técnica, sino también como un método para
preservar y estructurar el conocimiento, destacando el papel único de las matemáticas en la creación de estructuras
resilientes para la transferencia de conocimiento que respaldan los avances tecnológicos y el entendimiento teórico.

Referencias bibliográficas

1. BERLEKAMP, E. R. (1968). Algebraic Coding Theory. McGraw-Hill.

2. BETTEN, A., BRAUN, M., FRIPERTINGER, H., KERBER, A., KOHNERT, A., & WASSERMANN,

A. (2006). Error-correcting linear codes: Classification by isometry and applications (Vol. 18).

Springer Science & Business Media.

3. HAMMING, R. W. (1950). “Error Detecting and Error Correcting Codes”. The Bell System Technical

Journal, 29(2), 147-160.

4. JIMENEZ MATEO, P. (2014). Compresión de datos usando códigos lineales. MACKAY, D. J. C.

(2003). Information Theory, Inference, and Learning Algorithms. Cambridge University Press.

5. MACWILLIAMS, F. J., & SLOANE, N. J. A. (1977). The Theory of Error-Correcting Codes. North-

Holland Publishing Company.

6. PODESTÁ, R. A. (2006). Introducción a la teoría de códigos autocorrectores. Mathematics Subject

Clas- sification. CONICET y SecytUNC.

7. SALCEDO QUINTERO, C. A. (2022). Análisis del desempeno de autoencoders para aprender

códigos lineales binarios.

8. SHANNON, C. E. (1948). ”A Mathematical Theory of Communication”. The Bell System Technical

Journal, 27(3), 379-423.

Cómo citar

Flórez, M., & Serje, M. (2024). Epistemología de la codificación de datos. Revista MATUA , 11(1), 87–100. Recuperado a partir de https://www.revistasuniatlanticoeduco.biteca.online/index.php/MATUA/article/view/4502

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Publicado

2024-12-27

Número

Sección

Artículos