desarrollada en la Sección 4.9

es (Hillier y Lieberman 2015).

un conjunto definido por intersección de semiespacios

remuestreo

r al

bootstrap

muestrales

coeficiente de mezcla fuerte

[@].

Sección 2.1

e ⊕ denota la operación de concatenación temporal.

-

Sección 4.8.

Sección 4.9

7  Refer

o (???) bajo el Assumption 1 de y tiene actividad finita de saltos, λ=∫Eλ(dx)<∞. Supongamos que el proceso X satisface el modelo (???) bajo el Assumption 1 de y tiene actividad finita de saltos, λ=∫Eλ(dx)<∞. Considérese un régimen asintótico de alta frecuencia en el que Δn→0 y T=nΔn→∞ cuando

salto compensado

o(S

(EDE-S)

semimartingala

entre USD0.8My3.2M).

mente:

M-estimador o regresión cuantílica

Servicio Sismológico Nacional (SSN)

CONAGUA

(_{})

Volatilidad Total, σ mensual

ue

Volatilidad Global, σg(t) mensua

Tasas de infl

Tabla

5

:::

Campbell, J. Y., Lo, A. W., & MacKinlay, A. C. (1997). The Econometrics of Financial Markets. Princeton University Press. Diepenbrock, W. (2000). Yield formation in field-grown Brassica oleracea L. var. botrytis: A review. Journal of Horticultural Science & Biotechnology, 75(4), 395-408. https://doi.org/10.1080/14620316.2000.11511267 Glasserman, P. (2003). Monte Carlo Methods in Financial Engineering (Vol. 53). Springer. https://doi.org/10.1007/978-0-387-21617-1 Higham, D. J., Mao, X., & Stuart, A. M. (2002). Strong convergence of Euler-type methods for nonlinear stochastic differential equations. SIAM Journal on Numerical Analysis, 40(3), 1041-1063. https://doi.org/10.1137/S0036142901389530 Itô, K. (1951). On stochastic differential equations. Memoirs of the American Mathematical Society, 4, 1-51. https://doi.org/10.1090/memo/0004 Kloeden, P. E., & Platen, E. (1992). Numerical Solution of Stochastic Differential Equations (Vol. 23). Springer-Verlag. https://doi.org/10.1007/978-3-662-12616-5 Mao, X. (2007). Stochastic Differential Equations and Applications (2.ª ed.). Horwood Publishing. Milstein, G. N. (1995). Numerical Integration of Stochastic Differential Equations (Vol. 313). Kluwer Academic Publishers. https://doi.org/10.1007/978-94-015-8455-5 Mohammed, S.-E. A. (1984). Stochastic Functional Differential Equations. 99. Monteith, J. L., & Moss, C. J. (1977). Climate and the efficiency of crop production in Britain. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 281(980), 277-294. https://doi.org/10.1098/rstb.1977.0140 Øksendal, B. (2003). Stochastic Differential Equations: An Introduction with Applications (6.ª ed.). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-14394-6 Platen, E. (1999). An introduction to numerical methods for stochastic differential equations. Acta Numerica, 8, 197-246. https://doi.org/10.1017/S0962492900002941 Revuz, D., & Yor, M. (1999). Continuous Martingales and Brownian Motion (3.ª ed., Vol. 293). Springer. Shoji, I., & Ozaki, T. (1998). Estimation for nonlinear stochastic differential equations by a local linearization method. Stochastic Analysis and Applications, 16(4), 733-752. https://doi.org/10.1080/07362999808809559 Taiz, L., & Zeiger, E. (2010). Plant Physiology (5.ª ed.). Sinauer Associates. Thomas, H., & Ougham, H. (2014). The stay-green trait. Journal of Experimental Botany, 65(14), 3889-3900. https://doi.org/10.1093/jxb/eru033 Volterra, V. (1931). Théorie Mathématique de la Lutte pour la Vie. Gauthier-Villars.

ϕ(t)≥0 para todo t∈[−τ,0], entonces X(t)≥0 casi seguramente para todo t≥0 (Mao, 2007).

Entrada: τ,Δt,T,X0,{Cn}n=0N−1,α,β,γ,δ,σ. Salida: {Xn}n=0N aproximación numérica. N⟵TΔt k⟵τΔt Inicializar vector X[0..N] X[0..k]⟵ϕ(t0..tk) // Historial inicial Para n=k hasta N−1 hacer: ΔW⟵Δt⋅N(0,1) μ⟵α+β⋅X[n]+γ⋅X[n−k]+δTC[n] X[n+1]⟵X[n]+μ⋅Δt+σ⋅X[n]ΔW Retornar

ecuación (3.9)

SDDE (3.7)

operacional

aisladas

ecuencia

do que

π(θ∣D) o

-

(

-

B

proceso

se infla

Sección 4.4),

autocovarianza–transformada

ádlág

1.

1.

1.

SIN LLUVIA

Tabla 3.1: Intervalos de confianza del 90% para velocidad del viento (m/s) mediante block bootstrap.

PUEDE_VOLAR

d

un

La segunda etapa

esperadas:

Sección 4.9

Rmáx=0.1mm⋅h−1

bootstrap temporal

transformada de Fourier temporal

→

coordenadas geodésica

πi representa

teorema de Perron-Frobenius

HOLAA

algoritmo de Dijkstra

Protección Civil

norma

2.5.3 Propiedades espectrales y convergencia La matriz P resultante posee propiedades espectrales fundamentales que garantizan la existencia, unicidad y estabilidad numérica del vector PageRank: Estocasticidad: Cada columna de P suma la unidad, ∑i=1124pij=1 para todo j. Irreducibilidad: Para cualquier par de municipios i,j, existe un entero k≥1 tal que (Pk)ij>0. Esta propiedad asegura que cualquier nodo puede alcanzarse desde cualquier otro con probabilidad positiva. Aperiodicidad: El máximo común divisor de las longitudes de todos los ciclos que retornan a un estado dado es igual a 1. Esta condición evita que el proceso quede atrapado en ciclos periódicos. Autovalor dominante: λ1=1 es un autovalor simple de P, y todos los demás autovalores λk satisfacen |λk|≤p<1. Por el teorema de Perron-Frobenius para matrices estocásticas irreducibles y aperiódicas, existe un único vector estacionario π con componentes estrictamente positivas que satisface π=Pπ. Además, para cualquier distribución inicial π(0) válida, la sucesión definida por: π(k+1)=Pπ(k),k=0,1,2,… converge exponencialmente rápido hacia π, con tasa de convergencia O(pk).

anterior

distribución estacionaria

distancia geodésica

grado de salida promedio

proceso estocástico

matriz de adyacencia

mediciones oficiales

El código completo de procesamiento

Python de PROJ)

código completo

DUDA: depende si se palica dijkstra

ergodicidad

matriz de transición

algoritmo PageRank

grafo dirigido

cadenas de Markov de tiempo discreto

1 Introducción Una red neuronal convolucional (Convolutional Neural Network, CNN) es una arquitectura de aprendizaje profundo diseñada para procesar datos que poseen una estructura de tipo rejilla (es decir, un dominio discreto regular donde los datos están indexados por coordenadas enteras y presentan relaciones locales bien definidas), como es el caso de las imágenes digitales.

(4.7)

cálculo

omponentes:

biomasa verde activa

índice de verdor GCC

proceso de Wiener estándar (movimiento browniano) adaptado a la filtración

condiciones usuales de completitud y continuidad derecha

Las ecuaciones diferenciales estocásticas con retraso (SDDE, por sus siglas en inglés) constituyen una extensión natural de las ecuaciones diferenciales estocásticas (SDE) clásicas, incorporando explícitamente la dependencia del pasado en la dinámica del sistema (Mao, 2007). Este tipo de modelos es particularmente relevante en sistemas biológicos donde los procesos fisiológicos presentan memoria temporal inherente, como es el caso de la fenología vegetal (Mohammed, 1984). La necesidad de incorporar términos de retraso en modelos matemáticos de sistemas dinámicos fue reconocida inicialmente por Volterra en el contexto de ecuaciones integro-diferenciales (Volterra, 1931). Sin embargo, fue con el desarrollo de la teoría de procesos estocásticos y el Cálculo de Itô que se estableció un marco riguroso para el análisis de SDDEs (Itô, 1951).

de

Definición 3.14   Un proceso Y={Yt}t≥0 es una semimartingala si admite la descomposición canónica Yt=Y0+Ytc+∑s≤tΔYs, donde:

BDG

Teorema 3.8 Para x1,…,xn∈R, (∑i=1nxi)2≤n∑i=1nxi2. Teorema 3.9 Para a,b∈R, 2ab≤a2+b2. Lema 3.1 Si ∑n=1∞P(An)<∞, entonces P(An i.o.)=0.

unidadesssion of literate programming

del SI0.5

proceso adaptado y cádlág

USD

USD

Los conjuntos I y J constituyen estructuras matemáticas esenciales que determinan la escala, la conectividad y la complejidad del modelo. Su correcta definición resulta crucial para la formalización posterior de variables, restricciones y dependencias del sistema.

J:={1,2,…,n},n∈N,n≥1, el conjunto finito y numerable de zonas afectadas o potenciales de demanda. C

Sea I:={1,2,…,m},m∈N,m≥1, el conjunto finito y numerable de ubicaciones candidatas