PDF superior Caminatas aleatorias como una aplicación del producto de matrices

Caminatas aleatorias como una aplicación del producto de matrices

Caminatas aleatorias como una aplicación del producto de matrices

Por ejemplo, un problema de interés en probabilidades es el de las caminatas aleatorias. En esta presentación se analizará el caso de una partícula que parte de un punto y se desplaza por etapas o pasos a lo largo de una recta, en cada paso se mueve una distancia unitaria hacia la derecha o hacia la izquierda, con probabilidades respectivamente iguales a p y a q = 1-p, siendo 0 < p < 1. Supondremos además que la partícula se mueve k pasos en total. Una pregunta de interés podría ser: ¿Cuál es la media y la varianza de la posición de la partícula respecto del punto de partida?, o ¿cuál es el número medio de retornos al punto de partida? En este trabajo veremos cómo abordar alguna de estas preguntas como una aplicación del producto de matrices y a su vez la articulación de distintos registros de representación.
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Estimación de matrices de insumo producto regionales mediante métodos indirectos. Una aplicación para la ciudad de Buenos Aires

Estimación de matrices de insumo producto regionales mediante métodos indirectos. Una aplicación para la ciudad de Buenos Aires

La otra parte metodológica incluye los métodos de calibración y balanceo de matrices. Para ello utilizamos los enfoques provistos por Robinson, Cattaneo y El Said (2001) y Romero (2009) pero aplicado al cálculo de una matriz interregional que incluya compras tanto dentro de la región (la base viene provista por la metodología de matrices intrarregionales) como fuera de la misma, funcionando de manera que cada región importa/exporta de la otra. Estos métodos de RAS y Entropía cruzada, son usualmente utilizados para el cálculo de matrices insumo producto nacionales y para el cálculo o actualización de diversas submatrices pertenecientes a las matrices de contabilidad social.
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Matrices insumo-producto y análisis de multiplicadores: una aplicación a Colombia

Matrices insumo-producto y análisis de multiplicadores: una aplicación a Colombia

En este trabajo se sigue la segunda opción, usando la metodología propuesta por Raa, que consiste en transformar la matriz insumo- producto para que no aparezcan coeficientes técnicos negativos. Además, se hace un análisis de multiplicadores usando los coeficientes insumo-producto calculados para observar las relaciones intersecto- riales de la economía colombiana en el año 2007, con el método de encadenamientos y multiplicadores de los sectores obtenidos de la matriz insumo-producto ( MIP ). En el ejercicio se usan las matrices de oferta y utilización del DANE , con base en la nueva metodología de cuentas nacionales de 2000.
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Matrices y sistemas lineales Matrices. Suma y producto de matrices. Tipos de matrices. Operaciones elementales sobre filas y columnas. Matriz reducida. Rango de una matriz. Inversas de matrices cuadradas. Determinante de matrices cuadradas. Transformacion

Matrices y sistemas lineales Matrices. Suma y producto de matrices. Tipos de matrices. Operaciones elementales sobre filas y columnas. Matriz reducida. Rango de una matriz. Inversas de matrices cuadradas. Determinante de matrices cuadradas. Transformaciones lineales y matrices. Sistema de ecuaciones lineales. Solución de sistema lineales

Cada vez más las matrices adquieren gran importancia por su aplicación en los diversos campos de la actividad humana, como: el cálculo y análisis numérico y algebraico, métodos cuantitativos, la estadística, en la resolución de sistemas de ecuaciones lineales, el cálculo diferencial e integral, geometría, economía, física, procesamiento de datos por computadora, lenguajes de programación, la inteligencia artificial, entre otros.

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Guía para la construcción de matrices insumo-producto y de contabilidad social en Colombia

Guía para la construcción de matrices insumo-producto y de contabilidad social en Colombia

Si bien esta línea de investigación decayó a finales de la década de los setenta debido a las críticas referentes a su poco poder de predicción, la construcción y el análisis tomaron nuevos rumbos. Por una parte, el desarrollo del sistema de cuentas nacionales de los países conllevó a la aplicación de esta metodología en un ámbito más amplio, conocido como el estudio y análisis de contabilidad social. Los trabajos de Stone, Pyatt y Round, entre otros, 5 muestran el uso de las

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coordenadas (x,y) en el plano. Producto de matrices. Sean las dos matrices A = (a ij ) m n B = (b ij ) p q

coordenadas (x,y) en el plano. Producto de matrices. Sean las dos matrices A = (a ij ) m n B = (b ij ) p q

Por otra parte parece razonable que cada vez se introduzca antes a los estudiantes en estas cuestiones, ya que, aunque las matrices vienen de muy antiguo y tuvieron su esplendor en el siglo XIX, especialmente de la mano de los grandes matemáticos franceses, hoy en día su técnica es de especial aplicación a la informática y a la animación dentro de los medios audiovisuales.

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Cambio estructural regional en Colombia: una aproximación con matrices insumo-producto

Cambio estructural regional en Colombia: una aproximación con matrices insumo-producto

No existen estudios previos orientados al análisis de las interacciones entre las economías regionales en Colombia. Una exploración inicial de la interacción entre regiones sugiere un país con una interdependencia espacial limitada. Estos hallazgos fueron evaluados a través del desarrollo de un modelo de insumo-producto multi- regional. Los efectos directos e indirectos de los eslabonamientos de producción son capturados a través de la evaluación de las matrices inversas de Leontief. Los resultados sugieren que los sectores claves se han trasladado de los primarios y secundarios a los terciarios, un movimiento frecuentemente observado en el proceso de desarrollo económico. Sin embargo, se puede argumentar que las economías regionales no tienen las mismas estructuras de eslabonamientos. Las diferencias son el resultado de las discrepancias en los sectores dominantes en cada economía. Las integraciones entre regiones revelan un país con sectores auto-suficientes en la mayoría de las regiones, lo que apoya los resultados encontrados en los estudios previos en el sentido de una baja dependencia inter-regional. Debido a que los sectores con los más fuertes eslabonamientos se encuentran concentrados en las regiones prósperas, existe una alta probabilidad que las desigualdades regionales existentes permanezcan en el mediano plazo.
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6. VARIABLES ALEATORIAS

6. VARIABLES ALEATORIAS

Media o esperanza de una variable discreta Supongamos que se repite un experimento (tirar un dado 2 veces) n veces y que se observan los resultados (suma de las dos tiradas) cada vez.. S[r]

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Cap4. Variables Aleatorias

Cap4. Variables Aleatorias

El lenguaje R tiene incorporadas una serie de rutinas para generar variables aleatorias. La sintaxis precisa de la instrucci´on correspondiente depende de la distribuci´on, pero todas tienen el formato com´ un rdist, donde dist designa la distribuci´on; por ejemplo, para generar valores a partir de la distribuci´on normal usamos rnorm. Seg´ un la distribuci´on, puede ser necesario especificar uno o varios par´ametros. La tabla que presentamos a continuaci´on presenta las distribuciones m´as comunes, los par´ametros requeridos y sus valores por defecto. n representa siempre el tama˜ no de la muestra.
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Variables aleatorias discretas

Variables aleatorias discretas

aplicaciones, pero el lector puede investigar m´as por su cuenta y convencerse r´apidamente de que las variables aleatorias son ubicuas. Por otro lado, ese af´an de medir est´a incluido en el mencionado estudio de la cantidad y el cambio del que se hablaba en la definici´on de las matem´aticas. Por tanto, las variables aleatorias surgen de la necesidad de medir sobre espacios de probabilidad. Cuando se mide sobre conjuntos normales las medidas reciben el nombre de funciones. El hecho de que una variable aleatoria sea la generalizaci´on del concepto funci´on ya justifica su importancia te´orica.
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Variables Aleatorias Positivas

Variables Aleatorias Positivas

Si un componente tiene una función de supervivencia: S(1000)=0.89.. quiere decir que la probabilidad de que el.[r]

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1. Variables aleatorias

1. Variables aleatorias

Existen dos tipos de variables aleatorias: discreta y continua. En variables aleatorias cuando nos referimos a discreto y continuo lo usamos en el mismo contexto que lo usabamos anteriormente (material del primer examen). Estas variables aleatoria tienen una probabili- dad y a esto se le conoce como distribuci´ on de probabilidad.

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Caminatas señalizadas en San Mateo

Caminatas señalizadas en San Mateo

A unos 200m, desciende un camino empedrado a la derecha que se convierte en pista hasta llegar al fondo del barranco, junto a un contenedor, donde cruzaremos, enlazando la ruta por una[r]

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Caminatas al azar cuánticas

Caminatas al azar cuánticas

En el quinto capítulo se desarrolla una caminata en una dimensión para dos partículas entrelazadas y se incorporaron todos los efectos anteriores. Debido a la posibilidad de entrelazamiento se dieron nuevos escenarios imposibles de conside- rar en el caso de una patícula. Se encontró para cierto tipo de entrelazamiento las partículas tienen una probabilidad considerable de estar en el mismo sitio de red, en sitios opuestos, o en ambos al mismo tiempo. Se incluyó ruido unitario a ambas partículas de la misma forma y se enocontró la misma tendencia que en el caso para una partícula para ambos niveles de ruido, alto y bajo. El efecto del ruido destruye rápidamente el entrelazamiento y hace decoherente la caminata de ambas partículas. La incorporación de memoria sin embargo tiene un comportamiento muy dependiente del entrelazamiento. En dos dimensiones dependiendo del entre- lazamiento que se considere y el grado de memoria se tienen caminatas con poca decoherencia o con mucha decoherencia. La característica superdifusiva en todos los casos disminuye drásticmante cuando se incorporá memoria y ha medida que la memoria aumenta disminuye aún más.
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Variables aleatorias

Variables aleatorias

Las variables aleatorias permiten estudiar el comportamiento aleatorio de un experimento aleatorio en el marco de los números reales, con todas las ventajas que esto conlleva. En definitiva, trasladamos los problemas rela- cionados con el espacio muestral a la recta real por lo que esta transformación debe permitir definir una función de probabilidad en R que conserve las probabilidades del espacio inicial.

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Acelerando el producto de matrices dispersas con GPUs en entorno MATLAB: MAT-ELLRT

Acelerando el producto de matrices dispersas con GPUs en entorno MATLAB: MAT-ELLRT

El producto Matrix-Vector (MV) es una operación clave para una amplia variedad de aplicaciones científicas, como el procesamiento de imágenes, simulación, ingeniería de control, etc [36]. La relevancia de este tipo de operación en las ciencias computacionales se constata por el constante esfuerzo dedicado a optimizar el cálculo de MV en las plataformas computacionales de cada momento, que van desde las primeras computadoras en la década de los setenta a las más modernas arquitecturas multi-núcleo [37], [38], [39], [40] . Como prueba de este esfuerzo, cabe destacar que MV es una rutina de nivel 2 de BLAS (Basic Linear Algebra Subroutines) y esta librería ha sido mejorada y optimizada a medida que han evolucionado las arquitecturas [41], [42], [43].
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Precondicionamiento en matrices de Toeplitz por bloques - aplicación en elasticidad

Precondicionamiento en matrices de Toeplitz por bloques - aplicación en elasticidad

El objetivo de este trabajo es reducir el número de iteraciones usadas para resolver, por medio del método del gradiente conjugado precondicionado, el sistema lineal que resulta del méto[r]

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Una aplicación de la diagonalización de matrices al mercado laboral español

Una aplicación de la diagonalización de matrices al mercado laboral español

En concreto, la aplicación empírica se realiza en el campo del mercado laboral español a lo largo del periodo comprendido entre el segundo trimestre de 2005 y el primer trimestre de 2016. Ello permite analizar el efecto de la crisis económica española que comenzó en 2008. Hemos de notar que el objetivo del trabajo no es un análisis en profundidad de la evolución del empleo en España a lo largo del periodo considerado. Todo lo contrario, el presente trabajo pretende exponer una técnica matemática y mostrar las posibilidades que ofrece como método de predicción.
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Variables aleatorias

Variables aleatorias

aleatorias discretas Distribución de Bernoulli Distribución binomial Distribución hipergeométrica Distribución de Poisson Distribución de Bernoulli µ=p σ 2 =p(1-p) Distribución binomial [r]

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VARIABLES ALEATORIAS

VARIABLES ALEATORIAS

a) Probabilidad de que seis personas voten a ese partido. b) Probabilidad de que seis personas no voten a ese partido. c) Probabilidad de que menos de tres voten a ese partido. Se tira [r]

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