eBooks de Matemáticas para computación

El Data Mining puede definirse como un proceso de descubrimiento de nuevas y significativas relaciones, patrones y tendencias al examinar grandes cantidades de datos. Las técnicas de Minería de Datos persiguen el descubrimiento automatico del conocimiento contenido en la informacion almacenada de modo ordenado en grandes bases de datos. Estas tecnicas tienen como objetivo descubrir patrones, perfiles y tendencias a traves del analisis de los datos utilizando tecnicas estadisticas avanzadas de analisis multivariante de datos.Este libro desarrolla las diferentes tareas que constituyen el proceso de la mineria de datos. Despues de haber comprendido el problema y los datos es necesaria la preparacion de los mismos mediante las fases de seleccion, limpieza y codificacion que obtienen los datos objetivo de las fuentes origen y los procesan y transforman para hacerlos susceptibles de analisis. Posteriormente se aplican las tecnicas de Data Mining, que habitualmente conllevan modelizacion. Una vez evaluados e interpretados los modelos, se extrae el conocimiento contenido en los datos. Se desarrollan ejercicios practicos utilizando el software IBM SPSS Modeler

La voce di Raimondi (scrittore, giornalista e critico darte) si alza dolente e tormentata per raccontare le proprie emozioni ed esperienze di vita, ma anche il sentimento del tempo, il dramma della contemporaneita, il tema delicatissimo e attuale dei migranti, espresso con lirica compartecipazione, il tema del femminicidio, quello poderoso dellinquinamento dellambiente e delle coscienze. Tempo di fughe si nutre anche della nostalgia di un tempo passato, il tempo della memoria, della giovinezza trascorsa, irrecuperabile ma vissuta appieno, senza rimpianti ne ripensamenti. Una silloge di 63 poesie tutte da godere nel silenzio di una buona lettura che appaga lanima e fa riflettere.

El volumen Optimización. Algoritmos programados con MATLAB, excepcional en el idioma español, tiene como objetivo principal exponer los "métodos de cómputo evolutivo" de forma general y concisa para que cualquier lector interesado en el tema pueda acceder a los conocimientos, independientemente de su formacion matematica.Su caracter practico y los multiples ejercicios incluidos son aprovechables para resolver problemas de optimizacion en las ciencias y la industria que buscan disminuir los costos de un articulo fabricado, el tiempo de ejecucion o los riesgos de inversion a la par de maximizar las ganancias, mejorar la calidad de un producto o aumentar la eficiencia de un dispositivo. Todo lo anterior integrado al codigo de programacion MatLAB con la finalidad de que el lector ponga en practica el conocimiento adquirido.

El estudio aquí presentado busca resaltar los modelos de mujer que configuran las revistas de glamour, dirigidas a hombres y mujeres, editadas en Colombia por dos grandes empresas editoriales: publicaciones semana y ediciones el tiempo. La hipotesis de trabajo gira en torno a la idea, segun la cual, los medios de comunicacion, fragmentan la frontera entre lo publico y lo privado; de tal manera que muchos aspectos de la privacidad son presentados a la luz publica, por sus protagonistas

Matemáticas para la computación, 3ª edición es un libro de texto para los cursos de matemáticas discretas de las carreras del área de la informática, y en éste se exponen los temas: Sistemas numéricos, Metodos de conteo, Conjuntos, Logica matematica, Algebra booleana, Relaciones, Grafos, Arboles e Introduccion a los lenguajes formales. Ademas de incluir los temas especificos de algoritmo de Booth, problema del palomar, metodo de Quine y diagramas de Hasse, en esta nueva edicion se ha hecho una cuidadosa revision de todos los ejemplos y problemas propuestos.

Los grupos y los grafos se utilizan en múltiples discipinas. La imposición de técnicas computacionales para la resolución de problemas, ha obligado a su estudio como parte de las herramientas matemáticas, que facilitan la traslacion al lenguaje del ordenador de muchos de estos problemas.En este texto encontramos una completa coleccion de programas, fieles traducciones de las tecnicas matematicas habituales, que resuelven, con abundantes ejemplos, la mayoria de problemas basicos que sobre grupos y grafos finitos podemos plantear.

Obra única en su género, detalla los conceptos generales y los temas más relevantes de la Computación Cuántica. Este libro está dirigido a estudiantes, investigadores y al público en general, interesado en el tema de la Computacion Cuantica. El libro esta diseñado para emplearse como libro de texto o de consulta en aquellas materias donde se tratan Temas Selectos y Especiales de nuevas tecnologias en el area de computo, o en las asignaturas de Fisica, en cursos especificos de Ingenieria, de los ultimos semestres ya que cubre satisfactoriamente los diversos topicos que se tratan en dichos cursos.

Este libro proporciona una amplia visión de tres herramientas de software libre para cálculo numérico: Octave, Scilab y Scipy. También, aborda todos los aspectos básicos que una persona necesita para empezar a trabajar con estos programas: instalacion y licencia, estructuras de programacion, operaciones con matrices y vectores, realizacion de graficos, etc. Ademas, incluye aspectos mas avanzados, pero que son de gran utilidad en el desarrollo real de aplicaciones, como, por ejemplo, el uso del depurador para encontrar fallos en los programas y la integracion de otros lenguajes para mejorar la velocidad de los calculos. Asimismo, tiene un caracter totalmente practico, mostrando al lector numerosos ejemplos y resultados de los comandos introducidos en la consola, lo que le permitira desarrollar en poco tiempo sus propias aplicaciones de calculo numerico en cualquiera de los lenguajes analizados. El libro resulta apropiado para todos los usuarios de software de calculo numerico, aunque es recomendable tener unos conocimientos basicos de programacion. A lo largo del texto aparecen numerosas referencias a Matlab, por ser el programa de calculo numerico mas difundido, y ademas, el ultimo capitulo esta dedicado a hacer una comparacion de las tres herramientas de software libre con dicho programa, indicando las ventajas e inconvenientes de cada uno de ellos, lo que facilitara a los usuarios de Matlab un nuevo camino hacia el software libre.

La manipulación es un paso necesario e indispensable para la adquisición de competencias matemáticas. Pero no es la manipulación lo más importante sino la acción mental que ésta estimula cuando los niños tienen la posibilidad de tener los objetos y los distintos materiales en sus manos y utilizan el juego como recurso de aprendizaje. Solo despues de un trabajo ludico-manipulativo pueden usarse progresivamente recursos mas elaborados de representacion matematica, como la simulacion virtual o el trabajo escrito con lapiz y papel.

El presente texto está orientado hacia los cursos de pregrado de Análisis de Estructuras, Análisis Matricial y Dinámico de Estructuras y Análisis Numérico, ofrecidos para Ingeniería Civil. ambién sera de referencia en cursos de postgrado tales como Metodo de Elementos Finitos. No obstante, sera util como texto de referencia para estudiantes de otras areas de la ingenieria ofrecidas por la Facultad. En el Capitulo 1 se presentan los conceptos basicos del algebra de matrices asi como al manejo de vectores y matrices con MATLAB. En este capitulo y a lo largo del texto se presentan numerosos ejemplos usando el software citado, para que sirvan de complemento a los aspectos teoricos presentados. En el Capitulo 2 se tratan las operaciones fundamentales con matrices. El Capitulo 3 esta dedicado al tema de inversion de matrices y al calculo de determinantes. En el Capitulo 4 se presentan los metodos tradicionales para la solucion de sistemas de ecuaciones lineales. Finalmente, en el Anexo, se presenta una introduccion a al topico sobre integracion y diferenciacion de matrices usando MATLAB. El texto es de caracter introductorio, y por tanto sera de utilidad tanto a estudiantes de pregrado de ingenieria, como a profesionales de ingenieria.

Libro de texto para los primeros años de las carreras del área de ciencias de la informática y computación. Presenta de forma completa y axiomática los temas, y en cada capítulo incluye problemas resueltos que ilustran la teoria y una exposicion de las aplicaciones mas importantes de las matematicas discretas. Cada capitulo incluye: Objetivos especificos, exposicion completa y axiomatica de los temas, problemas resueltos que ilustran la teoria.

Cellular automata have been used in computer science since the 1940s. A cellular automaton consists of many identicalsimple processing units that interact with each other in a local way and in discrete time. Cellular automata have been applied to a wide variety of tasks and, due to the growing interest of the scientific community, a good number of relevant journals and conferences are dedicated to their study and development. One of the main characteristics of cellular automata is their simplicity, which makes them relatively easy to program. Nonetheless, despite their simplicity, cellular automata are able to generate complex results in many domains, even in the context of artificial life. Another remarkable characteristic of cellular automata is that they are suitable for parallel implementation.The present book deals with the fundamentals of cellular automata. Additionally, a new approach to extending cellularautomata with the use of message passing is introduced. Each of the seven chapters of this book includes a number offigures, bibliographic references, and exercises of interest to the reader. The book offers students, practitioners andresearchers a concise but broad coverage of the main aspects of cellular automata.The author of the book is an associate professor in the Department of Artificial Intelligence at UNED (Spanish OpenUniversity). Since the middle 1990s, he has performed teaching and research activities within the field of artificialintelligence, mainly in the areas of Bayesian networks and evolutionary computation. This book is the result of a long journey that started when the author became interested in NetLogo. NetLogo is an agent]based programming environment well suited for modeling and inspecting complex systems developing over time.

In machine learning, support vector machines SVMs, also support vector networks are supervised learning models with associated learning algorithms that analyze data used for classification and regression analysis. Given a set of training examples, each marked as belonging to one or the other of two categories, an SVM training algorithm builds a model that assigns new examples to one category or the other, making it a non-probabilistic binary linear classifier. An SVM model is a representation of the examples as points in space, mapped so that the examples of the separate categories are divided by a clear gap that is as wide as possible. New examples are then mapped into that same space and predicted to belong to a category based on which side of the gap they fall.

A comprehensive and hands-on introduction to the core concepts, methods, and applications of agent-based modeling, including detailed NetLogo examples.The advent of widespread fast computing has enabled us to work on more complex problems and to build and analyze more complex models. This book provides an introduction to one of the primary methodologies for research in this new field of knowledge. Agent-based modeling (ABM) offers a new way of doing science: by conducting computer-based experiments. ABM is applicable to complex systems embedded in natural, social, and engineered contexts, across domains that range from engineering to ecology. An Introduction to Agent-Based Modeling offers a comprehensive description of the core concepts, methods, and applications of ABM. Its hands-on approachwith hundreds of examples and exercises using NetLogoenables readers to begin constructing models immediately, regardless of experience or discipline.The book first describes the nature and rationale of agent-based modeling, then presents the methodology for designing and building ABMs, and finally discusses how to utilize ABMs to answer complex questions. Features in each chapter include step-by-step guides to developing models in the main text; text boxes with additional information and concepts; end-of-chapter explorations; and references and lists of relevant reading. There is also an accompanying website with all the models and code.

A comprehensive introduction to machine learning that uses probabilistic models and inference as a unifying approach.Todays Web-enabled deluge of electronic data calls for automated methods of data analysis. Machine learning provides these, developing methods that can automatically detect patterns in data and then use the uncovered patterns to predict future data. This textbook offers a comprehensive and self-contained introduction to the field of machine learning, based on a unified, probabilistic approach.The coverage combines breadth and depth, offering necessary background material on such topics as probability, optimization, and linear algebra as well as discussion of recent developments in the field, including conditional random fields, L1 regularization, and deep learning. The book is written in an informal, accessible style, complete with pseudo-code for the most important algorithms. All topics are copiously illustrated with color images and worked examples drawn from such application domains as biology, text processing, computer vision, and robotics. Rather than providing a cookbook of different heuristic methods, the book stresses a principled model-based approach, often using the language of graphical models to specify models in a concise and intuitive way. Almost all the models described have been implemented in a MATLAB software packagePMTK (probabilistic modeling toolkit)that is freely available online. The book is suitable for upper-level undergraduates with an introductory-level college math background and beginning graduate students.