{"id":479217,"date":"2023-08-09T10:31:59","date_gmt":"2023-08-09T10:31:59","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-09-05T11:18:23","modified_gmt":"2023-09-05T11:18:23","slug":"symbolic-computation","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/es\/wiki\/symbolic-computation\/","title":{"rendered":"Computaci\u00f3n simb\u00f3lica"},"content":{"rendered":"

La computaci\u00f3n simb\u00f3lica, tambi\u00e9n conocida como matem\u00e1tica simb\u00f3lica o \u00e1lgebra inform\u00e1tica, es una rama de la inform\u00e1tica y las matem\u00e1ticas que se ocupa de la manipulaci\u00f3n de expresiones y s\u00edmbolos matem\u00e1ticos en lugar de aproximaciones num\u00e9ricas. Permite a las computadoras realizar c\u00e1lculos algebraicos complejos, c\u00e1lculos y otras operaciones matem\u00e1ticas simb\u00f3licamente, conservando las expresiones en su forma exacta. La computaci\u00f3n simb\u00f3lica ha revolucionado varios campos, incluidas las matem\u00e1ticas, la f\u00edsica, la ingenier\u00eda y la inform\u00e1tica, convirti\u00e9ndola en una herramienta esencial para investigadores, educadores y profesionales.<\/p>\n

La historia del origen de la computaci\u00f3n simb\u00f3lica y la primera menci\u00f3n de ella.<\/h2>\n

Los or\u00edgenes de la computaci\u00f3n simb\u00f3lica se remontan a principios del siglo XIX, cuando los matem\u00e1ticos buscaban formas de automatizar c\u00e1lculos manuales tediosos y propensos a errores. Sin embargo, fue a mediados del siglo XX cuando este campo gan\u00f3 una atenci\u00f3n significativa con la llegada de las computadoras digitales. Una de las primeras menciones notables de la computaci\u00f3n simb\u00f3lica fue en 1960, cuando Allen Newell y Herbert A. Simon desarrollaron el \u201cGeneral Problem Solver\u201d (GPS). El GPS fue dise\u00f1ado para resolver problemas matem\u00e1ticos y l\u00f3gicos simb\u00f3licos, sentando las bases para desarrollos posteriores en este campo.<\/p>\n

Informaci\u00f3n detallada sobre el c\u00e1lculo simb\u00f3lico. Ampliando el tema Computaci\u00f3n simb\u00f3lica.<\/h2>\n

La computaci\u00f3n simb\u00f3lica implica representar expresiones y ecuaciones matem\u00e1ticas como objetos simb\u00f3licos en lugar de valores num\u00e9ricos. Estos objetos pueden incluir variables, constantes, funciones y operaciones. En lugar de evaluar expresiones num\u00e9ricamente, la computaci\u00f3n simb\u00f3lica realiza operaciones sobre estos objetos simb\u00f3licos para simplificar, manipular y resolver problemas matem\u00e1ticos complejos.<\/p>\n

Los componentes principales de los sistemas de computaci\u00f3n simb\u00f3lica son:<\/p>\n

    \n
  1. \n

    Representaci\u00f3n de expresi\u00f3n<\/strong>: Las expresiones simb\u00f3licas se representan mediante estructuras de datos como \u00e1rboles o gr\u00e1ficos. Estas estructuras almacenan las relaciones entre diferentes elementos de la expresi\u00f3n, lo que permite una manipulaci\u00f3n eficiente.<\/p>\n<\/li>\n

  2. \n

    Algoritmos de simplificaci\u00f3n<\/strong>: Los sistemas de c\u00e1lculo simb\u00f3lico emplean algoritmos sofisticados para simplificar expresiones, factorizar polinomios y realizar manipulaciones algebraicas. Estos algoritmos se basan en principios y reglas matem\u00e1ticas.<\/p>\n<\/li>\n

  3. \n

    Solucionadores de ecuaciones<\/strong>: La computaci\u00f3n simb\u00f3lica puede resolver ecuaciones algebraicas simb\u00f3licamente, proporcionando soluciones exactas en lugar de aproximaciones num\u00e9ricas.<\/p>\n<\/li>\n

  4. \n

    Diferenciaci\u00f3n e Integraci\u00f3n<\/strong>: La computaci\u00f3n simb\u00f3lica puede calcular derivadas e integrales simb\u00f3licamente, lo que la hace \u00fatil en an\u00e1lisis matem\u00e1ticos y simulaciones f\u00edsicas.<\/p>\n<\/li>\n

  5. \n

    Razonamiento matem\u00e1tico<\/strong>: El c\u00e1lculo simb\u00f3lico permite el razonamiento l\u00f3gico sobre propiedades matem\u00e1ticas, lo que permite pruebas y verificaciones automatizadas.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

    La estructura interna de la computaci\u00f3n simb\u00f3lica. C\u00f3mo funciona la computaci\u00f3n simb\u00f3lica.<\/h2>\n

    Los sistemas de computaci\u00f3n simb\u00f3lica normalmente se implementan utilizando una combinaci\u00f3n de estructuras de datos y algoritmos. La estructura interna se puede dividir en varias capas:<\/p>\n

      \n
    1. \n

      Analizando<\/strong>: El sistema toma expresiones matem\u00e1ticas como entrada y las analiza en estructuras de datos apropiadas, como \u00e1rboles o gr\u00e1ficos. Este paso implica identificar variables, constantes y operaciones en la expresi\u00f3n.<\/p>\n<\/li>\n

    2. \n

      Manipulaci\u00f3n de expresiones<\/strong>: El n\u00facleo del c\u00e1lculo simb\u00f3lico reside en los algoritmos para manipular expresiones. Estos algoritmos simplifican expresiones, realizan operaciones algebraicas y aplican transformaciones matem\u00e1ticas.<\/p>\n<\/li>\n

    3. \n

      Motor matem\u00e1tico simb\u00f3lico<\/strong>: Este motor alberga las funcionalidades clave de c\u00e1lculo simb\u00f3lico, incluida la resoluci\u00f3n de ecuaciones, la diferenciaci\u00f3n, la integraci\u00f3n y el razonamiento l\u00f3gico.<\/p>\n<\/li>\n

    4. \n

      Interfaz de usuario<\/strong>: Los sistemas de c\u00e1lculo simb\u00f3lico a menudo proporcionan una interfaz f\u00e1cil de usar para ingresar expresiones matem\u00e1ticas, visualizar resultados e interactuar con el motor subyacente.<\/p>\n<\/li>\n

    5. \n

      C\u00e1lculos de back-end<\/strong>: El back-end del sistema realiza c\u00e1lculos pesados, especialmente en tareas matem\u00e1ticas complejas, utilizando el poder de las computadoras modernas para manejar expresiones grandes.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

      An\u00e1lisis de las caracter\u00edsticas clave de la computaci\u00f3n simb\u00f3lica.<\/h2>\n

      La computaci\u00f3n simb\u00f3lica ofrece varias caracter\u00edsticas clave que la diferencian de los m\u00e9todos num\u00e9ricos:<\/p>\n

        \n
      1. \n

        Resultados exactos<\/strong>: A diferencia de los m\u00e9todos num\u00e9ricos que producen aproximaciones, el c\u00e1lculo simb\u00f3lico proporciona soluciones exactas a problemas matem\u00e1ticos, asegurando precisi\u00f3n y exactitud.<\/p>\n<\/li>\n

      2. \n

        Flexibilidad<\/strong>: La computaci\u00f3n simb\u00f3lica puede manejar una amplia gama de expresiones y ecuaciones matem\u00e1ticas, lo que la hace aplicable a diversos campos de estudio.<\/p>\n<\/li>\n

      3. \n

        Manipulaci\u00f3n algor\u00edtmica<\/strong>: Los algoritmos de c\u00e1lculo simb\u00f3lico pueden manipular expresiones complejas paso a paso, revelando las transformaciones subyacentes, lo cual resulta beneficioso para fines educativos.<\/p>\n<\/li>\n

      4. \n

        Generalizaci\u00f3n<\/strong>: El c\u00e1lculo simb\u00f3lico puede representar expresiones en forma general, lo que permite analizar patrones y deducir soluciones generales.<\/p>\n<\/li>\n

      5. \n

        Razonamiento simb\u00f3lico<\/strong>: La computaci\u00f3n simb\u00f3lica permite el razonamiento l\u00f3gico y el reconocimiento de patrones, lo que permite la resoluci\u00f3n automatizada de problemas y la generaci\u00f3n de pruebas.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

        Tipos de c\u00e1lculo simb\u00f3lico<\/h2>\n

        La computaci\u00f3n simb\u00f3lica abarca varios subcampos y herramientas, cada uno de los cuales se ocupa de tareas matem\u00e1ticas espec\u00edficas. Los principales tipos de c\u00e1lculo simb\u00f3lico incluyen:<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n
        Tipo<\/th>\nDescripci\u00f3n<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
        Sistemas de \u00e1lgebra inform\u00e1tica (CAS)<\/td>\nSoftware integral que realiza c\u00e1lculos simb\u00f3licos, que van desde manipulaciones algebraicas hasta operaciones matem\u00e1ticas avanzadas. Los CAS m\u00e1s populares incluyen Mathematica, Maple y Maxima.<\/td>\n<\/tr>\n
        Bibliotecas de manipulaci\u00f3n simb\u00f3lica<\/td>\nBibliotecas o m\u00f3dulos integrados en lenguajes de programaci\u00f3n (por ejemplo, SymPy para Python) que permiten a los usuarios realizar c\u00e1lculos simb\u00f3licos directamente dentro de su c\u00f3digo.<\/td>\n<\/tr>\n
        Demostradores de teoremas inform\u00e1ticos<\/td>\nHerramientas dise\u00f1adas para el razonamiento matem\u00e1tico formal, que permiten pruebas y verificaci\u00f3n automatizadas de teoremas matem\u00e1ticos. Los ejemplos incluyen HOL Light e Isabelle.<\/td>\n<\/tr>\n
        Sistemas h\u00edbridos simb\u00f3licos num\u00e9ricos<\/td>\nSistemas que combinan m\u00e9todos tanto simb\u00f3licos como num\u00e9ricos para aprovechar las ventajas de cada enfoque, logrando c\u00e1lculos m\u00e1s eficientes.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

        Formas de utilizar la computaci\u00f3n simb\u00f3lica, problemas y sus soluciones relacionadas con el uso.<\/h2>\n

        La computaci\u00f3n simb\u00f3lica encuentra aplicaciones en varios dominios, aborda diferentes problemas y proporciona soluciones efectivas:<\/p>\n

          \n
        1. \n

          Investigaci\u00f3n Matem\u00e1tica<\/strong>: La computaci\u00f3n simb\u00f3lica ayuda a los matem\u00e1ticos a demostrar teoremas, analizar estructuras matem\u00e1ticas y explorar nuevas \u00e1reas de las matem\u00e1ticas.<\/p>\n<\/li>\n

        2. \n

          F\u00edsica e Ingenier\u00eda<\/strong>: La computaci\u00f3n simb\u00f3lica ayuda a resolver ecuaciones f\u00edsicas complejas, simular sistemas y realizar modelos matem\u00e1ticos en los campos de la ingenier\u00eda.<\/p>\n<\/li>\n

        3. \n

          Educaci\u00f3n<\/strong>: La computaci\u00f3n simb\u00f3lica es una herramienta educativa valiosa para la ense\u00f1anza de matem\u00e1ticas, ya que puede demostrar soluciones paso a paso y visualizar conceptos abstractos.<\/p>\n<\/li>\n

        4. \n

          Razonamiento automatizado<\/strong>: La computaci\u00f3n simb\u00f3lica se utiliza en la investigaci\u00f3n de inteligencia artificial para el razonamiento automatizado, la inferencia l\u00f3gica y la representaci\u00f3n del conocimiento.<\/p>\n<\/li>\n

        5. \n

          Criptoan\u00e1lisis<\/strong>: La computaci\u00f3n simb\u00f3lica juega un papel en los ataques criptogr\u00e1ficos al explorar vulnerabilidades y encontrar debilidades en los sistemas criptogr\u00e1ficos.<\/p>\n<\/li>\n

        6. \n

          Teor\u00eda del control<\/strong>: En ingenier\u00eda de sistemas de control, el c\u00e1lculo simb\u00f3lico ayuda a analizar la estabilidad, controlabilidad y observabilidad de sistemas din\u00e1micos.<\/p>\n<\/li>\n

        7. \n

          Dise\u00f1o asistido por ordenador<\/strong>: La computaci\u00f3n simb\u00f3lica facilita el modelado geom\u00e9trico y el dise\u00f1o param\u00e9trico en software de dise\u00f1o asistido por computadora (CAD).<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

          Desaf\u00edos y soluciones comunes:<\/strong><\/p>\n

            \n
          1. \n

            Complejidad de expresi\u00f3n<\/strong>: Trabajar con expresiones extremadamente grandes o complejas puede provocar problemas de rendimiento. El empleo de algoritmos optimizados y computaci\u00f3n paralela puede aliviar estos problemas.<\/p>\n<\/li>\n

          2. \n

            Inestabilidades num\u00e9ricas<\/strong>: El c\u00e1lculo simb\u00f3lico puede encontrar inestabilidades num\u00e9ricas cuando se manejan funciones con singularidades o puntos indefinidos. La integraci\u00f3n de m\u00e9todos num\u00e9ricos para casos espec\u00edficos puede resolver estos problemas.<\/p>\n<\/li>\n

          3. \n

            Limitaciones de las soluciones exactas<\/strong>: Algunos problemas no tienen soluciones simb\u00f3licas de forma cerrada. En tales casos, se pueden emplear aproximaciones num\u00e9ricas o m\u00e9todos h\u00edbridos simb\u00f3lico-num\u00e9ricos.<\/p>\n<\/li>\n

          4. \n

            Simplificaci\u00f3n simb\u00f3lica<\/strong>: Garantizar una simplificaci\u00f3n eficiente y correcta de las expresiones requiere una mejora y optimizaci\u00f3n continua de los algoritmos de simplificaci\u00f3n.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

            Principales caracter\u00edsticas y otras comparaciones con t\u00e9rminos similares en forma de tablas y listas.<\/h2>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
            Computaci\u00f3n simb\u00f3lica versus computaci\u00f3n num\u00e9rica<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
            Computaci\u00f3n simb\u00f3lica<\/td>\n<\/tr>\n
            Soluciones exactas<\/td>\n<\/tr>\n
            Manipula s\u00edmbolos y expresiones directamente.<\/td>\n<\/tr>\n
            Permite el razonamiento algebraico y l\u00f3gico.<\/td>\n<\/tr>\n
            \u00datil para resolver ecuaciones simb\u00f3licamente.<\/td>\n<\/tr>\n
            Adecuado para investigaciones te\u00f3ricas y anal\u00edticas.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
            Computaci\u00f3n simb\u00f3lica versus verificaci\u00f3n formal<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
            Computaci\u00f3n simb\u00f3lica<\/td>\n<\/tr>\n
            Se centra en expresiones y ecuaciones matem\u00e1ticas.<\/td>\n<\/tr>\n
            Utiliza algoritmos de simplificaci\u00f3n y transformaci\u00f3n.<\/td>\n<\/tr>\n
            Aplicado en matem\u00e1ticas, f\u00edsica, ingenier\u00eda.<\/td>\n<\/tr>\n
            Demuestra teoremas matem\u00e1ticos y manipula expresiones.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

            Perspectivas y tecnolog\u00edas del futuro relacionadas con la computaci\u00f3n simb\u00f3lica<\/h2>\n

            El futuro de la computaci\u00f3n simb\u00f3lica es prometedor, con varias tecnolog\u00edas emergentes y perspectivas que dan forma a su desarrollo:<\/p>\n

              \n
            1. \n

              Computaci\u00f3n simb\u00f3lica cu\u00e1ntica<\/strong>: La integraci\u00f3n de la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica con la computaci\u00f3n simb\u00f3lica puede revolucionar campos como la criptograf\u00eda y la optimizaci\u00f3n, ofreciendo una velocidad exponencial con respecto a los sistemas cl\u00e1sicos.<\/p>\n<\/li>\n

            2. \n

              Integraci\u00f3n del aprendizaje autom\u00e1tico<\/strong>: Las t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico pueden mejorar los sistemas de c\u00e1lculo simb\u00f3lico al mejorar los algoritmos de simplificaci\u00f3n, el razonamiento automatizado y el reconocimiento de patrones.<\/p>\n<\/li>\n

            3. \n

              Computaci\u00f3n de alto rendimiento<\/strong>: Los avances en la inform\u00e1tica de alto rendimiento permitir\u00e1n c\u00e1lculos simb\u00f3licos m\u00e1s r\u00e1pidos y eficientes, lo que permitir\u00e1 simulaciones en tiempo real y an\u00e1lisis complejos.<\/p>\n<\/li>\n

            4. \n

              Aplicaciones interdisciplinarias<\/strong>: La computaci\u00f3n simb\u00f3lica seguir\u00e1 encontrando aplicaciones en campos interdisciplinarios, como la biolog\u00eda computacional, las ciencias sociales y las finanzas.<\/p>\n<\/li>\n

            5. \n

              Enfoques h\u00edbridos simb\u00f3lico-num\u00e9ricos<\/strong>: El desarrollo de m\u00e9todos h\u00edbridos m\u00e1s eficaces que combinen t\u00e9cnicas simb\u00f3licas y num\u00e9ricas abordar\u00e1 las limitaciones de cada enfoque y ofrecer\u00e1 soluciones m\u00e1s s\u00f3lidas.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

              C\u00f3mo se pueden utilizar o asociar los servidores proxy con la computaci\u00f3n simb\u00f3lica<\/h2>\n

              Los servidores proxy desempe\u00f1an un papel vital en la mejora del rendimiento y la seguridad de los sistemas de computaci\u00f3n simb\u00f3lica:<\/p>\n

                \n
              1. \n

                Optimizaci\u00f3n del rendimiento<\/strong>: Los servidores proxy pueden almacenar en cach\u00e9 expresiones y respuestas de uso frecuente, lo que reduce la carga computacional en los motores de c\u00e1lculo simb\u00f3lico.<\/p>\n<\/li>\n

              2. \n

                Gesti\u00f3n de ancho de banda<\/strong>: Al actuar como intermediarios entre clientes y servidores, los servidores proxy pueden optimizar el uso del ancho de banda durante tareas de c\u00e1lculo simb\u00f3lico, particularmente cuando interact\u00faan con recursos de c\u00e1lculo remotos.<\/p>\n<\/li>\n

              3. \n

                Balanceo de carga<\/strong>: Los servidores proxy pueden distribuir solicitudes de c\u00e1lculo entrantes entre varios servidores, lo que garantiza una utilizaci\u00f3n eficiente de los recursos y una mejor capacidad de respuesta.<\/p>\n<\/li>\n

              4. \n

                Seguridad y anonimato<\/strong>: Los servidores proxy proporcionan una capa adicional de seguridad, salvaguardando la identidad y los datos de los usuarios involucrados en tareas de c\u00e1lculo simb\u00f3lico.<\/p>\n<\/li>\n

              5. \n

                Control de acceso<\/strong>: Los servidores proxy pueden controlar el acceso a recursos computacionales simb\u00f3licos bas\u00e1ndose en la autenticaci\u00f3n del usuario, evitando el uso no autorizado de activos computacionales valiosos.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

                Enlaces relacionados<\/h2>\n

                Para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre el c\u00e1lculo simb\u00f3lico, considere explorar los siguientes recursos:<\/p>\n

                  \n
                1. Wolfram MathWorld \u2013 Computaci\u00f3n simb\u00f3lica<\/a><\/li>\n
                2. Documentaci\u00f3n SymPy<\/a><\/li>\n
                3. Demostraci\u00f3n de teoremas en Isabelle<\/a><\/li>\n
                4. Sistemas de \u00e1lgebra inform\u00e1tica: una gu\u00eda pr\u00e1ctica<\/a><\/li>\n
                5. Introducci\u00f3n a la computaci\u00f3n simb\u00f3lica por Michael J. Dinneen<\/a><\/li>\n<\/ol>\n

                  La computaci\u00f3n simb\u00f3lica contin\u00faa evolucionando y dando forma a la forma en que abordamos problemas matem\u00e1ticos complejos. Su capacidad para razonar simb\u00f3licamente y proporcionar soluciones exactas permite a investigadores, ingenieros y educadores explorar nuevas fronteras en ciencia y tecnolog\u00eda, lo que conduce a avances y avances innovadores. A medida que avanza la tecnolog\u00eda, la fusi\u00f3n de la computaci\u00f3n simb\u00f3lica con campos emergentes como la computaci\u00f3n cu\u00e1ntica y el aprendizaje autom\u00e1tico promete un futuro apasionante, que desbloquear\u00e1 nuevos \u00e1mbitos de conocimiento y descubrimiento.<\/p>","protected":false},"featured_media":470631,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"class_list":["post-479217","wiki","type-wiki","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":{"faq_title":"Frequently Asked Questions about Symbolic Computation: Unleashing the Power of Mathematics<\/mark>","faq_items":[{"question":"What is Symbolic computation?","answer":"

                  Symbolic computation, also known as computer algebra, is a branch of computer science and mathematics that deals with manipulating mathematical expressions and symbols instead of numerical values. It enables computers to perform complex algebraic computations and mathematical operations symbolically, providing exact solutions.<\/p>"},{"question":"How did Symbolic computation originate?","answer":"

                  The roots of Symbolic computation can be traced back to the early 19th century, but it gained significant attention with the development of digital computers in the mid-20th century. One of the first notable mentions was the \"General Problem Solver\" (GPS) in 1960, which laid the foundation for further advancements in the field.<\/p>"},{"question":"What are the key features of Symbolic computation?","answer":"

                  Symbolic computation offers exact results, flexible handling of mathematical expressions, algorithmic manipulation, and the ability to perform logical reasoning and generalization. It is suitable for various applications, including mathematical research, physics, engineering, education, and automated reasoning.<\/p>"},{"question":"What types of Symbolic computation exist?","answer":"

                  Symbolic computation comes in various forms, including Computer Algebra Systems (CAS) like Mathematica and Maple, Symbolic Manipulation Libraries like SymPy for Python, Computer Theorem Provers, and Numerical Symbolic Hybrid Systems.<\/p>"},{"question":"How is Symbolic computation used, and what challenges does it face?","answer":"

                  Symbolic computation finds applications in mathematical research, physics simulations, education, artificial intelligence, and more. Challenges include handling expression complexity, numerical instabilities, limitations of exact solutions, and efficient simplification.<\/p>"},{"question":"How does Symbolic computation compare to Numerical Computation and Formal Verification?","answer":"

                  Symbolic computation deals with expressions and provides exact solutions, while numerical computation deals with numerical values and approximations. On the other hand, formal verification focuses on logical propositions and formal proofs.<\/p>"},{"question":"What is the future of Symbolic computation?","answer":"

                  The future of Symbolic computation looks promising with the integration of quantum computing, machine learning, and high-performance computing. It will continue to find applications in interdisciplinary fields and benefit from the development of hybrid symbolic-numeric approaches.<\/p>"},{"question":"How are proxy servers associated with Symbolic computation?","answer":"

                  Proxy servers optimize performance, manage bandwidth, and enhance security for Symbolic computation systems. They facilitate load balancing, access control, and provide an additional layer of anonymity during computational tasks.<\/p>"},{"question":"Where can I find more information about Symbolic computation?","answer":"

                  For more in-depth insights into Symbolic computation, check out the links provided in the \"Related links\" section, which include valuable resources, documentation, and books on the topic. Dive into the world of precise mathematics with OneProxy and explore the endless possibilities of Symbolic computation.<\/p>"}]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/es\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/479217","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/es\/wp-json\/wp\/v2\/wiki"}],"about":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/wiki"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/es\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/479217\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/470631"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=479217"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}