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El objetivo de este texto es que podamos apreciar y disfrutar la realidad usando algunas técnicas matemáticas que nos ayuden a analizar y entender la simetría de las figuras planas. El estudio de la simetria no solo es el analisis de una figura ya terminada, la verdadera potencia de la simetria esta en que permite llegar con nuestra imaginacion a lugares donde nuestra vista aun no ha alcanzado o incluso donde no es posible que llegue.

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El presente trabajo está basado en mis apuntes de Matemáticas y espero que sirva como instrumento complementario para los profesores, estudiantes de Ciencias, Ingeniería, Economía, Dirección y Administración de Empresas. El lenguaje matemático utilizado está adaptado a nuestra forma de concebir los sucesos, hablar de juego de naipes o de ajedrez en el cálculo de probabilidades, por dar ejemplo, no es de uso en nuestra cultura. Contiene 28 temas distribuidos en: conjunto, combinatoria, probabilidad, estadística, lógica matemática, álbegra y cálculo.

John Allen Paulos sintió a finales de los años noventa, en pleno auge de las empresas «punto com», la irresistible atracción del mundo de la Bolsa. Invirtió dinero, especuló con acciones, se arriesgó

Written by an expert author team consisting of former IB chief examiners, senior examiners and assistant examiners, experienced IB workshop leaders, and teachers with more than 160 years of combined

Este catálogo recoge las capacidades y la experiencia de los grupos de investigación españoles con mayor actividad en transferencia de tecnología matemática orientada a la Industria. Ha sido diseñado y estructurado para identificar de forma rápida la experiencia y la oferta investigadora por sector, conocer la demanda empresarial de técnicas matemáticas y disponer de una guía de ayuda sobre la capacidad de estas tecnologías para resolver problemas innovadores en la Industria. Es un texto concebido para acercar a pequeñas, medianas y grandes empresas una tecnología con un gran potencial, con investigadores muy cualifi cados y que no necesita de grandes inversiones para su uso.

Ésta es la primera parte de un curso sobre ecuaciones diferenciales ordinarias que, partiendo del nivel más elemental, aborda los métodos y aplicaciones actuales de la teoría.Los seis capítulos de que consta estan dedicados a las ecuaciones lineales, las cuales, ademas de poseer una teoria muy completa, asi como interesantes aplicaciones, constituyen la base del estudio "local" de las ecuaciones no lineales, a las que esta dedicado el segundo volumen del curso: "Ecuaciones diferenciales II".Los conocimientos requeridos para seguir este libro son los que equivalen a un nivel de algebra lineal y calculo infinitesimal propio de un primer año de universidad. La exposicion es clara, motivadora y progresiva, poniendo el enfasis en los aspectos cualitativos de las ecuaciones diferenciales, tan importantes en los mencionados metodos y aplicaciones actuales de la teoria.La organizacion de los capitulos permite utilizar el libro en cursos de diversa extension y profundidad. Al final de cada capitulo se incluye una serie de problemas, desde simples ejercicios que permiten comprobar el dominio de tecnicas expuestas, hasta pequeños complementos a la teoria desarrollada.Se pretende, con todo ello, ofrecer un instrumento de trabajo verdaderamente util a los estudiantes de Matematicas, Ciencias, Ingenieria y Economia.

La Geometría ha sido considerada desde sus orígenes como una disciplina fundamentalmente práctica cuyos principios básicos son indispensables en el desempeño de profesiones tales como delineación, ingenieria, arquitectura o topografia. Asimismo, es imprescindible obtener unos conocimientos teoricos de Geometria para el estudio de diversas ramas de matematicas o fisica, como son la trigonometria y la mecanica. La lectura de este libro supone contar previamente con unas nociones elementales de aritmetica. Mediante un metodo progresivo, ejemplificado con numerosos ejercicios resueltos e ilustraciones claras, proporciona una introduccion a la Geometria, sus conceptos y sus aplicaciones esenciales.

Esta investigación se sitúa en el contexto de descubrimiento y en el ámbito del desarrollo profesional de los profesores de Matemáticas de Educación Obligatoria. En los capítulos II y II se expone el marco teorico sobre Concepciones. En ellos cabe destaca

This is an advanced textbook on the subject of turbulence, and is suitable for engineers, physical scientists and applied mathematicians. The aim of the book is to bridge the gap between the elementary accounts of turbulence found in undergraduate texts, and the more rigorous monographs on the subject. Throughout, the book combines the maximum of physical insight with the minimum of mathematical detail. Chapters 1 to 5 may be appropriate as background material for an advanced undergraduate or introductory postgraduate course on turbulence, while chapters 6 to 10 may be suitable as background material for an advanced postgraduate course on turbulence, or act as a reference source for professional researchers. This second edition covers a decade of advancement in the field, streamlining the original content while updating the sections where the subject has moved on. The expanded content includes large-scale dynamics, stratified & rotating turbulence, the increased power of direct numerical simulation, two-dimensional turbulence, Magnetohydrodynamics, and turbulence in the core of the Earth

This accessible and classroom-tested textbook/reference presents an introduction to the fundamentals of the emerging and interdisciplinary field of data science. The coverage spans key concepts adopted from statistics and machine learning, useful techniques for graph analysis and parallel programming, and the practical application of data science for such tasks as building recommender systems or performing sentiment analysis. Topics and features: provides numerous practical case studies using real-world data throughout the book; supports understanding through hands-on experience of solving data science problems using Python; describes techniques and tools for statistical analysis, machine learning, graph analysis, and parallel programming; reviews a range of applications of data science, including recommender systems and sentiment analysis of text data; provides supplementary code resources and data at an associated website.