espacio métrico

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Espacio métrico

Espacio métrico

Cuando dos planos se cortan en el espacio, dividen el mismo en 4 regiones cada una de las cuales recibe el nombre de ángulo diedro. Los planos que definen cada ángulo son las caras y la recta que deteminan ambos planos forman la arista. Los ángulos diedros son iguales dos a dos ( α y β ) y además α y β son suplementarios entre sí.

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Espacio métrico y topología elemental

Espacio métrico y topología elemental

Es usual definir una distancia en cualquier espacio no vacío A como una función de AxA en el conjunto de los números reales, sujeta a determinadas exigencias o axiomas. Para que la función d : A × A → R sea considerada una distancia, se deben cumplir los siguientes axiomas, siendo X ∈ A , Y ∈ A , Z ∈ A :

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Combinando Métodos para Búsquedas en Espacios Métricos Anidados

Combinando Métodos para Búsquedas en Espacios Métricos Anidados

Se define una base de datos métrica como una colección de objetos (de cualquier tipo) con una función de similitud y una manera formal de calcularla como una métrica. Las consultas por similitud extienden la búsqueda por exactitud porque el resultado obtenido es un conjunto de elementos cercanos al objeto de búsqueda. El objeto de referencia que se está buscando puede no pertenecer a la base de datos. Este concepto puede ser formalizado usando el modelo de espacio métrico, que consta de un espacio (conjunto de datos) y una medida de semejanza entre los elementos de ese espacio. No existe una definición general de esta medida dado que está estrechamente ligada a la aplicación, al tipo de objetos y a las características que se quieran evaluar.

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Y si xn → x en

Y si xn → x en

En este caso, X es un espacio métrico arbitrario. Por el momento, supondremos que X es un espacio "físico", parecido a ℝ n . Con respecto a la dimensionalidad finita de ℝ n , a menudo damos por supuesto (o pedimos) que X sea localmente compacto, lo que simplemente significa que cada punto tiene un vecindario compacto; es decir, que se halla dentro de un conjunto compacto. Tanto si es localmente compacto como si no, podemos considerar

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Evaluación del rendimiento de CMSNMS en espacios métricos anidados

Evaluación del rendimiento de CMSNMS en espacios métricos anidados

La selección de los pivotes afecta la eficiencia del método de búsqueda, y la ubicación de cada pivote respecto a los otros determina su habilidad para excluir elementos del índice sin compararlos directamente con la consulta. Muchos métodos basados en pivotes los seleccionan aleatoriamente, y se han propuesto diversas heurísticas para la selección de pivotes. En [3] se presenta Sparse Spatial Selection (SSS), el cual selecciona dinámicamente un conjunto de pivotes bien distribuidos en el espacio métrico. La idea base es la siguiente: si los pivotes están dispersos en el espacio serán capaces de descartar más objetos durante la búsqueda. Un pivote se considera suficientemente alejado de otro si está a una distancia mayor o igual a M* α , donde M es la máxima distancia entre dos objetos cualesquiera, y α es un parámetro constante que influye en la cantidad de pivotes seleccionados y toma valores experimentales óptimos alrededor de 0,4. En todas las técnicas analizadas para seleccionar pivotes, la cantidad de pivotes debe ser fijada previamente. En [7], resultados experimentales muestran que la cantidad óptima de pivotes depende del espacio métrico y este valor tiene una gran importancia sobre la eficiencia del método. Debido a esto, SSS es importante para ajustar la cantidad de pivotes tan bien como sea posible. En [5] se presenta una mejora al SSS, donde el índice se ajusta a las búsquedas, luego de que el índice se ajustó al espacio métrico al utilizar una selección dinámica de pivotes. La construcción inicial del índice se realiza con SSS, y la actualización es realizada durante las búsquedas. Otra mejora al SSS es el SSS-Tree [8] que utiliza árboles y las mejores propiedades de las técnicas de clustering. Su principal característica es que los centros de cluster se seleccionan utilizando SSS, con lo cual el número de clusters en cada nodo depende de la complejidad del subespacio que tiene asociado.

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Complejidad y ciencia de sistemas: aproximación a su impacto actual en el mundo

Complejidad y ciencia de sistemas: aproximación a su impacto actual en el mundo

La figura 5 presenta el agrupamiento de los nodos –como se puede observar– y refleja una cercanía de tipo euclidiano en un espacio métrico por ende topológico en dos dimensiones sobre los datos establecidos, lo cual refleja las distancias entre los campos de las CCS a partir de las similitudes que componen el conjunto de datos presentados, identificados como puntos azules –como se dijo de diferentes tamaños– en el espacio de la red. Las distancias se obtuvieron de las relaciones entre los 5 items seleccionados para el análisis y presentaron un stress inicial de 0.094361997 y un stress final de 0.049 después de 12 iteraciones. En este contexto el stress es la cantidad de distorsión de un mapa, por lo tanto el objetivo de los algoritmos de escalado multidimensional es reducir el estress [17]. La figura 5 también ejemplifica la cercanía en términos de la producción científica de los 28 campos restantes que conforman las CCS.

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El espectro métrico en el análisis musical

El espectro métrico en el análisis musical

Como es de suponerse, en toda extracción de regularidades la coincidencia de estas sobre un mismo locus temporal (beat) aumenta la probabilidad de despliegue de niveles múltiples, es decir, la probabilidad de inferir un acento métrico. Pero en principio, no son el acento fenoménico o estructural per se los que generan el multinivelado de los componentes sino la concomitancia y refuerzo recíproco de eventos acentuados de manera regular. Es sobre las regularidades que opera la inferencia. Los inputs no estarían conformados entonces por un evento acentuado aislado, sino por múltiples eventos separados por lapsos regulares. Ahora bien, una vez establecidos uno o más componentes, tanto un acento fenoménico como un acento estructural, de coincidir con el acento métrico del/los componentes, pueden contribuir a reforzarlo. Con esto queremos decir que hay dos tipos de inputs: aquellos que surgen de la regularidad diacrónica de múltiples eventos y aquellos que surgen de la sincronicidad de eventos singulares. Los segundos dependen, para ser eficaces (como inputs), de la estabilidad de los primeros. También podría decirse que poseen un menor grado de independencia y, en consecuencia, una menor probabilidad de definir un componente. 15

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Procesamiento de consultas métrico-temporales

Procesamiento de consultas métrico-temporales

El costo extra en espacio, en comparación con el FHQT, proviene de agregar a cada nodo del árbol dos valores: el tiempo inicial y tiempo final de vigencia del objeto. Sea e el espacio requerido para almacenar un instante de tiempo, y n la cantidad de nodos del FHQT-T, el espacio total adicional necesario para almacenar el árbol es (2.e.n). En cada nodo interior, el FHQT necesita espacio para almacenar apuntadores y distancias a sus hijos. Sea a el espacio necesario para un apuntador, d el necesario para una distancia, y h la cantidad promedio de hijos para los nodos interiores, entonces el espacio requerido por un nodo es (h.(a+d)). Ya que el orden de magnitud de (a+d) es similar a e, podríamos usar la aproximación e ≅ (a+d). Para este caso, el factor de costo adicional de espacio del FHQT-T por nodo interior, es (2.e)/(h.(a+d)) = (2.e)/(h.e) = 2/h. La variable h depende de la cantidad máxima de valores distintos que puede tomar la función de distancia, cantidad que puede ser manejada a través de funciones de discretización [18, 9] y que normalmente es varias veces superior a la constante 2. En el experimento presentado para 750 elementos, h = 7, por lo tanto el incremento en almacenamiento es del 29%.

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Estudio métrico de ALFIN en Iberoamérica: de la bibliometría a las altmetrics

Estudio métrico de ALFIN en Iberoamérica: de la bibliometría a las altmetrics

De acuerdo con nuestro estudio, es ResearchGate la plataforma de carácter científico, entre las inda- gadas, la que se perfila como la más usada por los autores de este tema en dicho contexto geográfi- co, lo cual no es de extrañar considerando sus fa- cilidades de uso, el ofrecer ORCID y la citación que indica, que aunque con cuestionamientos (Orduña- Malea y otos, 2016), es un complemento a la medi- ción tradicional y que ha tenido un impacto mundial. Por otro lado, LinkedIn se destaca como el espacio social con mayor preferencia por los autores estu- diados, con un 62% de la muestra analizada, lo que concuerda con los hallazgos de Haustein (2014), en una muestra de investigadores bibliómetras (perfil afín a los estudiados en este trabajo), y desde lo in- dagado, es posible profundizar más adelante, en las que hemos denominado plataformas sociales para autores e interesados en ALFIN.

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Índice métrico-temporal Event-FHQT

Índice métrico-temporal Event-FHQT

El Event-FHQT combina ideas de la estructura de acceso espacio-temporal SEST L [11] y de la estructura m´etrica FHQT [2] para responder consultas m´etrico-temporales. Este ´ındice, que est´a orien- tado a eventos, mantiene una lista de intervalos de tiempo donde cada intervalo contiene un snapshot (instant´anea) que representa a todos los objetos vigentes en el primer instante de tiempo del intervalo, y listas de eventos que indican los cambios que se produjeron entre dos snapshots. Este dise˜no pre- senta una ventaja sobre el ´ındice m´etrico-temporal Historical-FHQT [4] ya que, a diferencia de este ´ultimo, no necesita duplicar todos los objetos que est´an vigentes en m´as de un instante de tiempo. El Event-FHQT en la mayor´ıa de los casos s´olo registra los cambios (entradas y salidas) de los objetos. Tambi´en tiene la ventaja de ser m´as estable que el FHQT-Temporal [14], que disminuye su eficiencia cuando los intervalos de objetos similares (que se encuentran en las mismas hojas) son distantes, lo que produce que los intervalos de los nodos antecesores sea muy grande y por lo tanto, que no tenga buena capacidad de filtrado por tiempo.

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Utilización de un índice métrico para búsqueda aproximada de patrones

Utilización de un índice métrico para búsqueda aproximada de patrones

Informalmente, un espacio m´etrico es un conjunto de objetos y una funci´on de distancia definida entre ellos, la cual satisface la desigualdad triangular. El problema de b ´usqueda por proximidad en es- pacios m´etricos consiste de indexar el conjunto de manera tal que luego dada una consulta se puedan encontrar r´apidamente todos los elementos del conjunto que est´en suficientemente cerca del elemento consultado. Esto tiene aplicaciones en un gran n´umero de campos, tales como bases de datos no tradi- cionales (donde no se usa la b´usqueda exacta); aprendizaje de m´aquina y clasificaci´on; cuantizaci´on y compresi´on de im´agenes; recuperaci´on de texto; biolog´ıa computacional; predicci´on de funciones; etc.

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Un nuevo índice métrico-temporal: el historical FHQT

Un nuevo índice métrico-temporal: el historical FHQT

Recientemente ha sido propuesto un nuevo modelo de bases de datos, las bases de datos métrico-temporales, que utiliza conceptos de espacios métricos para realizar eficientemente consultas por similitud, y de bases de datos temporales para permitir almacenar y recuperar eficientemente datos que poseen una componente temporal. Este nuevo modelo combina ambos aspectos con el fin de resolver problemas donde resulta de interés realizar búsquedas por similitud pero teniendo en cuenta también la componente temporal. En este artículo se propone el Historical FHQT, un nuevo índice métrico- temporal que utiliza varias instancias de la estructura métrica FHQT para representar los objetos vigentes en cada instante de tiempo, y luego verificamos su eficiencia experimentalmente para un conjunto determinado de consultas.

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Cómputo métrico, planificación y análisis de costos

Cómputo métrico, planificación y análisis de costos

En la presente PS se realizo un seguimiento de la obra Torres Cruz Pampa a cargo de la empresa Corget S.A, esta experiencia sirvió en primer lugar para vivenciar las diferencias que hay entre lo que se aprende en la universidad y lo que realmente se observa en el trabajo que luego desarrollaremos como ingenieros. En segundo lugar, más referido al trabajo, se realizo el cómputo métrico y la planificación del proyecto obteniendo información como el número de tareas a realizar y los recursos necesarios. En tercer lugar, a partir de la información obtenida del cómputo métrico, la planificación y un análisis de costos se genero la curva de egresos, la cual refleja los desembolsos que deberá afrontar la empresa y a partir de esta se obtuvo la curva de egresos para el comitente con el precio de venta.

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Procesamiento de consultas métrico-temporales

Procesamiento de consultas métrico-temporales

d) si los hijos tienen profundidades h y k con h < k y el nodo corriente y el hijo de mayor profundidad (k) no entran en una p´agina de disco, se cierran las partes de ambos hijos y se crea una nueva parte para el nodo corriente con profundidad k + 1. En [10] se presenta una modificaci´on de esta t´ecnica de paginaci´on para ´arboles r-arios, la cual es f´acilmente adaptable para la paginaci´on de los ´ındices presentados en el punto anterior. En el caso particular del FHQT-Temporal la aplicaci´on de esta t´ecnica requiere de pocas modificaciones. Cabe se˜nalar que cada vez que una sub´arbol del FHQT-Temporal se pagina, se reemplaza por una hoja que contiene el n´umero de p´agina donde se almacen´o dicho sub´arbol. Esto implica que hay hojas de dos tipos: la ho- jas reales de FHQT-Temporal original y la ho- jas que representan sub´arboles almacenados en otras p´aginas de disco. Por lo tanto se hace ne- cesario agregar una marca a cada hoja que per- mita distinguir su tipo, lo que implica un pe- que˜no overhead en espacio.

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Espacios Métricos

Espacios Métricos

Se abordarán actividades como la utilización de los conceptos básicos asociados a la noción de espacio métrico; interpretación de definiciones; reconocimiento, utilización y demostración de las propiedades sencillas de la topología métrica con el propósito de estimular el pensamiento crítico y reflexivo.

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9. SISTEMA MÉTRICO DECIMAL - Recuperación de Matemáticas 1º ESO  9. SISTEMA MÉTRICO DECIMAL

9. SISTEMA MÉTRICO DECIMAL - Recuperación de Matemáticas 1º ESO 9. SISTEMA MÉTRICO DECIMAL

El sistema métrico decimal es un sistema de unidades basado en el metro, medida de longitud, y en el cual las unidades de mayor o menor tamaño de cada unidad de medida están relacionadas entre sí por múltiplos o submúltiplos de 10, respectivamente.

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Razonamiento temporal métrico

Razonamiento temporal métrico

Solo se presentaron las reglas correspondientes a los operadores del futuro, ya que las reglas correspondientes a los operadores del pasado son an´alogas. El algoritmo cor- respondiente a EM T P L puede encontrarse en [CA99] no fue incluido por razones de espacio. oportunamente se probaron propiedades importentes sobre los algoritmos tales como correctituf y terminaci´on [Cob01]. Las subrutinas utilizadas son las siguientes: Caso No M´ etrico: ✸ + : Si t no es un punto final, X(t) = 1 y G(t) = ✸ + A, entonces t tiene un ´ unico

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