Matemáticas financieras

En esta nueva edición, de espíritu más moderno que la excelente primera, se puede repetir el elogio que se hizo anteriormente: su estilo preciso y riguroso, en un programa equilibrado pero suficientemente amplio, le da carácter de texto básico.

"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.

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.

Esta obra presenta un estudio detallado y riguroso, en el que se hace uso de herramientas del álgebra lineal (matrices, valores y vectores propios, el teorema espectral, para matrices simétricas) que permiten identificar y reducir los lugares geométricos representados por la ecuación general de segundo grado en dos variables (las cónicas) y en tres variables (las superficies cuádricas). En la obra también se construyen diagramas de flujos que permiten la sistematización en la identificación y reducción de los lugares geométricos.