Teoría de grupos

Esta obra fue escrita con el propósito de servir de material guía en un primer curso de procesos estocásticos para estudiantes que solamente han visto cursos de cálculo y algún curso de probabilidad en facultades de ciencias, ingeniería o economía. En ella se presentan los conceptos de manera precisa, pero sin recurrir a formalismos matemáticos que sobrepasen las nociones básicas de cálculo y probabilidad. Introducción a los procesos estocásticos desarrolla los contenidos necesarios para cursos a nivel universitario: generalidades de los procesos estocásticos, su definición y...

"Neutrosophic Computing and Machine Learning" (NCML) has been created for publications of advanced studies in neutrosophy, neutrosophic set, neutrosophic logic, neutrosophic probability, neutrosophic statistics, neutrosophic approaches to machine learning etc. and their applications in any field. "Neutrosophic Computing and Machine Learning" (NCML) ha sido creada para publicaciones de estudios avanzados en neutrosofía, conjunto neutrosófico, lógica neutrosófica, probabilidad neutrosófica, estadística neutrosófica, enfoques neutrosó-ficos para el aprendizaje automático, etc. y sus...

El Análisis Complejo es una de las más bellas teorías matemáticas que el autor conoce, ya que por una parte los números complejos son una construcción puramente intelectual que sin embargo tienen multitud de aplicaciones (en teoría analítica de números, en ecuaciones diferenciales, en geometría, en hidrodinámica, mecánica celeste, mecánica cuántica...) y que hoy en día son imprescindibles, y por otra, ya que la teoría de funciones de variable compleja que aquí se presenta es circular, en el sentido de que a lo largo del libro se van proponiendo y resolviendo problemas...

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...