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GOBIDE
GOBIDE
Invento de un dispositivo para solucionar un problema imposible.
Luisa Trujillo
Pérdidas de energía por fricción
Pérdidas de energía por fricción
se presenta el desarrollo de un algoritmo bajo código fuente JavaScript para la solución de la ecuación de flujo crítico (2). Se implementó un lenguaje de programación orientado a objetos para sistemas Android 4.0 o superiores a partir de procesos iterativos e incrementales (Desarrollo ágil). Se utilizó el método numérico de Newton-Raphson para determinar la profundidad crítica de sietes secciones hidráulicas (Rectangular, trapezoidal, trapezoidal asimétrico, triangular, triangular asimétrico, parabólico y circular). Con el propósito de acelerar y garantizar el nivel de convergencia para cada una de las secciones se obtuvo una función potencial para establecer el valor semilla en el proceso iterativo, este valor se asocia de manera directa a las condiciones preestablecidas del problema hidráulico. La aplicación calcula la profundidad crítica, velocidad crítica, área
EDGAR ORLANDO LADINO MORENO
Tesis: Corrosion en Concreto Armado
Tesis: Corrosion en Concreto Armado
solucion es alos efectos decorrosión en estructuras de concreto armado
Alonso Zingara y Andrea Perez
Geometría Analítica
Geometría Analítica
Geometría Analítica
CARLOS RODRÍGUEZ JASO
Si \(AB=I\) entonces \(A\) es invertible y \(A^{-1}=B\)
Si \(AB=I\) entonces \(A\) es invertible y \(A^{-1}=B\)
Vamos a demostrar el notable teorema que dice que, dadas dos matrices cuadradras \(A\) y \(B\) del mismo tamaño, si \(AB=I\), donde \(I\) es la matriz identidad del mismo tamaño que la matrices \(A\) y \(B\), entonces \(A\) es invertible y \(B^{-1}=A\). La prueba será directa y sólo usaremos el hecho de que si \(|A|\ne0\) entonces \(A\) es invertible. La pregunta es si puedes tú, estimado estudiante, ofrecer otra prueba de la que aquí se sugiere. Sirva además este texto como un ejemplo de escritura con LaTeX.
Memo Garro
Una revisión del método Distance Weighted Discrimination: ¿Una mejora de SVM en dimensiones altas?
Una revisión del método Distance Weighted Discrimination: ¿Una mejora de SVM en dimensiones altas?
El análisis estadístico de alta dimensión y tamaño de muestra pequeño (HDLSS) se está aplicando cada vez más en una amplia gama de contextos. En tales situaciones, se ve que el popular método de la Máquina de Vectores Soporte (SVM) sufre de ''Acumulación de datos'' en el margen, lo que puede disminuir la capacidad de generalización del modelo. Esto conduce al desarrollo de la Distance Weighted Discrimination para encontrar un hiperplano separador . En el presente trabajo se revisa y reproduce, con detalle en la derivación y solución de la función de pérdida que se resuelve usando SOCP, del método desarrollado en e implementado en el entorno R\cite{R}. Basado en el trabajo e implementación de se aplica y comparan resultados a conjuntos de datos reales y simulados (en medida de lo posible los mismos conjuntos de datos utilizados que en) Palabras clave: SVM, kernel, R (el ambiente de cómputo estadístico) y datos de alta dimensión con tamaño de muestra pequeño (data High Dimension Low Sample Size).
José Antonio garcia
Solucion parcial 2
Solucion parcial 2
Solución al segundo examen parcial de álgebra
Memo Garro
Solucion parcial 3, álgebra para Física, 2018-1
Solucion parcial 3, álgebra para Física, 2018-1
Solución al tercer parcial del curso de Álgebra para la licenciatura de Física, Facultad de Ciencias, UNAM. Semestre 2018-1
Memo Garro

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