Matemática discreta 2a Ed

"Neutrosophic Computing and Machine Learning" (NCML) es una revista académica que ha sido creada para publicaciones de estudios avanzados en neutrosofía, conjunto neutrosófico, lógica neutrosófica, probabilidad neutrosófica, estadística neutrosófica, enfoques neutrosóficos para el aprendizaje automático, etc. y sus aplicaciones en cualquier campo. Todos los trabajos presentados deben ser profesionales, con un buen uso del idioma inglés o español, que contengan una breve reseña de un problema y los resultados obtenidos.

G.H. Hardy fue uno de los mejores matemáticos de este siglo, reconocido entre sus contemporáneos como un "matemático auténtico, el más puro entre los puros". Esta Apología, escrita emotivamente cuando su poder creativo matemático estaba ya en su ocaso, es un relato brillante y cautivador de las matemáticas consideradas como mucho más que una ciencia, que nos proporciona una de las mejores visiones de cómo discurre la mente de un matemático en pleno proceso de trabajo. De hecho, este libro está ampliamente considerado como una de las mejores penetraciones en la mente de un...

Esta obra es el resultado de la experiencia docente de los autores en asignaturas relacionadas con el análisis numérico. En ella se proporciona al alumno una toma de contacto con las técnicas numéricas que le servirán para conocer un amplio catálogo de métodos que aproximan las soluciones de los problemas abordados, esencialmente ecuaciones y sistemas lineales y no lineales, interpolación, derivación e integración. Por otra parte, se establece una base teórica sólida que permitirá conocer los límites de validez y condiciones de aplicación de los métodos, así como el ulterior...

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.