Las matemáticas en España durante el siglo XVIII a través de los libros y sus autores

El álgebra es una rama de las matemáticas que estudia conceptos tales como vectores, matrices, espacio dual, sistemas de ecuaciones lineales y en su enfoque de manera más formal, espacios vectoriales y sus transformaciones lineales.Es un área activa que tiene conexiones con muchas áreas dentro y fuera de las matemáticas, como el análisis funcional, las ecuaciones diferenciales, la investigación de operaciones, las gráficas por computadora, la ingeniería, etc. UNIVERSITAS EDITORIAL CIENTÍFICA UNIVERSITARIA DE CÓRDOBA Este libro contiene el desarrollo de los siguientes temas:...

Esta obra en dos volúmenes ha surgido del curso de Álgebra lineal y Geometría analítica que el primero de los firmantes ha dado en la Universidad técnica de Munich para estudiantes de primer año de Matemáticas y Física. El libro está pensado para seguir este curso, pero también para que un estudiante de primer año pueda estudiarlo por sí mismo.

Álgebra lineal y los fundamentos del aprendizaje profundo, ¡juntos por fin! Del profesor Gilbert Strang, aclamado autor de Introducción al álgebra lineal, llega Álgebra lineal en ciencia de datos, el primer libro de texto que enseña álgebra lineal junto con aprendizaje profundo y redes neuronales. Este libro de texto ameno pero riguroso contiene un curso completo de álgebra lineal y de la matemática relacionada que los estudiantes deben saber para familiarizarse con el aprendizaje a partir de los datos. Se incluyen: los cuatro subespacios fundamentales, descomposición en valores...

Un buen diseño experimental es esencial para obtener resultados eficientes, con el mínimo error aleatorio, en una investigación científica. Con esta publicación se pretende introducir las bases del diseño óptimo de experimentos. La idea principal es presentar esta teoría para modelos de regresión que relacionan una variable observada con un conjunto de factores que pueden ser controlados por el experimentador. El diseño óptimo permite reducir la varianza de los parámetros estimados del modelo, combinaciones de ellos o de la respuesta estimada, consiguiendo así una mayor...