153 resultados para Metales-Propiedades térmicas
Resumo:
152 p. : il.
Resumo:
157 p.
Resumo:
Estas notas de clase son de utilidad como material docente para los alumnos de la asignatura Estadística Actuarial: Regresión de la Licenciatura en Ciencias Actuariales y Financieras. También pueden ser útiles a los alumnos de asignaturas afines como es Introducción a la Econometría en la Licenciatura de Administración y Dirección de Empresas y en la Licenciatura de Economía. En estos dos últimos casos sólo necesitarían los capítulos 1, 2 y 3. Las notas de clase se estructuran siguiendo el temario de la asignatura en cuatro capítulos. El primero de ellos introduce el concepto de Econometría y define algunos de los términos más habituales. En el capítulo dos se especifica y estima el Modelo de Regresión Lineal General. Se desarrolla el estimador Mínimo Cuadrático Ordinario, sus propiedades y se muestra como hacer inferencia con él. Se revisa su comportamiento bajo mala especificación del modelo y las consecuencias de disponer de una muestra de variables altamente correlacionadas. En el capítulo tres se muestra como utilizar variables ficticias. En el cuarto y último capítulo se introduce al alumno en las técnicas de validación del modelo. Al inicio de cada capítulo se incluyen los contenidos del mismo y la bibliografía recomendada para dicho contenido. Al final de las notas aparece la bibliografía completa.
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Estas notas son de utilidad como material docente para los alumnos de la asignatura Econometría de las Licenciaturas en Ciencias Económicas y en Administración y Dirección de Empresas. Permitirán profundizar en los conceptos vistos en clase más allá del contenido de los temas incluidos en el programa de la asignatura. Las notas se estructuran en cinco capítulos. El primero de ellos revisa los conceptos de teoría asintótica. El segundo muestra el estimador Mínimo Cuadrático Generalizado. Los capítulos tres y cuatro estudian la existencia de heterocedasticidad y autocorrelación en las perturbaciones, respectivamente. El capítulo cinco relaja la hipótesis de regresores no estocásticos y permitiendo la existencia de dinámica en la matriz de regresores. Analiza las propiedades del estimador Mínimo Cuadrático Ordinario en diferentes escenarios y deriva el estimador de Variables Instrumentales. Los capítulos incluyen ejemplos ilustrativos. Al final de las notas aparece la bibliografía completa
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Estas notas de clase son de utilidad como material docente, sirviendo de apoyo o complemento, para aquellos alumnos que bien vayan a hacer o hayan seguido alguna asignatura como Introducción a la Econometría (en LE o LADE), Estadística Actuarial: Regresión (LCAF), Econometría aplicada al mercado (LITM). También puede estar indicada para alumnos de las licenciaturas ofrecidas en la Facultad de Ciencias Sociales y de la Comunicación, por ejemplo la Licenciatura de Publicidad y RR.PP. y de algunas Ingenierías, por ejemplo Ingeniería en Organización Industrial. Las notas de clase se estructuran en siete temas. El primero de ellos introduce el concepto de Econometría, define algunos de los términos más habituales y presenta el software libre a utilizar en las aplicaciones, el programa Gretl. En el tema dos se especifica y estima el Modelo de Regresión Lineal Simple. Se desarrolla el estimador Mínimo Cuadrático Ordinario, sus propiedades y se muestra como hacer inferencia con él. En el tema tres se especifica y estima el Modelo de Regresión Lineal General. En el tema cuatro se muestra como realizar contrastes de restricciones lineales. En el tema cinco se revisa su comportamiento bajo mala especificación del modelo. En los temas seis y siete se muestran, respectivamente, las consecuencias de disponer de una muestra de variables altamente correlacionadas y como utilizar variables ficticias. Al final de cada tema se proponen ejercicios para aplicar lo aprendido en el mismo. Al final de las notas aparece la bibliografía completa.
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Estas notas de clase son de utilidad como material docente, sirviendo de apoyo o complemento, para aquellos alumnos que bien vayan a hacer o hayan seguido alguna asignatura como Introducción a la Econometría (en LE o LADE), Estadística Actuarial: Regresión (LCAF), Econometría aplicada al mercado (LITM). También puede estar indicada para alumnos de las licenciaturas ofrecidas en la Facultad de Ciencias Sociales y de la Comunicación, por ejemplo la Licenciatura de Publicidad y RR.PP. y de algunas Ingenierías, por ejemplo Ingeniería en Organización Industrial. Las notas de clase se estructuran en siete temas. El primero de ellos introduce el concepto de Econometría, define algunos de los términos más habituales y presenta el software libre a utilizar en las aplicaciones, el programa Gretl. En el tema dos se especifica y estima el Modelo de Regresión Lineal Simple. Se desarrolla el estimador Mínimo Cuadrático Ordinario, sus propiedades y se muestra como hacer inferencia con él. En el tema tres se especifica y estima el Modelo de Regresión Lineal General. En el tema cuatro se muestra como realizar contrastes de restricciones lineales. En el tema cinco se revisa su comportamiento bajo mala especificación del modelo. En los temas seis y siete se muestran, respectivamente, las consecuencias de disponer de una muestra de variables altamente correlacionadas y como utilizar variables ficticias. Al final de cada tema se proponen ejercicios para aplicar lo aprendido en el mismo. Al final de las notas aparece la bibliografía completa.
Resumo:
209 p. : il., gráf.
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271 p.
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330 p.
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206 p.
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253 p.
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190 p.
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336 p.
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El estudio de las redes complejas atrae cada vez más el interés de muchos investigadores por muchas razones obvias. Muchos sistemas tanto reales como tecnológicos pueden representarse como redes complejas, es decir, un conjunto de entidades en interacción de acuerdo a propiedades topológicas no triviales. La interacción entre los elementos de la red puede describir comportamientos globales tales como el tráfico en Internet, el servicio de suministro de electricidad o la evolución de los mercados. Una de las propiedades topológicas de los grafos que caracterizan estos sistemas complejos es la estructura de comunidad. La detección de comunidades tiene como objetivo la identificación de los módulos o grupos con alguna o varias propiedades en común basándose únicamente en la información codificada en la topología del grafo. La detección de comunidades es importante no sólo para caracterizar el grafo, sino que además ofrece información sobre la formación de la red así como sobre su funcionalidad. El estudio de las leyes subyacentes que gobiernan la dinámica y evolución de los sistemas complejos y la caracterización de sus grafos revela que las redes a gran escala, generalmente, se caracterizan por topologías complejas y estructuras heterogéneas. La estructura de conectividad de estas redes se manifiesta por la presencia de comunidades (clusters o grupos), es decir, conjuntos de nodos que comparten propiedades comunes o juegan roles similares en la red. Las comunidades pueden representar relaciones de amistad en las redes sociales, páginas web con una temática similar, o rutas bioquímicas en las redes metabólicas. Formalmente, una red es un grafo compuesto por un gran número de nodos altamente interconectados donde una comunidad se resalta por la presencia de un gran número de aristas conectando nodos dentro de grupos individuales, pero con baja concentración de aristas entre estos grupos. El mejor modo para establecer la estructura de comunidad de una red compleja es un problema todavía sin resolver. Durante los últimos años, se han propuesto muchos algoritmos que persiguen extraer la partición óptima de una red en comunidades. El clustering espectral, los algoritmos de particionamiento de grafos, los métodos basados en la modularidad o los algoritmos basados en la sincronización son sólo algunos de estos algoritmos de extracción de comunidades. Los algoritmos dinámicos basados en la sincronización han sido estudiados por varios autores, y han demostrado que la monitorización del proceso dinámico de la sincronización permite revelar las diferentes escalas topologicas presentes en una red compleja. Muchos de estos algoritmos se basan en el modelo Kuramoto o en algunas de sus variantes como el modelo de opinión, donde cada oscilador aislado es modelado en un espacio unidimensional. El objetivo principal del presente proyecto es la implementación de un algoritmo de detección de comunidades basado en la sincronización de osciladores acoplados. Cada oscilador ha sido modelado mediante el sistema dinámico de Rossler, un sistema de ecuaciones diferenciales definido en un espacio tridimensional.
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Los óxidos mixtos con estructura tipo perovskita doble A2BBO6 presentan gran interés desde el punto de vista científico y tecnológico debido a la gran variedad de propiedades que poseen: superconductoras, catalíticas, magnéticas y magnetorresistentes, por ejemplo. La temperatura es un variable que permite modificar la simetría de la estructura cristalina y, consecuentemente, las propiedades físicas del material. El trabajo describe la síntesis, caracterización estructural y de las transiciones de fase en nuevos materiales de dos familias de perovskitas dobles: la familia de wolframio (Sr2M2+W6+O6) y la familia de antimonio (A2M3+Sb5+O6). Se ha llevado a cabo la síntesis de 29 compuestos, 22 de ellos sintetizados por primera vez. Los compuestos se han caracterizado mediante técnicas de difracción de rayos X y de neutrones, determinando su estructura cristalina a temperatura ambiente, así como las posibles transiciones de fase a bajas y altas temperaturas, y en algunos casos, también las estructuras de altas y bajas temperaturas. Los materiales de la familia de wolframio estudiados en este trabajo presentan un ordenamiento total entre los cationes M2+ y W6+ en los sitios B y B de la perovskita doble (A2BBO6); y presentan, además, una única secuencia de transiciones de fase a altas temperaturas: P21/n -> I4/m -> Fm3m. Las temperaturas de las transiciones de fase observadas en estos compuestos en función del factor de tolerancia (t), muestran una tendencia general de disminución según t se aproxima a 1. En esta familia, se observa, también, que el rango de existencia de la fase tetragonal intermedia es más amplio para valores de t mayores. Con respecto de la familia de antimonio, el ordenamiento catiónico en los sitios A y B, de una parte, y en los sitios B y B de otra, depende del tamaño de los cationes. Los compuestos de esta familia presentan una gran variedad de grupos espaciales a temperatura ambiente: P2_1 /n, I2/m, I4/m, R-3 y Fm-3m. Además, dependiendo de la diferencia entre los tamaños de los cationes M^3+ y Sb^5+ , los compuestos presentan dos secuencias de transiciones de fase en todo el rango de temperatura: P21/n->I2/m->I4/m->Fm-3m, la misma que en la familia del wolframio pero con una simetría intermedia monoclínica I2/m (compuestos con cationes M^3+ de tamaños similares al del Sb^5+ ); y P21/n -> R-3 -> Fm-3m, con una simetría intermedia trigonal en vez de tetragonal, como en la familia del wolframio (compuestos con cationes M3+ de tamaños mayores que el del Sb5+ ). En esta familia, las temperaturas de las transiciones de fase disminuyen conforme aumenta t.