Matemática discreta

Este libro es una brillante exposicion de los conceptos y metodos fundamentales de todo el ambito de las matematicas. Albert Einstein. Desde su primera edicion en 1941, este libro ha servido a los lectores para lograr un contacto real con las matematicas vivas. Esta dirigido a estudiantes y especialistas, filosofos e ingenieros, gente de todas las areas del conocimiento, con una formacion a nivel bachillerato y disposicion para seguir a los autores en esta aventura intelectual. Ian Stewart preparo un nuevo capitulo con los avances mas recientes de esta apasionante ciencia.

Este libro es una contribución fruto de la experiencia en el diseño y desarrollo de algoritmos para el análisis de señales e imágenes digitales. En la época actual, es de gran importancia el incentivo de los medios informáticos. Estos permiten ahorrar tiempo y esfuerzo en la generación de datos que permitan demostrar una teoría o el análisis de un fenómeno. Este material permite a estudiantes y profesores, mediante el uso de asistentes matemáticos, implementar y probar algoritmos basados en la Transformada de Fourier.

Álgebra lineal y los fundamentos del aprendizaje profundo, ¡juntos por fin! Del profesor Gilbert Strang, aclamado autor de Introducción al álgebra lineal, llega Álgebra lineal en ciencia de datos, el primer libro de texto que enseña álgebra lineal junto con aprendizaje profundo y redes neuronales. Este libro de texto ameno pero riguroso contiene un curso completo de álgebra lineal y de la matemática relacionada que los estudiantes deben saber para familiarizarse con el aprendizaje a partir de los datos. Se incluyen: los cuatro subespacios fundamentales, descomposición en valores...

"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.