Libros de Matemáticas, página 41 de 472

Este texto de álgebra lineal sigue siendo el líder después de 20 años en elmercado por su cobertura gradual de sencillo a complejo y por la cantidadde aplicaciones a la vida real, a la vez que trabaja con demostracionesmatematicas. Este libro sigue el objetivo de volver accesibles un gran numero de temasde algebra lineal para una gran variedad de estudiantes que necesitanunicamente conocimientos firmes del algebra correspondientes a la enseñanzamedia superior. Como muchos estudiantes habran llevado un curso de calculode al menos un año, se incluyen tambien varios ejemplos y ejercicios queinvolucran algunos temas de esta materia.

Emphasizing concepts and rationale over mathematical minutiae, this is the most widely used, complete, and accessible structural equation modeling (SEM) text. Continuing the tradition of using real data examples from a variety of disciplines, the significantly revised fourth edition incorporates recent developments such as Pearl''s graphing theory and the structural causal model (SCM), measurement invariance, and more. Readers gain a comprehensive understanding of all phases of SEM, from data collection and screening to the interpretation and reporting of the results. Learning is enhanced by exercises with answers, rules to remember, and topic boxes. The companion website supplies data, syntax, and output for the book''s examplesnow including files for Amos, EQS, LISREL, Mplus, Stata, and R (lavaan).New to This Edition Extensively revised to cover important new topics: Pearl''s graphing theory and the SCM, causal inference frameworks, conditional process modeling, path models for longitudinal data, item response theory, and more. Chapters on best practices in all stages of SEM, measurement invariance in confirmatory factor analysis, and significance testing issues and bootstrapping. Expanded coverage of psychometrics. Additional computer tools: online files for all detailed examples, previously provided in EQS, LISREL, and Mplus, are now also given in Amos, Stata, and R (lavaan). Reorganized to cover the specification, identification, and analysis of observed variable models separately from latent variable models.

En este libro se sigue un esquema que permita al lector adivinar los resultados e intuir su demostración. Para ello se dan varios ejemplos antes de enunciar un resultado y aportar las razones convincentes que lo demuestran. Los ejemplos de aplicaciones se dan en varias ocasiones despues de haber concluido la demostracion de un importante resultado. Con todo ello se intenta logran una participacion activa del lector en el descubrimiento de las ideas principales de cada capitulo, a la vez que la oportunidad para que vaya comprobando su nivel de conocimientos. Este nivel puede comprobarse tambien intentando solucionar los numerosos problemas que se proponen al final de casi todas las secciones y de aquellos que, a modo de repaso, se incluyen despues de los capitulos 7 y 13. El completo aprendizaje de las teorias matematicas se consigue despues de haber resuelto numerosos ejercicios. El lector debe intentar resolverlos todos, con la seguridad de que estos intentos, aunque sean fallidos, le proporcionaran grandes beneficios.

Este es un texto básico nada común, en el que se ha procurado, dentro de un rigor propio de la Matemática de hoy, dar a la Geometría un sentido de ciencia espacial no ajena al mundo físico.

Cobertura exhaustiva de teoría de conjuntos, teoría de gráficas y combinatoria Los ejemplos resueltos detallan el procedimiento que se siguió para obtener la solución, lo cual ayuda al alumno.

Este libro presenta los temas de esta disciplina, cuyo conocimiento es indispensable para cualquier estudiante universitario. Esta obra, escrita con un lenguaje muy sencillo y razonado, no requiere, prácticamente, ningún conocimiento previo. Los autores, especialistas en senseñanza a distancia, introducen los conceptos de manera gradual de forma que, con el apoyo de los numerosos ejemplos y ejercicios resueltos , el estudiante puede alcanzar el conocimiento por sí mismo.

Se ha procurado que este libro resulte de lectura cómoda, de una lectura que permita pensar, pero que no obligue a calcular. Por ello se ofrecen al lector los desarrollos algebraicos, evitando las consabidas expresiones: ''despues de algunas transformaciones elementales, se obtiene facilmente que...'', etc.Juan Jose Scala Estalella, Universidad de Madrid, España

Esta obra, escrita con un lenguaje muy sencillo y razonado, no requiere, prácticamente, ningún conocimiento previo. Los autores, especialistas en enseñanza a distancia, introducen los conceptos de manera gradual de forma que, con el apoyo de los numerosos ejemplos y ejercicios resueltos, el estudiante pueda alcanzar el conocimiento por si mismo.

This textbook tackles the problem of formulating AI systems by combining probabilistic modeling and deep learning Moreover it goes beyond typical predictive modeling and brings together supervised learning and unsupervised learning The resulting paradigm called deep generative modeling utilizes the generative perspective on perceiving the surrounding world It assumes that each phenomenon is driven by an underlying generative process that defines a joint distribution over random variables and their stochastic interactions i e how events occur and in what order The adjective deep comes from the fact that the distribution is parameterized using deep neural networks There are two distinct traits of deep generative modeling First the application of deep neural networks allows rich and flexible parameterization of distributions Second the principled manner of modeling stochastic dependencies using probability theory ensures rigorous formulation and prevents potential flaws in reasoning Moreover probability theory provides a unified framework where the likelihood function plays a crucial role in quantifying uncertainty and defining objective functions Deep Generative Modeling is designed to appeal to curious students engineers and researchers with a mode

Este texto, ofrece las técnicas más modernas para el estudio y la pedagogía del cálculo vectorial. Este libro es una clara introducción a los principios generales y el objetivo del autor está claro: ayudar a los estudiantes y servir de transicion entre un primer curso de calculo y las matematicas mas avanzadas. El autor es consciente que una forma para que los estudiantes llegen a la compresion conceptual de las matematicas es a traves de una buena intuicion geometrica, de ahi la cantidad de figuras incluidas en este texto

This book presents a large number of computer algebra worksheets or "recipes" that have been designed using MAPLE to provide tools for problem solving and to stimulate critical thinking. No prior knowledge of MAPLE is necessary. All relevant commands are introduced on a need-to-know basis and are indexed for easy reference. Each recipe features a scientific model or method and an interesting or amusing story designed to both entertain and enhance concept comprehension and retention.

Este manual es un texto de problemas y ejercicios resueltos que complementa a la obra "Lecciones elementales de Álgebra Lineal para Economía y Empresa".Su contenido se desarrolla según un esquema fijo: cada seccion empieza con una presentacion de los conceptos que se van a manejar, continuando con una lista de ejercicios resueltos relacionados con ellos. De cuando en cuando se proponen problemas con mayor nivel de dificultad que los ejercicios, resolviendose a continuacion.Se adjunta un CD ROM que contiene un programa de cuestiones de multiple eleccion, asi como examenes con ciertas caracteristicas que el usuario puede fijar.