Libros de Matemáticas para computación, página 2 de 9

Este libro tiene como objetivo abarcar la totalidad de los temas básicos y avanzados que formulan la base de construcción de los sistemas actuales de procesamiento de imagen. En esta obra se presenta un tratamiento de los temas en dos direcciones. Primero, en la teoría, dando profundidad a los conceptos y algoritmos presentados, al grado que el lector pueda predecir los resultados que se obtendrán si decide modificar parámetros estructurales de los algoritmos. Segundo, en la práctica, aportando la información necesaria para que cada uno de los algoritmos tratados puedan ser implementados por el lector usando la herramienta MatLAB & Simulink. Una característica muy importante de esta obra es que la explicación e implementación de los algoritmos no se reduce solo al uso tradicional de imágenes estáticas procesadas por segmentos de código en MatLAB, sino que enseña la manera de implementar los algoritmos tratados, en tiempo real, mediante la utilización de la herramienta llamada "Video and Image Processing Blockset", que opera sobre el entorno Simulink. El libro a pesar de haber sido estructurado para cubrir la temática de cursos formales universitarios, no se encuentra restringido a ello, por lo que puede ser usado de manera individual por ingenieros, profesionales e investigadores, cubriendo su contenido primero en su sección básica y después en sus temas avanzados, o bien simplemente analizando un tema en particular, aprovechando el carácter auto-contenido de la obra.

Seis estudios en que, a partir de la exposición de experiencias desarrolladas en diversos centros universitarios y de investigación europeos, se reflexiona sobre la educación y la investigación en los campoos de la ciencia de la computación y de la ingeniería informática.

Este libro ofrece al lector la información necesaria para abordar la resolución de problemas de cálculo simbólico y gráfico a través de MAPLE, con un desarrollo progresivo de contenidos que le permitirán dominar el entorno de trabajo de este programa, su funcionamiento y sobre todo las posibilidades que ofrece. La exposición es eminentemente práctica para facilitar el conocimiento de las distintas funciones y comandos y, sobre todo, su aplicación en la resolución de problemas. Comenzando por las operaciones elementales con MAPLE, el texto expone los distintos comandos disponibles para trabajar con polinomios, funciones, análisis, resolución de ecuaciones e inecuaciones, cálculo numérico, tratamiento de datos, álgebra lineal y, por supuesto, representación de funciones en 2-D y en 3-D. El estudio y representación de los diferentes tipos de funciones se realiza con especial atención a las opciones que ofrece MAPLE para manipular los gráficos y para modificar su aspecto para adaptarlo a las necesidades del usuario. Cada uno de los capítulos incluye numerosos ejemplos resueltos paso a paso, indicando las instrucciones y comandos ejecutados, mostrando además, las imágenes capturadas del programa en las que se muestran los resultados obtenidos. Además, al final de cada uno de los capítulos se ha incluido una relación de actividades propuestas para que el lector pueda afianzar los conocimientos adquiridos.

La Contabilidad ha evolucionado tanto en su operativa que, en la actualidad, no se concibe su realización sin la asistencia de la Informática, de ahí el concepto de Contabilidad Informatizada. Esta obra intenta ser un instrumento de trabajo que se adapte tanto a las necesidades del empresario y del profesional como a los no iniciados en la materia, por ello, en la primera parte del libro, se realiza un estudio pormenorizado de la teoría de la Contabilidad Financiera, dirigido a principiantes. En esta ocasión el libro está totalmente reformado y adaptado a la reforma de la contabilidad que entró en vigor el 1 de enero de 2008. La segunda parte se centra en el manejo de uno de los programas más utilizados en la actualidad en su última versión: SP Contaplus Elite 2010, y se desarrolla toda la operativa del proceso contable en el programa. Esta versión del programa mantiene muchas de las herramientas que ofrecían sus predecesoras: generar ficheros, presentación telemática de modelos fiscales actualizados como el 303/420, 340, 347/415, 349 y 390 de IVA en la Agencia Tributaria o de los libros contables más importantes que permite su legalización por el Registro Mercantil; la posibilidad de asociar ficheros en Acrobat, Word, Excel o documentos escaneados a asientos, inventario, vencimientos, subcuentas o cheques; la información segmentada de actividad y geográficos, en aplicación del NPGC que debe ser reflejada en la memoria; cálculo de ratios financieros; total integración con los programas MS Word y MS Excel; el panel de exploración o menú vertical, que permite un manejo más rápido y ágil de las funciones. La aplicación está totalmente adaptada al NPGC, permite realizar la contabilidad con el nuevo Plan General de Contabilidad aprobado por el R.D. 1514/2007, e incluye el Estado de Cambios en el Patrimonio Neto, con cálculo automático del Estado de Ingresos y Gastos reconocidos de la empresa.

Este manual es el resultado de haberse impartido durante algunos años y por ambos autores las asignaturas Metodos numericos y Modelos matemáticos. En particular, se ha realizado para que sirva de apoyo a una asignatura de campus virtual andaluza. Los metodos numericos son basicos en las matematicas y sus aplicaciones porque es raro que las ecuaciones que aparecen en estas se puedan resolver exactamente o, si tienen una solucion conocida, estara dada en terminos de funciones especiales y habra que calcular sus valores. Entender por que y como funcionan los programas comerciales, que algoritmos hay detras, que tipos de errores pueden aparecer y como se interpretan los resultados es lo que diferencia a un cientifico de un simple operador que introduce datos de forma mecanica. A partir de la generalizacion de los ordenadores los metodos numericos han adquirido una enorme importancia.

El libro que usted tiene en sus manos es, básicamente, el mismo libro de la edición anterior pero válido hasta la versión Excel 2007. Excel 2007 es (al menos aparentemente) distinta a las anteriores, lo que, al principio, confunde y desanima al fiel usuario de Excel 2003.Cuando se abre por vez primera esta nueva versión la pregunta es inevitable: Pero..., ¿dónde están las cosas? Los menús han cambiado. También algunos procedimientos (como la elaboración de gráficos) y el funcionamiento de algunos objetos Visual Basic.Por ejemplo, la Barra de desplazamiento de 2003 encuentra su análoga en 2007 no en la Barra de los Controles de formulario, sino en la de los Controles ActiveX. El código de la programación es el mismo. Uno se acostumbra con algunas horas de práctica e incluso llega a admitir que 2007 es bastante parecido a 2003, más agradable a la vista y, tal vez, más dinámico.El objetivo que se persigue con este libro es doble. Quizás ambicioso. Por una parte se intenta iniciar o afianzar al lector en las herramientas básicas y avanzadas de Excel y, por otra, establecer un contacto con las que Visual Basic nos ofrece. Es este un lenguaje de programación que Microsoft incorporó a la Hoja de Cálculo realmente notable y atractivo.Además, se pretende presentar Excel como un eficaz recurso en el aprendizaje de las Matemáticas en cualquier nivel de la instrucción, así como en la resolución de problemas..CONTINÚA

Este libro recoge una colección de problemas sobre diversas técnicas de representación del conocimiento utilizadas en la construcción de sistemas expertos o basados en el conocimiento. Cada problema incluye una solución al mismo, haciendo de este libro un material de estudio excelente para consolidar los conocimientos teóricos recibidos en cualquier curso sobre sistemas expertos o ingeniería del conocimiento. El libro se divide en varios capítulos, cada uno dedicado a un modelo de representación del conocimiento particular. En particular, se incluyen problemas sobre: - sistemas basados en reglas (utilizando el lenguaje CLIPS) - redes semánticas - lógicas de descripciones - manejo de incertidumbre: modelo MICIN - redes bayesianas - lógica borrosa - tests de autocomprobación

Adiabatic quantum computation (AQC) is an alternative to the better-known gate model of quantum computation. The two models are polynomially equivalent, but otherwise quite dissimilar: one property that distinguishes AQC from the gate model is its analog nature. Quantum annealing (QA) describes a type of heuristic search algorithm that can be implemented to run in the "native instruction set" of an AQC platform. D-Wave Systems Inc. manufactures {quantum annealing processor chips} that exploit quantum properties to realize QA computations in hardware. The chips form the centerpiece of a novel computing platform designed to solve NP-hard optimization problems. Starting with a 16-qubit prototype announced in 2007, the company has launched and sold increasingly larger models: the 128-qubit D-Wave One system was announced in 2010 and the 512-qubit D-Wave Two system arrived on the scene in 2013. A 1,000-qubit model is expected to be available in 2014. This monograph presents an introductory overview of this unusual and rapidly developing approach to computation.We start with a survey of basic principles of quantum computation and what is known about the AQC model and the QA algorithm paradigm. Next we review the D-Wave technology stack and discuss some challenges to building and using quantum computing systems at a commercial scale. The last chapter reviews some experimental efforts to understand the properties and capabilities of these unusual platforms. The discussion throughout is aimed at an audience of computer scientists with little background in quantum computation or in physics.s

Focuses on a recent approach to adiabatic perturbation theory, which emphasizes the role of effective equations of motion and the separation of the adiabatic limit from the semiclassical limit. A detailed introduction gives an overview of the subject and makes the later chapters accessible also to readers less familiar with the material. Although the general mathematical theory based on pseudodifferential calculus is presented in detail, there is an emphasis on concrete and relevant examples from physics. Applications range from molecular dynamics to the dynamics of electrons in a crystal and from the quantum mechanics of partially confined systems to Dirac particles and nonrelativistic QED.

Modelización es un libro dedicado a completar el estudio de los modelos matemáticos de optimización iniciado con el texto del mismo autor Programación lineal y entera.La obra se divide en dos partes: el modelo matemático general de optimización estática determinista, conocido habitualmente como modelo de programación no lineal, y los modelos de optimización en redes. La exposición de la programación no lineal se divide en dos apartados. En primer lugar se aborda el problema desde una perspectiva teórica, a fin de identificar qué condiciones debe cumplir la solución de un problema de optimización. Seguidamente, se presentan varias familias de algoritmos para obtener numéricamente dicha solución. El estudio de los modelos de optimización en redes se organiza alrededor de tres grupos de problemas: árboles, caminos y flujos. El esquema de la exposición es similar en los tres casos: se comienza por presentar algunos ejemplos de la situación que se quiere modelar, se analizan los correspondientes algoritmos de solución y se ilustran con ejemplos de su puesta en práctica.

Es tracten aspectes clàssics del control òptim com LQR per a obtindre una llei de control en realimentació de l´estat per a sistemes lineals(continus o discrets) que minimitza un índex quadràtic, sub

Libro que incluye una colección de 1500 preguntas y ejercicios resueltos. Dirigido a alumnos de informática que imparten la asignatura de matemática discreta y alumnos de la titulación de matemáticas.

El objetivo de este libro es dar apoyo a la docencia de elementos básicos de la lógica matemática que normalmente se incluyen en los planes de estudio típicos de titulaciones en informática.

Este libro contiene las ideas básicas de la Teoría de Información y la teoría de la codificación, dos campos esenciales para la comprensión cabal de la ingeniería de los modernos sistemas de transmis

Explore the practices and cutting-edge research on the new and exciting topic of paradata Paradata are measurements related to the process of collecting survey data. Improving Surveys with Paradata: Analytic Uses of Process Information is the most accessible and comprehensive contribution to this up-and-coming area in survey methodology. Featuring contributions from leading experts in the field, Improving Surveys with Paradata: Analytic Uses of Process Information introduces and reviews issues involved in the collection and analysis of paradata. The book presents readers with an overview of the indispensable techniques and new, innovative research on improving survey quality and total survey error. Along with several case studies, topics include: Using paradata to monitor fieldwork activity in face-to-face, telephone, and web surveys Guiding intervention decisions during data collection Analysis of measurement, nonresponse, and coverage error via paradata Providing a practical, encompassing guide to the subject of paradata, the book is aimed at both producers and users of survey data. Improving Surveys with Paradata: Analytic Uses of Process The book also serves as an excellent resource for courses on data collection, survey methodology, and nonresponse and measurement error.

To succeed in data science you need some math proficiency. But not just any math. This common-sense guide provides a clear, plain English survey of the math you'll need in data science, including probability, statistics, hypothesis testing, linear algebra, machine learning, and calculus. Practical examples with Python code will help you see how the math applies to the work you'll be doing, providing a clear understanding of how concepts work under the hood while connecting them to applications like machine learning. You'll get a solid foundation in the math essential for data science, but more importantly, you'll be able to use it to: Recognize the nuances and pitfalls of probability math Master statistics and hypothesis testing (and avoid common pitfalls) Discover practical applications of probability, statistics, calculus, and machine learning Intuitively understand linear algebra as a transformation of space, not just grids of numbers being multiplied and added Perform calculus derivatives and integrals completely from scratch in Python Apply what you've learned to machine learning, including linear regression, logistic regression, and neural networks

Get to grips with deep learning techniques for building image processing applications using PyTorch with the help of code notebooks and test questionsKey FeaturesImplement solutions to 50 real-world computer vision applications using PyTorchUnderstand the theory and working mechanisms of neural network architectures and their implementationDiscover best practices using a custom library created especially for this bookBook DescriptionDeep learning is the driving force behind many recent advances in various computer vision (CV) applications. This book takes a hands-on approach to help you to solve over 50 CV problems using PyTorch1.x on real-world datasets.Youll start by building a neural network (NN) from scratch using NumPy and PyTorch and discover best practices for tweaking its hyperparameters. Youll then perform image classification using convolutional neural networks and transfer learning and understand how they work. As you progress, youll implement multiple use cases of 2D and 3D multi-object detection, segmentation, human-pose-estimation by learning about the R-CNN family, SSD, YOLO, U-Net architectures, and the Detectron2 platform. The book will also guide you in performing facial expression swapping, generating new faces, and manipulating facial expressions as you explore autoencoders and modern generative adversarial networks. Youll learn how to combine CV with NLP techniques, such as LSTM and transformer, and RL techniques, such as Deep Q-learning, to implement OCR, image captioning, object detection, and a self-driving car agent. Finally, youll move your NN model to production on the AWS Cloud.By the end of this book, youll be able to leverage modern NN architectures to solve over 50 real-world CV problems confidently.What You Will LearnTrain a NN from scratch with NumPy and PyTorch Implement 2D and 3D multi-object detection and segmentation Generate digits and DeepFakes with autoencoders and advanced GANs Manipulate images using CycleGAN, Pix2PixGAN, StyleGAN2, and SRGAN Combine CV with NLP to perform OCR, image captioning, and object detection Combine CV with reinforcement learning to build agents that play pong and self-drive a car Deploy a deep learning model on the AWS server using FastAPI and Docker Implement over 35 NN architectures and common OpenCV utilitiesWho this book is forThis book is for beginners to PyTorch and intermediate-level machine learning practitioners who are looking to get well-versed with computer vision techniques using deep learning and PyTorch. If you are just getting started with neural networks, youll find the use cases accompanied by notebooks in GitHub present in this book useful. Basic knowledge of the Python programming language and machine learning is all you need to get started with this book.