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Este libro es una introducción al estudio de las aproximaciones numéricas a soluciones de ecuaciones diferenciales ordinarias y su implementación en el ordenador. Se divide en tres partes: la primera dedicada a problemas de valor inicial y la segunda a problemas de contorno. Los apéndices finales están dedicados a desarrollos teóricos complementarios, esquemas de algoritmos y prácticas de ordenador. El libro comienza presentando deforma clara los métodos más usuales de resolución numérica de las ecuaciones. A partir de ahí se estudian teóricamente las propiedades de estos métodos y desde un principio se puede comenzar a implementar los métodos en el ordenador. De esta forma se consigue avanzar al mismo tiempo tanto en la implementación numérica como en el desarrollo teórico. Está dirigido a estudiantes de matemáticas, ciencias e ingeniería con conocimientos básicos de ecuaciones diferenciales ordinarias y de métodos numéricos elementales. Es un libro que admite lecturas a varios niveles de profundidad y se puede adaptar a los diferentes niveles de los estudios de grado en ciencias o ingeniería. José María Arrieta Algarra es catedrático de Matemática Aplicada en la Universidad Complutense de Madrid. Raúl Ferreira de Pablo es profesor titular de Matemática Aplicada en la Universidad Complutense de Madrid. Rosa Pardo San Gil es profesora titular de Matemática Aplicada en la Universidad Complutense de Madrid. Aníbal Rodríguez Bernal es catedrático de Matemática Aplicada en la Universidad Complutense de Madrid.
El presente libro es una introducción al análisis numérico de ecuaciones diferenciales ordinarias. Está orientado principalmente a estudiantes de Matemáticas, ya que se presta especial atención al rigor y a la justificación de los resultados presentados. Sin embargo, también es perfectamente válido para estudiantes de Física, Ingeniería y otras ciencias aplicadas, ya que los resultados teóricos se ilustran con multitud de ejemplos y aplicaciones.El libro está estructurado en tres bloques. Los dos primeros se dedican, respectivamente, al estudio de métodos unipaso y multipaso para problemas de valor inicial. Se estudian propiedades fundamentales tales como consistencia, estabilidad, convergencia, orden, estabilidad absoluta, etc. El tercer bloque se dedica al análisis de métodos numéricos para problemas de contorno, dedicando especial atención al método de diferencias finitas.Al final de cada capítulo se pueden encontrar implementaciones en el lenguaje de programación Python de los distintos métodos y problemas estudiados.
This book presents various contemporary topics in applied mathematics education and addresses both interested undergraduate instructors and STEM education researchers. The diverse set of topics of this edited volume range from analyzing the demographics of the United States mathematics community, discussing the teaching of calculus using modern tools, engaging students to use applied mathematics to learn about and solve problems of global significance, developing a general education course for humanities and social sciences students that features applications of mathematics, and describing local mathematical modeling competitions and their use in providing authentic experiences for students in applying mathematics to real world situations. The authors represent diversity along multiple dimensions of difference: race, gender, institutional affiliation, and professional experience.
The intention of this collection agrees with the purposes of the homonymous mini-symposium (MS) at ICIAM-2019, which were to overview the essentials of geometric calculus (GC) formalism, to report on state-of-the-art applications showcasing its advantages and to explore the bearing of GC in novel approaches to deep learning. The first three contributions, which correspond to lectures at the MS, offer perspectives on recent advances in the application GC in the areas of robotics, molecular geometry, and medical imaging. The next three, especially invited, hone the expressiveness of GC in orientation measurements under different metrics, the treatment of contact elements, and the investigation of efficient computational methodologies. The last two, which also correspond to lectures at the MS, deal with two aspects of deep learning: a presentation of a concrete quaternionic convolutional neural network layer for image classification that features contrast invariance and a general overview of automatic learning aimed at steering the development of neural networks whose units process elements of a suitable algebra, such as a geometric algebra. The book fits, broadly speaking, within the realm of mathematical engineering, and consequently, it is intended for a wide spectrum of research profiles. In particular, it should bring inspiration and guidance to those looking for materials and problems that bridge GC with applications of great current interest, including the auspicious field of GC-based deep neural networks.
The book provides detailed descriptions, including more than 550 mathematical formulas, for more than 150 trading strategies across a host of asset classes and trading styles. These include stocks, options, fixed income, futures, ETFs, indexes, commodities, foreign exchange, convertibles, structured assets, volatility, real estate, distressed assets, cash, cryptocurrencies, weather, energy, inflation, global macro, infrastructure, and tax arbitrage. Some strategies are based on machine learning algorithms such as artificial neural networks, Bayes, and k-nearest neighbors. The book also includes source code for illustrating out-of-sample backtesting, around 2,000 bibliographic references, and more than 900 glossary, acronym and math definitions. The presentation is intended to be descriptive and pedagogical and of particular interest to finance practitioners, traders, researchers, academics, and business school and finance program students.