Examples in relational algebra

Some examples from the book. Connolly, T. M. and C. E. Begg (2005). Database systems : a practical approach to design, implementation, and management. Harlow, Essex, England ; New York, Addison-Wesley.

La enseñanza y aprendizaje del análisis matemático haciendo uso de CAS (computer algebra system).

Se presentan dos investigaciones sobre la enseñanza y el aprendizaje de la integral definida y la integral impropia. Se destacan los aspectos relacionados con el uso de los CAS (Computer Algebra System) Derive y Maple. Se hace incapié en el papel que ha jugado cada uno de ellos en la investigación.

Teaching and learning algebra.

El álgebra esta reconocida como una parte difícil del currículo de matemáticas; sin embargo, la comprensión del álgebra es clave en las matemáticas en general. El propósito de este recurso es explorar los problemas y las posibilidades de enseñanza y aprendizaje del álgebra, y mirar algunas de las dificultades que los estudiantes suelen tener. Sugiere distintos enfoques en la enseñanza y el aprendizaje de las ideas clave.

Algebra, gráficas : Matemáticas, primer curso : actividades para los alumnos y alumnas.

Existe un ejemplar en lengua valenciana con el título: Algebra.Gràfiques : activitats per als-els alumnes de matemàtiques. ISBN: 84-482-0410-7

Algebra, gráficas : Matemáticas, segundo curso : actividades para los alumnos y alumnas.

Existe un ejemplar en lengua valenciana con el título: Algebra.Gràfiques : activitats per a l'alumnat de matemàtiques. ISBN: 84-482-0441-7

Spontaneous Meta-Arithmetic as the First Step Toward School Algebra. 'La meta-aritmética espontánea como el primer paso hacia el álgebra escolar'.

Resumen basado en el de la publicación

Monte Carlo numerical treatment of large linear algebra problems

In this paper we deal with performance analysis of Monte Carlo algorithm for large linear algebra problems. We consider applicability and efficiency of the Markov chain Monte Carlo for large problems, i.e., problems involving matrices with a number of non-zero elements ranging between one million and one billion. We are concentrating on analysis of the almost Optimal Monte Carlo (MAO) algorithm for evaluating bilinear forms of matrix powers since they form the so-called Krylov subspaces. Results are presented comparing the performance of the Robust and Non-robust Monte Carlo algorithms. The algorithms are tested on large dense matrices as well as on large unstructured sparse matrices.