Espécies metalo-supramoleculares discretas polinucleares: sínteses e caracterização

Pós-graduação em Química - IQ

Estabilidade para equações discretas autônomas

Pós-graduação em Matemática Universitária - IGCE

Ensino de operantes verbais e requisitos para ensino por tentativas discretas em crianças com transtorno do espectro autista (TEA)

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Metalosupramoléculas discretas e Metal Organic Frameworks (MOFs) baseados em íons lantanídeos: design, síntese, caracterização e propriedades

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Funções penalidade para o tratamento das variáveis discretas do problema de fluxo de potência ótimo reativo

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

El Tribunal de las Damas : copia autentica de la executoria que ganò la Modestia en el Tribunal de la Razon, representado por las Damas juiciosas de España ... ; Memorial de las damas arrepentidas de ser locas al Tribunal de las juiciosas y discretas, en cumplimiento de la Carta Executoria, que se les ha notificado à peticion de la Modestia

Fecha de la aprobación, 1755

Interpretación geométrica de redes neuronales recurrentes discretas mediante grafos completos

El objetivo del presente trabajo de investigación es explorar nuevas técnicas de implementación, basadas en grafos, para las Redes de Neuronas, con el fin de simplificar y optimizar las arquitecturas y la complejidad computacional de las mismas. Hemos centrado nuestra atención en una clase de Red de Neuronas: las Redes de Neuronas Recursivas (RNR), también conocidas como redes de Hopfield. El problema de obtener la matriz sináptica asociada con una RNR imponiendo un determinado número de vectores como puntos fijos, no está en absoluto resuelto, el número de vectores prototipo que pueden ser almacenados en la red, cuando se utiliza la ley de Hebb, es bastante limitado, la red se satura rápidamente cuando se pretende almacenar nuevos prototipos. La ley de Hebb necesita, por tanto, ser revisada. Algunas aproximaciones dirigidas a solventar dicho problema, han sido ya desarrolladas. Nosotros hemos desarrollado una nueva aproximación en la forma de implementar una RNR en orden a solucionar estos problemas. La matriz sináptica es obtenida mediante la superposición de las componentes de los vectores prototipo, sobre los vértices de un Grafo, lo cual puede ser también interpretado como una coloración de dicho grafo. Cuando el periodo de entrenamiento se termina, la matriz de adyacencia del Grafo Resultante o matriz de pesos, presenta ciertas propiedades por las cuales dichas matrices serán llamadas tetraédricas. La energía asociada a cualquier estado de la red es representado por un punto (a,b) de R2. Cada uno de los puntos de energía asociados a estados que disten lo mismo del vector cero está localizado sobre la misma línea de energía de R2. El espacio de vectores de estado puede, por tanto, clasificarse en n clases correspondientes a cada una de las n diferentes distancias que puede tener cualquier vector al vector cero. La matriz (n x n) de pesos puede reducirse a un n-vector; de esta forma, tanto el tiempo de computación como el espacio de memoria requerido par almacenar los pesos, son simplificados y optimizados. En la etapa de recuperación, es introducido un vector de parámetros R2, éste es utilizado para controlar la capacidad de la red: probaremos que lo mayor es la componente a¡, lo menor es el número de puntos fijos pertenecientes a la línea de energía R¡. Una vez que la capacidad de la red ha sido controlada mediante este parámetro, introducimos otro parámetro, definido como la desviación del vector de pesos relativos, este parámetro sirve para disminuir ostensiblemente el número de parásitos. A lo largo de todo el trabajo, hemos ido desarrollando un ejemplo, el cual nos ha servido para ir corroborando los resultados teóricos, los algoritmos están escritos en un pseudocódigo, aunque a su vez han sido implamentados utilizando el paquete Mathematica 2.2., mostrándolos en un volumen suplementario al texto.---ABSTRACT---The aim of the present research is intended to explore new specifícation techniques of Neural Networks based on Graphs to be used in the optimization and simplification of Network Architectures and Computational Complexhy. We have focused our attention in a, well known, class of Neural Networks: the Recursive Neural Networks, also known as Hopfield's Neural Networks. The general problem of constructing the synaptic matrix associated with a Recursive Neural Network imposing some vectors as fixed points is fer for completery solved, the number of prototype vectors (learning patterns) which can be stored by Hebb's law is rather limited and the memory will thus quickly reach saturation if new prototypes are continuously acquired in the course of time. Hebb's law needs thus to be revised in order to allow new prototypes to be stored at the expense of the older ones. Some approaches related with this problem has been developed. We have developed a new approach of implementing a Recursive Neural Network in order to sob/e these kind of problems, the synaptic matrix is obtained superposing the components of the prototype vectors over the vértices of a Graph which may be interpreted as a coloring of the Graph. When training is finished the adjacency matrix of the Resulting Graph or matrix of weights presents certain properties for which it may be called a tetrahedral matrix The energy associated to any possible state of the net is represented as a point (a,b) in R2. Every one of the energy points associated with state-vectors having the same Hamming distance to the zero vector are located over the same energy Une in R2. The state-vector space may be then classified in n classes according to the n different possible distances firom any of the state-vectors to the zero vector The (n x n) matrix of weights may also be reduced to a n-vector of weights, in this way the computational time and the memory space required for obtaining the weights is optimized and simplified. In the recall stage, a parameter vectora is introduced, this parameter is used for controlling the capacity of the net: it may be proved that the bigger is the r, component of J, the lower is the number of fixed points located in the r¡ energy line. Once the capacity of the net has been controlled by the ex parameter, we introduced other parameter, obtained as the relative weight vector deviation parameter, in order to reduce the number of spurious states. All along the present text, we have also developed an example, which serves as a prove for the theoretical results, the algorithms are shown in a pseudocode language in the text, these algorithm so as the graphics have been developed also using the Mathematica 2.2. mathematical package which are shown in a supplementary volume of the text.

Cien enigmas entretenidas y curiosas para las discretas [Texto impreso]

Hay un ejemplar encuadernado con: Bandos divertidísimos contra los borrachos y borrachas, y gente aficionada al vino(NP849.91/3087).

Glosas curiosas y discretas en que un amante se despide de la ingratitud de su dama, motejandola por la aplicacion de los adagios antiguos [Texto impreso]

Hay un ejemplar encuadernado con: Discret rahonament, quiexa formal que fan contra el Micalet de la Seu, la Torre de Espioca, y la Torre de Paterna, sobre la gran visita que éste tingué en lo dia cinc de Deembre [sic] ... per veure y admirar tan magnífica obra y deliciosa vista ... Carlos Quart (que Deu guart) y el señor Don Fernando de Borbó ... : (XVIII/1105).

Enigmas muy discretas para diversion de los curiosos [Texto impreso]

Hay un ejemplar encuadernado con: Discret rahonament, quiexa formal que fan contra el Micalet de la Seu, la Torre de Espioca, y la Torre de Paterna, sobre la gran visita que éste tingué en lo dia cinc de Deembre [sic] ... per veure y admirar tan magnífica obra y deliciosa vista ... Carlos Quart (que Deu guart) y el señor Don Fernando de Borbó ... : (XVIII/1105).

Enigmas entretenidas y discretas para los curiosos [Texto impreso]

Hay un ejemplar encuadernado con: Discret rahonament, quiexa formal que fan contra el Micalet de la Seu, la Torre de Espioca, y la Torre de Paterna, sobre la gran visita que éste tingué en lo dia cinc de Deembre [sic] ... per veure y admirar tan magnífica obra y deliciosa vista ... Carlos Quart (que Deu guart) y el señor Don Fernando de Borbó ... : (XVIII/1105).

Tema 1. Distribuciones de probabilidad discretas (Curso 2011-2012)

Tema 1. Variables aleatorias discretas. Binomial. Poisson.

Tema 3. Contrastes de bondad de ajuste de variables discretas (Curso 2011-2012)

Contraste de Bondad de Ajuste de distribuciones discretas. Método de Chi-Cuadrado (para contrastar el ajuste a una Binomial).