Neutrosophic Computing and Machine Learning, Vol. 13, 2020

Florentin Smarandache es un destacado matemático, filósofo y escritor, conocido por sus innovadoras contribuciones en diversos campos del conocimiento. Nació el 10 de marzo de 1948 en la ciudad de Satu Mare, Rumania. Desde una edad temprana mostró un gran interés por las ciencias, lo que lo llevó a estudiar matemáticas en la Universidad Politécnica de Timișoara, donde finalizó sus estudios en 1972.

Después de completar su educación, Smarandache trabajó como profesor de matemáticas en diferentes escuelas de Rumanía. Sin embargo, su curiosidad intelectual y su deseo de explorar más allá de las fronteras de su país lo impulsaron a emigrar a los Estados Unidos en 1986. Esta decisión marcó el inicio de una nueva etapa en su carrera, ya que en los Estados Unidos tuvo la oportunidad de colaborar con otros académicos y ampliar su investigación en matemáticas y filosofía.

Florentin Smarandache es particularmente conocido por sus creaciones en el área de la matemática no estándar, un enfoque que desafía las convenciones académicas tradicionales y que ha dado lugar a nuevas teorías y tipos de estructuras matemáticas. Uno de sus conceptos más destacados es el de números neutros, que han generado un considerable interés en la comunidad científica.

Además de sus aportes a la matemática, también ha incursionado en el terreno de la filosofía y la literatura. Smarandache ha escrito numerosos libros en los que combina sus pasiones por la matemática y la filosofía, explorando temas que van desde la lógica hasta la ética. Su obra ha tenido un impacto significativo, no solo en el ámbito académico, sino también en la literatura contemporánea, donde busca interconectar diferentes disciplinas del saber.

A lo largo de su carrera, ha publicado más de 300 artículos y ha editado más de 30 libros, muchos de los cuales se centran en sus teorías y conceptos innovadores. Entre sus obras más reconocidas se encuentran "Neutrosophic Logic", "Neutrosophic Sets and Systems" y "Neutrosophy: A New Branch of Philosophy." Estas publicaciones han sido fundamentales para la creación de un nuevo marco en la investigación matemática y filosófica.

En el ámbito académico, Florentin Smarandache ha formado parte de numerosas conferencias y simposios, donde ha compartido sus ideas con otros intelectuales y ha fomentado el diálogo entre matemáticos, filósofos y científicos. Su trabajo en la creación de la Teoría Neutrosófica ha sido un hito que ha generado un gran debate y ha empujado las fronteras del pensamiento académico tradicional.

Reconocimientos y Logros

• Premio de Honor en diversas conferencias internacionales de matemáticas y filosofía.
• Fundador del Centro de Investigación en Neutrosophía, el cual promueve el estudio de su obra y teorías.
• Invitado frecuente como conferencista en universidades de prestigio alrededor del mundo.

Con su pasión por el conocimiento y su enfoque innovador, Florentin Smarandache ha dejado una huella imborrable en el mundo académico. Su enfoque interdisciplinario ha abierto nuevas avenidas para la investigación y sigue inspirando a futuras generaciones de estudiantes y académicos.

Hoy en día, Smarandache continúa siendo una figura influyente y respetada en la comunidad académica, dedicándose a la enseñanza, la investigación y la publicación de nuevas ideas que desafían las percepciones tradicionales de la realidad matemática y filosófica.

La neutrosofía es una nueva rama de la filosofía la cual estudia el origen, naturaleza y alcance de las neutralidades, así como sus interacciones con diferentes espectros ideacionales.

"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 neutro-sóficos para el aprendizaje automático, etc. y sus aplicaciones en cualquier campo.

"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 neutro-sóficos para el aprendizaje automático, etc. y sus aplicaciones en cualquier campo.

"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.

Dirigido a estudiantes de ciencias experimentales e ingenierías, este manual aporta un enfoque moderno de la Estadística Aplicada. Con más de un centenar de ejercicios resueltos, abarca las disciplinas de Estadística Descriptiva, Modelos de Probabilidad, Variables Aleatorias, Ajuste de Distribuciones, Control Estadístico de Procesos e Inferencia.

El propósito central al escribir este primer volumen (Fundamentos) de la serie "Matemáticas Básicas para Economistas", ha sido el de entregarle a los estudiantes de primer semestre de las Facultades de economía, una visión general e integradora del devenir histórico y conceptual de las matemáticas que, muy seguramente, ya habían sido presentadas por sus profesores en el bachillerato. Aquí se intenta mostrarle al estudiante, con un nivel de profundidad que podría ser apropiado, cómo fue el desarrollo histórico de algunas de las más importantes ideas matemáticas desde las antiguas ...

This books objective is to facilitate the knowledge of the basic operations and to convert the immediate reference to understand and learn everything related to Algebra. Based on the fundamentals that the person that learns Mathematics thinks, analyzes, reasons, and, acting with logic, the book develops a practical 100% focus, that is to say, it approaches the theory with simplicity, and puts a greater emphasis on solving examples and verifying his learning by consulting the respective answers at the end of the book. You will also find a series of application problems that link mathematics...

Ofrece los siguientes temas con profundidad: fuerte cobertura de propagación de errores, mayor énfasis en las herramientas de ajuste de modelos, mayor conciencia de los problemas de importancia en la práctica, así como la comprobación de suposiciones de modelo y del uso de la simulación. INDICE: 1. Muestreo y estadística descriptiva. 2. Probabilidad. 3. Propagación de errores. 4. Distribuciones comúnmente usadas. 5. Intervalos de confianza... Etc.