Formas y geometría de rango superior

"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...

Los encuentros RSME-SMM empiezan a consolidarse como uno de los más importantes congresos de investigación para la comunidad matemática mexicana y esta tercera edición continuará con la tradición de alto nivel académico y excelencia matemática que han establecido los anteriores. Se estrechan así los lazos, no sólo de amistad y compañerismo entre colegas con un interés común, sino de cooperación científica del más alto nivel y en el más noble espíritu internacional de solidaridad y colaboración entre nuestras Sociedades y comunidades.

El análisis logarítmico lineal es una técnica estadística multivariada que se aplica a variables nominales o categoriales. A partir de una tabla de contingencia multidimensional, que expresa las frecuencias obtenidas para todas las posibles combinaciones de categorías de las variables, los datos pueden ser sintetizados mediante un modelo logarítmico lineal que incluya los parámetros (de efectos principales o de interacción) que resulten significativos. Esta técnica supone un avance frente a las clásicas medidas de asociación bivariadas, como chi-cuadrado, ya que permite la...

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.