150 resultados para Generalized Legendre Functions
Resumo:
[spa] Se presenta el operador OWA generalizado inducido (IGOWA). Es un nuevo operador de agregación que generaliza al operador OWA a través de utilizar las principales características de dos operadores muy conocidos como son el operador OWA generalizado y el operador OWA inducido. Entonces, este operador utiliza medias generalizadas y variables de ordenación inducidas en el proceso de reordenación. Con esta formulación, se obtiene una amplia gama de operadores de agregación que incluye a todos los casos particulares de los operadores IOWA y GOWA, y otros casos particulares. A continuación, se realiza una generalización mayor al operador IGOWA a través de utilizar medias cuasi-aritméticas. Finalmente, también se desarrolla un ejemplo numérico del nuevo modelo en un problema de toma de decisiones financieras.
Resumo:
[spa] Se presenta el operador de media ponderada ordenada generalizada lingüística de 2 tuplas inducida (2-TILGOWA). Es un nuevo operador de agregación que extiende los anteriores modelos a través de utilizar medias generalizadas, variables de ordenación inducidas e información lingüística representada mediante el modelo de las 2 tuplas lingüísticas. Su principal ventaja se encuentra en la posibilidad de incluir a un gran número de operadores de agregación lingüísticos como casos particulares. Por eso, el análisis puede ser visto desde diferentes perspectivas de forma que se obtiene una visión más completa del problema considerado y seleccionar la alternativa que parece estar en mayor concordancia con nuestros intereses o creencias. A continuación se desarrolla una generalización mayor a través de utilizar medias cuasi-aritméticas, obteniéndose el operador Quasi-2-TILOWA. El trabajo finaliza analizando la aplicabilidad del nuevo modelo en un problema de toma de decisiones sobre gestión de la producción.
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[spa] El índice del máximo y el mínimo nivel es una técnica muy útil, especialmente para toma de decisiones, que usa la distancia de Hamming y el coeficiente de adecuación en el mismo problema. En este trabajo, se propone una generalización a través de utilizar medias generalizadas y cuasi aritméticas. A estos operadores de agregación, se les denominará el índice del máximo y el mínimo nivel medio ponderado ordenado generalizado (GOWAIMAM) y cuasi aritmético (Quasi-OWAIMAM). Estos nuevos operadores generalizan una amplia gama de casos particulares como el índice del máximo y el mínimo nivel generalizado (GIMAM), el OWAIMAM, y otros. También se desarrolla una aplicación en la toma de decisiones sobre selección de productos.
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In this paper we analyze the time of ruin in a risk process with the interclaim times being Erlang(n) distributed and a constant dividend barrier. We obtain an integro-differential equation for the Laplace Transform of the time of ruin. Explicit solutions for the moments of the time of ruin are presented when the individual claim amounts have a distribution with rational Laplace transform. Finally, some numerical results and a compare son with the classical risk model, with interclaim times following an exponential distribution, are given.
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[spa] Se presenta el operador OWA generalizado inducido (IGOWA). Es un nuevo operador de agregación que generaliza al operador OWA a través de utilizar las principales características de dos operadores muy conocidos como son el operador OWA generalizado y el operador OWA inducido. Entonces, este operador utiliza medias generalizadas y variables de ordenación inducidas en el proceso de reordenación. Con esta formulación, se obtiene una amplia gama de operadores de agregación que incluye a todos los casos particulares de los operadores IOWA y GOWA, y otros casos particulares. A continuación, se realiza una generalización mayor al operador IGOWA a través de utilizar medias cuasi-aritméticas. Finalmente, también se desarrolla un ejemplo numérico del nuevo modelo en un problema de toma de decisiones financieras.
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[cat] Es presenta un estimador nucli transformat que és adequat per a distribucions de cua pesada. Utilitzant una transformació basada en la distribució de probabilitat Beta l’elecció del paràmetre de finestra és molt directa. Es presenta una aplicació a dades d’assegurances i es mostra com calcular el Valor en Risc.
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[spa] Se presenta el operador de media ponderada ordenada generalizada lingüística de 2 tuplas inducida (2-TILGOWA). Es un nuevo operador de agregación que extiende los anteriores modelos a través de utilizar medias generalizadas, variables de ordenación inducidas e información lingüística representada mediante el modelo de las 2 tuplas lingüísticas. Su principal ventaja se encuentra en la posibilidad de incluir a un gran número de operadores de agregación lingüísticos como casos particulares. Por eso, el análisis puede ser visto desde diferentes perspectivas de forma que se obtiene una visión más completa del problema considerado y seleccionar la alternativa que parece estar en mayor concordancia con nuestros intereses o creencias. A continuación se desarrolla una generalización mayor a través de utilizar medias cuasi-aritméticas, obteniéndose el operador Quasi-2-TILOWA. El trabajo finaliza analizando la aplicabilidad del nuevo modelo en un problema de toma de decisiones sobre gestión de la producción.
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[spa] El índice del máximo y el mínimo nivel es una técnica muy útil, especialmente para toma de decisiones, que usa la distancia de Hamming y el coeficiente de adecuación en el mismo problema. En este trabajo, se propone una generalización a través de utilizar medias generalizadas y cuasi aritméticas. A estos operadores de agregación, se les denominará el índice del máximo y el mínimo nivel medio ponderado ordenado generalizado (GOWAIMAM) y cuasi aritmético (Quasi-OWAIMAM). Estos nuevos operadores generalizan una amplia gama de casos particulares como el índice del máximo y el mínimo nivel generalizado (GIMAM), el OWAIMAM, y otros. También se desarrolla una aplicación en la toma de decisiones sobre selección de productos.
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En este documento se ilustra de un modo práctico, el empleo de tres instrumentos que permiten al actuario definir grupos arancelarios y estimar premios de riesgo en el proceso que tasa la clase para el seguro de no vida. El primero es el análisis de segmentación (CHAID y XAID) usado en primer lugar en 1997 por UNESPA en su cartera común de coches. El segundo es un proceso de selección gradual con el modelo de regresión a base de distancia. Y el tercero es un proceso con el modelo conocido y generalizado de regresión linear, que representa la técnica más moderna en la bibliografía actuarial. De estos últimos, si combinamos funciones de eslabón diferentes y distribuciones de error, podemos obtener el aditivo clásico y modelos multiplicativos
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Positive-operator-valued measurements on a finite number of N identically prepared systems of arbitrary spin J are discussed. Pure states are characterized in terms of Bloch-like vectors restricted by a SU(2J+1) covariant constraint. This representation allows for a simple description of the equations to be fulfilled by optimal measurements. We explicitly find the minimal positive-operator-valued measurement for the N=2 case, a rigorous bound for N=3, and set up the analysis for arbitrary N.
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We report on experiments aimed at comparing the hysteretic response of a Cu-Zn-Al single crystal undergoing a martensitic transition under strain-driven and stress-driven conditions. Strain-driven experiments were performed using a conventional tensile machine while a special device was designed to perform stress-driven experiments. Significant differences in the hysteresis loops were found. The strain-driven curves show reentrant behavior yield point which is not observed in the stress-driven case. The dissipated energy in the stress-driven curves is larger than in the strain-driven ones. Results from recently proposed models qualitatively agree with experiments.
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The influence of hole-hole (h-h) propagation in addition to the conventional particle-particle (p-p) propagation, on the energy per particle and the momentum distribution is investigated for the v2 central interaction which is derived from Reid¿s soft-core potential. The results are compared to Brueckner-Hartree-Fock calculations with a continuous choice for the single-particle (SP) spectrum. Calculation of the energy from a self-consistently determined SP spectrum leads to a lower saturation density. This result is not corroborated by calculating the energy from the hole spectral function, which is, however, not self-consistent. A generalization of previous calculations of the momentum distribution, based on a Goldstone diagram expansion, is introduced that allows the inclusion of h-h contributions to all orders. From this result an alternative calculation of the kinetic energy is obtained. In addition, a direct calculation of the potential energy is presented which is obtained from a solution of the ladder equation containing p-p and h-h propagation to all orders. These results can be considered as the contributions of selected Goldstone diagrams (including p-p and h-h terms on the same footing) to the kinetic and potential energy in which the SP energy is given by the quasiparticle energy. The results for the summation of Goldstone diagrams leads to a different momentum distribution than the one obtained from integrating the hole spectral function which in general gives less depletion of the Fermi sea. Various arguments, based partly on the results that are obtained, are put forward that a self-consistent determination of the spectral functions including the p-p and h-h ladder contributions (using a realistic interaction) will shed light on the question of nuclear saturation at a nonrelativistic level that is consistent with the observed depletion of SP orbitals in finite nuclei.
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Optimal and finite positive operator valued measurements on a finite number N of identically prepared systems have recently been presented. With physical realization in mind, we propose here optimal and minimal generalized quantum measurements for two-level systems. We explicitly construct them up to N = 7 and verify that they are minimal up to N = 5.