Capítulo VIII : Adelgazamientos. Adelgazamiento y espesamientos homotópicos
|
|
- Cristián García Vera
- hace 6 años
- Vistas:
Transcripción
1 Capítulo VIII : Adelgazamientos Todo-nada adelgazamiento espesamiento Homotopía Homotopia y conectividad Adelgazamiento y espesamientos homotópicos J. Serra Ecole des Mines de Paris (2000 ) Morfología Matemática VIII.
2 Definición (J.Serra) Transformación todo-nada La aplicación todo-nada η Τ (sect.ii-2) generaliza tanto la dilatación como la erosión. Involucra un par de elementos estructurantes T' y T": T=(T',T") η Τ (X) = {z: T"(z) X c ; T'(z) X} = ε Τ ' (X) ε Τ '' (X c ) T: Centro T': T": ε T' (x) X: ε T" (x c ) hmt(x) J. Serra Ecole des Mines de Paris (2000 ) Morfología Matemática VIII.2
3 Adelgazamiento y espesamiento Definición (A. Rosenfeld, J.Serra) El adelgazamiento θ Τ es el residuo entre el conjunto inicial y su transformación todo-nada : θ Τ (X) = X \ η Τ (X) = X \ [ε Τ ' (X) ε Τ '' (X c )] Centro T: T': T": X: hmt Residuo Adelg(.) Por dualidad para el complemento, el espesamiento ξ Τ se define como: ξ Τ (X) = X η Τ (X) = X [ε Τ ' (X) ε Τ '' (X c )] J. Serra Ecole des Mines de Paris (2000 ) Morfología Matemática VIII.3
4 Propiedades de espesamientos y adelgazamientos Extensividad El adelgazamiento es anti-extensivo, el espesamiento es extensivo. Para que un adelgazamiento (resp. un espesamiento ) no sea la identitad, el centro debe pertenecer a T' ( resp. a T" ). Dualidad Adelgazamiento y espesamiento son duales en el siguiente sentido: Uso θ Τ ', T " (X) = [ ξ Τ ",T' (X c ) ] c En morfología, los adelgazamientos y espesamientos se usan para definir transformaciones que preserven la homotopía, y en particular para calcular esqueletos homotópicos. J. Serra Ecole des Mines de Paris (2000 ) Morfología Matemática VIII.4
5 Homotopía de conjuntos Definición Dos conjuntos son homotópicos si existe una aplicación bicontinua de uno al otro de forma que: -cada grano y su transformado contienen el mismo número de agujeros. -y cada agujero y su transformado el mismo número de granos. Conjuntos homotópicos Conjuntos no-homotópicos J. Serra Ecole des Mines de Paris (2000 ) Morfología Matemática VIII.5
6 Definición (J.Serra) Homotopía para funciones La noción de homotopía para funciones se define mediante las secciones. Dos funciones son homotópicas si se puede encontrar auna anamorfósis de niveles de gris que haga homotópicas las secciones de los mismos niveles. Intuitivamente, la homotopía caracteriza las estructuras de los mínimos, máximos y puntos silla Funciones homotópicas Funciones no homotópicas J. Serra Ecole des Mines de Paris (2000 ) Morfología Matemática VIII.6
7 Transformaciones homotópicas Definición Una transformación es homotópica si su entrada y su salida tienen la misma homotopía. Hasta ahora, la única transformación homotópica que hemos visto es el esqueleto en el caso Euclídeo. En el caso digital esta propiedad desaparece. Para preservar la homotopía digital, se reemplazan los esqueletos por adelgazamientos. Esqueleto Digital Esqueleto contínuo J. Serra Ecole des Mines de Paris (2000 ) Morfología Matemática VIII.7
8 Homotopía y conectividad digital En el caso digital, la definición de conectividad y como consecuencia de homotoía no es única. Por ejemplo el número de conjuntos de la siguiente figura no es obvio a priori: =? Para definir la conectividad, esnecesario definir reglas de conectividad entre puntos del primer plano y del fondo. Nota: Las reglas de conectividad no deben permitir la conectividad cruzada entre puntos del primer plano y del fondo:? J. Serra Ecole des Mines de Paris (2000 ) Morfología Matemática VIII.8
9 Conectividades para rejilla cuadrada (I) En la práctica, se usan tres conectividades por arco. er caso(a. Rosenfeld) conectividad a 8 para el primer plano. conectividad a 4 para el fondo Propiedades Invarianza a translaciones Invarianza a rotaciones de 90 No autodual. Conectividad a 8 para el er plano Conectividad a 4 para el fondo J. Serra Ecole des Mines de Paris (2000 ) Morfología Matemática VIII.9
10 Conectividades para rejilla cuadrada (II) 2 o caso (A. Rosenfeld) conectividad a 4 para el primer plano. conectividad a 8 para el fondo Propiedades Invarianza a translaciones Invarianza a rotaciones de 90 No autodual. Conectividad a 4 para el er plano Conectividad a 8 para el fondo J. Serra Ecole des Mines de Paris (2000 ) Morfología Matemática VIII.0
11 Conectividad para rejilla hexagonal 3er caso (M.J.E. Golay) conectividad a 6 para el primer plano. conectividad a 6 para el fondo Propiedades Invariante a translaciones. Invariante a rotaciones de 60 Autodual. Conectividad a 6 para el er plano. Conectividad a 6 para el er fondo. N.B.Practicamente, la rejilla hexagonal esta simulata algoritmicamente àpartir de dadas experimentales en rejilla cuadrada. J. Serra Ecole des Mines de Paris (2000 ) Morfología Matemática VIII.
12 Adelgazamientos y espesamientos homotópicos Un adelgazamiento o engordamiento es homotópico si se basa en un doble elemento estructurante T = (T',T") que preserve la homotopía. Proposición ( J. Serra) En rejilla hexagonal, existen únicamente cinco transf. todo-nada cuyos T y T" pertenezcan al hexágono unidad. (el resto se puede obtener por rotaciones, reflexiones, y complementación): Homotópico Homotópico y el cambio del punto central preserva la homotopía si y sólo si la frontera del hexágono sólo contiene una transición de 0 a. Esta propiedad sólo la cumplen los elementos de las clases segunda y tercera T' T" T' o T" J. Serra Ecole des Mines de Paris (2000 ) Morfología Matemática VIII.2
13 Adelgazamiento y engordamiento secuencial En la práctica, el adelgazamiento y el engordamiento se usan secuencialmente. Por ejemplo, dado un elemento estructurante L=(L',L"), se efectúan varios "adelgazamientos con todas las posibles rotaciones de L y la transformación se repite hasta la idempotencia: L L2 L3 L4 L5 L6 θ L = lim n (θ (θ L... (θ L5 (θ L6 ))) n Para n suficientemente grande, el adelgazamiento secuencial límite es anti-extensivo, idempotente y preserva la homotopía (pero no es creciente) J. Serra Ecole des Mines de Paris (2000 ) Morfología Matemática VIII.3
14 Un ejemplo de adelgazamiento secuencial J. Serra Ecole des Mines de Paris (2000 ) Morfología Matemática VIII.4
15 Propiedades del adelgazamiento límite El resultado no siempre es delgado. Por ejemplo, el siguiente conjunto no se modifica al adelgazar con el elemento estructurante L: La elección del elemento inicial y el orden de la secuencia influye en el resultado final. Los adelgazamientos no son muy robustos. Su falta de robustez se debe a la aparición de ramas parásitas que dependen de pequeñas irregularidades del contorno, y del modo en que se rotan los elementos estructurantes. J. Serra Ecole des Mines de Paris (2000 ) Morfología Matemática VIII.5
16 Elementos estructurantes básicos (rejilla hexagonal) Elemento Estructurante Adelgaz. Secuencial Engord. Secuencial Todo-nada L Esquel. de la forma Esqueleto del fondo M D Esquel. de la forma con ramas Marcador homotópico Engorde de puntos aislados Envolvente cuasi-convexa Homotópico E Poda del esqueleto Poda del fondo Puntos extremos F I Puntos triples Puntos aislados No-homótopico J. Serra Ecole des Mines de Paris (2000 ) Morfología Matemática VIII.6
17 Referencias Sobre ''Hit or or Miss'' :: La Latransformación ''Hit or or Miss'' se sepuede considerar como el el punto de de partida de de la la morfología matemática. La La introdujo J.Serra en en 965{SER65}, e independientemente M.J.Golay en en 969 para rejillas hexagonales{gol69}. Sin embargo, el el teorema fundamental de debanon- Barrera es es mucho más reciente {BAN9}. Sobre adelgazamientos :: La La esqueletización digital por medio de de adelgazamientos se se remonta a A.Rosenfeld, quien trató el el caso de de la la rejilla cuadrada. {ROS70}. En En {SER82,cáp.} se se desarrolla un un estudio sistemático del del ''adelgazamiento'' en en el el caso hexagonal discreto, donde se se puede encontrar por primera vez la la definición de de homotopía para funciones numéricas (en cáp. 2), tal tal y como se se presenta en en el el curso (existen definiciones alternativas). J. Serra Ecole des Mines de Paris (2000 ) Morfología Matemática VIII.7
Tema 6: Morfología. Primera parte
Tema 6: Morfología Primera parte Morfología La morfología matemática se basa en operaciones de teoría de conjuntos. En el caso de imágenes binarias, los conjuntos tratados son subconjuntos de Z 2 y en
Más detallesTema 2 Datos multivariantes
Aurea Grané Máster en Estadística Universidade Pedagógica 1 Aurea Grané Máster en Estadística Universidade Pedagógica 2 Tema 2 Datos multivariantes 1 Matrices de datos 2 Datos multivariantes 2 Medias,
Más detallesSemana 2 [1/24] Derivadas. August 16, Derivadas
Semana 2 [1/24] August 16, 2007 Máximos y mínimos: la regla de Fermat Semana 2 [2/24] Máximos y mínimos locales Mínimo local x es un mínimo local de la función f si existe ε > 0 tal que f( x) f(x) x (
Más detalles6.1 Procesamiento morfológico de imágenes
Procesamiento morfológico Las tareas de segmentación no suelen dar un resultado exacto de la delimitación de los objetos o regiones de interés. Aparecen píxeles mal clasificados, bordes imprecisos de los
Más detallesTema 6: Descriptores topológicos, geométricos y estadísticos de las imágenes digitales
Tema 6: Descriptores topológicos, geométricos y estadísticos de las imágenes digitales de imágenes (después de realizar una segmentación) Componentes conexas Agujeros (2D) Túneles y cavidades (3D) Característica
Más detallesGeometría del Espacio. Física Geográfica. Licenciatura de Humanidades. Febrero-Mayo,
Geometría del Espacio. Física Geográfica. Licenciatura de Humanidades. Febrero-Mayo, 2007. 42 Índice. 1. Superficies. 2. El espacio eucĺıdeo tridimensional. Coordenadas Cartesianas. 3. Distancia entre
Más detalles2. SEÑALES Y SISTEMAS DISCRETOS EN EL TIEMPO. Una señal puede ser definida como una portadora física de información. Por ejemplo,
2. SEÑALES Y SISTEMAS DISCRETOS EN EL TIEMPO Una señal puede ser definida como una portadora física de información. Por ejemplo, las señales de audio son variaciones en la presión del aire llevando consigo
Más detallesRESUMEN TEORIA MATEMATICAS 5
RESUMEN TEORIA MATEMATICAS 5 LIMITES Definición. Sea :, lim,,, Significa que cuando, esta cerca de, entonces, esta cerca de L. De otra forma se dice que, pertenece a una bola centrada en, por otro lado,
Más detallesSubconjuntos notables de un Espacio Topológico
34 Capítulo 4 Subconjuntos notables de un Espacio Topológico 4.1 Adherencia Definición 4.1.1 (Punto adherente). Sea (X, τ) un espacio topológico, y sea S un subconjunto de X. Diremos que x X es un punto
Más detallesClase No. 20: Integrales impropias MAT 251. Joaquín Peña (CIMAT) Métodos Numéricos (MAT 251) / 14
Clase No. 2: Integrales impropias MAT 251 Joaquín Peña (CIMAT) Métodos Numéricos (MAT 251) 26.11.211 1 / 14 Integrandos con singularidades (I) Cuando el integrando o alguna de sus derivadas de bajo orden
Más detallesContinuidad. 5.1 Continuidad en un punto
Capítulo 5 Continuidad 5.1 Continuidad en un punto Definición 5.1.1 (Aplicación continua en un punto). Sean (X, τ) e (Y, τ ) dos espacios topológicos, y sea f : X Y una aplicación entre ellos. Diremos
Más detallesPoliedros Regulares en el 3-Toro.
Poliedros Regulares en el 3-Toro. Antonio Montero Daniel Pellicer PCCM, UMSNH-UNAM CCM,UNAM XXVIII Coloquio Víctor Neumann-Lara de Teoría de las Gráficas Combinatoria y sus Aplicaciones Morelia, Marzo
Más detallesUniversidad Nacional de Quilmes Ing. en Automatización y Control Industrial Cátedra: Visión Artificial Agosto de 2005
Extracción de Frontera (Boundary Extraction) La frontera de un conjunto A, escrita como β(a), se puede obtener erosionando A por B y luego calcular la diferencia entre A y su erosión. Esto es β ( A) =
Más detallesCIRCUITOS LÓGICOS. Lógica FCE 1. ALGEBRA DE BOOLE
Lógica FE IRUITOS LÓGIOS 1. LGER DE OOLE 1.1 Introducción Tanto la teoría de conjuntos como la lógica de enunciados tienen propiedades similares. Tales propiedades se utilizan para definir una estructura
Más detallesLímites de funciones de varias variables.
Límites continuidad de funciones de varias variables Límites de funciones de varias variables. En este apartado se estudia el concepto de límite de una función de varias variables algunas de las técnicas
Más detallesLímite superior y límite inferior de una sucesión
Límite superior y límite inferior de una sucesión Objetivos. Definir las nociones de los límites superior e inferior de una sucesión y estudiar sus propiedades básicas. Requisitos. Supremo e ínfimo de
Más detallesEsqueletización digital sobre la geometría de dos complejos celulares
192 Esqueletización digital sobre la geometría de dos complejos celulares Alfredo Trejo, Leonardo Herrera, Roberto Castro y Miguel Martínez A. Trejo, L. Herrera, R. Castro y M. Martínez Tecnológico de
Más detallesOPTIMIZACIÓN VECTORIAL
OPTIMIZACIÓN VECTORIAL Métodos de Búsqueda Directa Utilizan sólo valores de la función Métodos del Gradiente Métodos de Segundo Orden Requieren valores aproimados de la primera derivada de f) Además de
Más detallesFísica: Momento de Inercia y Aceleración Angular
Física: Momento de Inercia y Aceleración Angular Dictado por: Profesor Aldo Valcarce 2 do semestre 2014 Momento de Torsión (Torque) La capacidad de un fuerza de hacer girar un objeto se define como torque.
Más detallesCurso de Procesamiento Digital de Imágenes
Curso de Procesamiento Digital de Imágenes Impartido por: Elena Martínez Departamento de Ciencias de la Computación IIMAS, UNAM, cubículo 408 http://turing.iimas.unam.mx/~elena/teaching/pdi-mast.html elena.martinez@iimas.unam.mx
Más detallesAcuerdo 286 Matemáticas
Acuerdo 286 Matemáticas Habilidad Matemática Fausto Zarate Melchor Habilidad Matemática. La habilidad matemática se compone de dos tipos de habilidad: la espacial y la numérica. a) Representación del espacio.
Más detallesEjercicios de Lógica Proposicional *
Ejercicios de Lógica Proposicional * FernandoRVelazquezQ@gmail.com Notación. El lenguaje proposicional que hemos definido, aquel que utiliza los cinco conectivos,,, y, se denota como L {,,,, }. Los términos
Más detallesI. Objetivos. II. Introducción.
Universidad de Sonora División de Ciencias Exactas y Naturales Departamento de Física Laboratorio de Mecánica II Práctica #: Dinámica rotacional: Cálculo del Momento de Inercia I. Objetivos. Medir el momento
Más detallesElectricidad y calor
Electricidad y calor Webpage: http://paginas.fisica.uson.mx/qb 2007 Departamento de Física Universidad de Sonora Temario A. Termodinámica 1. Temperatura y Ley Cero. (3horas) 1. Equilibrio Térmico y ley
Más detallesAnálisis matemático de la función de Nelson y Siegel
Anexos Anexo 1 Análisis matemático de la función de Nelson y Siegel La función que define el tipo forward según el modelo propuesto por Nelson y Siegel (1987) es la siguiente: con m 0 y τ 0. 1 > m m m
Más detallesElectricidad y calor. Webpage: Departamento de Física Universidad de Sonora
Electricidad y calor Webpage: http://paginas.fisica.uson.mx/qb 2007 Departamento de Física Universidad de Sonora Temario A. Termodinámica 1. Temperatura y Ley Cero. (3horas) 1. Equilibrio Térmico y ley
Más detallesAutovalores y autovectores Diagonalización y formas canónicas
Autovalores y autovectores Diagonalización y formas canónicas Autovalores y autovectores.propiedades Sea V un espacio vectorial sobre K y f End(V ). Fijada una base de V, existirá una matriz cuadrada A,
Más detallesDispositivos Digitales. EL-611 Complemento de Diseño Lógico y. Dispositivos Digitales
EL-611 Complemento de Diseño Lógico y Objetivos y Evaluación Segundo Curso de Sistemas Digitales Complementar Materia Enfoque Diseños de Mayor Envergadura 1 Control + Examen y 6 Ejercicios (aprox.) Tareas
Más detallesSistemas continuos. Francisco Carlos Calderón PUJ 2010
Sistemas continuos Francisco Carlos Calderón PUJ 2010 Objetivos Definir las propiedades básicas de los sistemas continuos Analizar la respuesta en el tiempo de un SLIT continuo Definición y clasificación
Más detallesVisión artificial y Robótica Geometría. Depto. de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
Visión artificial y Robótica Geometría Depto. de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial Contenidos Geometría 2D y 3D Transformación de coordenadas Calibración de la cámara Álgebra necesaria
Más detallesULADECH Escuela Profesional de Contabilidad
Fórmulas Las fórmulas son ecuaciones que efectúan cálculos con los valores de las celdas de la hoja de cálculo. Una fórmula comienza por un signo igual (=). Son operaciones entre celdas, o combinaciones
Más detallesClasificación de sistemas
Capítulo 2 Clasificación de sistemas 2.1 Clasificación de sistemas La comprensión de la definición de sistema y la clasificación de los diversos sistemas, nos dan indicaciones sobre cual es la herramienta
Más detallesCálculo en varias variables
Cálculo en varias variables Dpto. Matemática Aplicada Universidad de Málaga Resumen Límites y continuidad Funciones de varias variables Límites y continuidad en varias variables 1 Límites y continuidad
Más detallesVolumen y conjuntos de medida cero
Capítulo 2 Volumen y conjuntos de medida cero En la recta real normalmente las funciones se integran sobre intervalos. En R n es deseable poder considerar integrales de funciones sobre conjuntos más complicados
Más detallesALGEBRA DE BOOLE George Boole C. E. Shannon E. V. Hungtington [6]
ALGEBRA DE BOOLE El álgebra booleana, como cualquier otro sistema matemático deductivo, puede definirse con un conjunto de elementos, un conjunto de operadores y un número de axiomas no probados o postulados.
Más detallesProcesado de Imagen para Reconocimiento de Huellas Digitales
Procesado de Imagen para Reconocimiento de Huellas Digitales Técnicas Avanzadas de Procesado de Imagen Marcos Ortega Hortas 1 Introducción (I) Identificación por huella dactilar, o fingerprint en inglés,
Más detallesContenidos. Importancia del tema. Conocimientos previos para este tema?
Transformación conforme Contenidos Unidad I: Funciones de variable compleja. Operaciones. Analiticidad, integrales, singularidades, residuos. Funciones de variable real a valores complejos. Funciones de
Más detallesAritmética Modular MATEMÁTICA DISCRETA I. F. Informática. UPM. MATEMÁTICA DISCRETA I () Aritmética Modular F. Informática.
Aritmética Modular MATEMÁTICA DISCRETA I F. Informática. UPM MATEMÁTICA DISCRETA I () Aritmética Modular F. Informática. UPM 1 / 30 La relación de congruencia La relación de congruencia Definición Dado
Más detalles4ta. Práctica. Búsqueda en árbol con contrincante: MiniMax con poda Alfa-Beta. Inteligencia Artificial Prácticas 2004/2005
4ta. Práctica Búsqueda en árbol con contrincante: MiniMax con poda Alfa-Beta Inteligencia Artificial Prácticas 2004/2005 Decisiones Perfectas en Juegos de DOS Participantes Definición de Juego Estado Inicial:
Más detallesTópicos en Teoría de los Juegos Universidad del CEMA Buenos Aires, Agosto de 2008
Tópicos en Teoría de los Juegos Universidad del CEMA Buenos Aires, Agosto de 2008 Gustavo Torrens Department of Economics Washington University in St. Louis 1 Referencias Las transparencias del tópico
Más detallesOperaciones Morfológicas en Imágenes Binarias
Operaciones Morfológicas en Imágenes Binarias Introducción La morfología matemática es una herramienta muy utilizada en el procesamiento de i- mágenes. Las operaciones morfológicas pueden simplificar los
Más detallesElementos de Cálculo en Varias Variables
Elementos de Cálculo en Varias Variables Departamento de Matemáticas, CSI/ITESM 5 de octubre de 009 Índice Introducción Derivada parcial El Jacobiano de una Función 5 Derivadas Superiores 5 5 Derivada
Más detallesEspacios topológicos. 3.1 Espacio topológico
Capítulo 3 Espacios topológicos 3.1 Espacio topológico Definición 3.1.1. Un espacio topológico es un par (X, τ), donde X es un conjunto, y τ es una familia de subconjuntos de X que verifica las siguientes
Más detalles(MAT021) 1 er Semestre de z + e = (x + iy) + (e 1 + ie 2 ) = (x + e 1 ) + i(y + e 2 ) = x + iy
(MAT01) 1 er Semestre de 010 1 Números Complejos Se define el conjunto de los números complejos como: C = {a + bi / a, b R, i = 1} Definición 1.1. Sea z, w C tal que z = x + iy en donde x, y R. Se define:
Más detallesCálculo Diferencial: Enero 2016
Cálculo Diferencial: Enero 2016 Selim Gómez Ávila División de Ciencias e Ingenierías Universidad de Guanajuato 9 de febrero de 2016 / Conjuntos y espacios 1 / 21 Conjuntos, espacios y sistemas numéricos
Más detallesNOT. Ejemplo: Circuito C1
Métodos de diseño de circuitos digitales Sistemas combinacionales En un circuito combinacional los valores de las salidas dependen únicamente de los valores que tienen las entradas en el presente. Se construen
Más detallesMatemáticas B 4º E.S.O. Polinomios y fracciones algebraicas. 1. x 5x 2 6 5
Matemáticas B 4º E.S.O. Polinomios y fracciones algebraicas. 1 POLINOMIOS Y FRACCIONES ALGEBRAICAS.1 COCIENTE DE POLINOMIOS COCIENTE DE MONOMIOS El cociente de un monomio entre otro monomio de grado igual
Más detallesM É T O D O S A L T E R N A T I V O S P A R A E X T R A C C I O N D E V E C T O R C A R A C T E R I S T I C AS.
A P É N D I C E D M É T O D O S A L T E R N A T I V O S P A R A E X T R A C C I O N D E V E C T O R C A R A C T E R I S T I C AS. Código extendido de Sombras. Burr ha propuesto el código de sombras como
Más detallesSOLUCIÓN NUMÉRICA DE ECUACIONES ALGEBRAICAS Y TRASCENDENTES
SOLUCIÓN NUMÉRICA DE ECUACIONES ALGEBRAICAS Y TRASCENDENTES EL PROBLEMA DE OBTENER LOS CEROS O RAÍCES DE UNA ECUACIÓN ALGEBRAICA O TRASCENDENTE, ES UNO DE LOS REQUERIDOS MAS FRECUENTEMENTE, DEBIDO A ELLO
Más detallesMultiplicación División
Aritmética CAPÍTULO V Multiplicación División 01. Calcule m + n + p + r, si mnpr 27 tiene como suma de sus productos parciales 3946. A) 13 B) 15 C) 16 D) 12 E) 11 02. En una multiplicación al multiplicando
Más detallesProblemas de VC para EDVC elaborados por C. Mora, Tema 4
Problemas de VC para EDVC elaborados por C. Mora, Tema 4 Ejercicio Determinar las funciones enteras f para las que Solución f( + w) = f()f(w), w C. En primer lugar, f(0) = f(0 + 0) = f(0)f(0) = f(0) 2,
Más detallesMáquinas Secuenciales, Autómatas y Lenguajes. Tema 3.1: Autómatas Finitos Deterministas
Tema 3.1: Autómatas Finitos Deterministas Luis Peña luis.pena@urjc.es http://www.ia.urjc.es/cms/es/docencia/ic-msal Sumario Tema 3.1: Autómatas Finitos Deterministas. 1. Concepto de AFD 2. Equivalencia
Más detallesGeometría de las superficies
Geometría de las superficies Klette, schluns, koschan Computer vision: three dimensional data from images Cap 3 1 Representaciones funcionales Representación mediante una ecuación condicional para X e
Más detallesTema 2 Conceptos básicos de programación. Fundamentos de Informática
Tema 2 Conceptos básicos de programación Fundamentos de Informática Índice Metodología de la programación Programación estructurada 2 Pasos a seguir para el desarrollo de un programa (fases): Análisis
Más detallesUna topología de los números naturales*
Una topología de los números naturales* Divulgación Gabriel Ruiz Hernández Instituto de Matemáticas, UNAM 1 de septimebre de 1997 resumen En este trabajo vamos a describir un espacio topológico X con las
Más detallesÁlgebra de Boole. Adición booleana. Multiplicación booleana. Escuela Politécnica Superior
Álgebra de Boole El Álgebra de Boole es una forma muy adecuada para expresar y analizar las operaciones de los circuitos lógicos. Se puede considerar las matemáticas de los sistemas digitales. Operaciones
Más detallesFísica: Torque y Momento de Torsión
Física: Torque y Momento de Torsión Dictado por: Profesor Aldo Valcarce 2 do semestre 2014 Relación entre cantidades angulares y traslacionales. En un cuerpo que rota alrededor de un origen O, el punto
Más detallesSimulación. Problema del jardinero. Modelo de stock aleatorio. Camino crítico.
Simulación Temario de la clase Introducción. Generacion de variables aleatorias: método de la transformada inversa. Avance del tiempo de simulación. Determinación de la cantidad de iteraciones requeridas.
Más detallesNúmeros. Espacios métricos (Curso )
CÁLCULO Práctica 1 Números. Espacios métricos (Curso 2012-2013) 1. Obtener los subconjuntos de IR que verifican: a) x+2 3 x = x+2 3 x, x 3 b) x 3 3x 2 + 2x > x 3 3x 2 + 2x c) 1 x 2 > 1 1+x, x 1 d) x 2
Más detalles1. Curvas Regulares y Simples
1. Regulares y Simples en R n. Vamos a estudiar algunas aplicaciones del calculo diferencial e integral a funciones que están definidas sobre los puntos de una curva del plano o del espacio, como por ejemplo
Más detallesGrafos. Amalia Duch Brown Octubre de 2007
Grafos Amalia Duch Brown Octubre de 2007 Índice 1. Definiciones Básicas Intuitivamente un grafo es un conjunto de vértices unidos por un conjunto de líneas o flechas dependiendo de si el grafo es dirigido
Más detallesApuntes de Matemática Discreta 2. Operaciones con Conjuntos
Apuntes de Matemática Discreta 2. Operaciones con Conjuntos Francisco José González Gutiérrez Cádiz, Octubre de 2004 Universidad de Cádiz Departamento de Matemáticas ii Lección 2 Operaciones con Conjuntos
Más detallesIntroducción a las imágenes digitales
Introducción a las imágenes digitales Segunda parte Topología Digital El proceso de digitalización Una imagen natural capturada con una cámara, un telescopio, un microscopio o cualquier otro tipo de instrumento
Más detallesIntroducción a la Geometría Computacional. Análisis de Algoritmos
Introducción a la Geometría Computacional Análisis de Algoritmos Geometría Computacional La Geometría Computacional surgió a finales de los 70s del área de diseño y análisis de algoritmos. Estudio sistemático
Más detallesEL LENGUAJE DE LAS COMPUTADORAS
EL LENGUAJE DE LAS COMPUTADORAS AUTORÍA ANGEL MANUEL RUBIO ORTEGA TEMÁTICA ELECTRICIDAD, ELECTRÓNICA ETAPA ESO, BACHILLERATO Resumen Actualmente nos encontramos rodeados dispositivos digitales. Por ello
Más detallesUNAM Facultad de ingeniería Laboratorio de sistemas de comunicaciones Análisis de señales deterministicas Práctica numero 2 Ramírez Ríos Fermín
UNAM Facultad de ingeniería Laboratorio de sistemas de comunicaciones Análisis de señales deterministicas Práctica numero 2 Ramírez Ríos Fermín Nombre del profesor de laboratorio: Fonseca Chávez Elizabeth
Más detallesGenética de polinomios sobre cuerpos locales
Genética de polinomios sobre cuerpos locales Hayden Stainsby Universitat Autònoma de Barcelona STNB 30 de enero de 2014 Resumen 1 Tipos 2 Tipos sobre (K, v) (K, v) cuerpo valorado discreto, O anillo de
Más detallesVisión artificial y Robótica Modelos de movimiento y mapas. Depto. de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
Visión artificial y Robótica Modelos de movimiento y mapas Depto. de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial Contenidos Sistemas de coordenadas Localización de objetos en el espacio Modelos
Más detallesRespuesta transitoria
Capítulo 4 Respuesta transitoria Una ves que los diagramas a bloques son desarrollados, el siguiente paso es llevar a cabo el análisis de los sistemas. Existen dos tipos de análisis: cuantitativo y cualitativo.
Más detallesEspacios vectoriales reales.
Tema 3 Espacios vectoriales reales. 3.1 Espacios vectoriales. Definición 3.1 Un espacio vectorial real V es un conjunto de elementos denominados vectores, junto con dos operaciones, una que recibe el nombre
Más detallesDerivadas Parciales (parte 2)
40 Derivadas Parciales (parte 2) Ejercicio: Si donde y. Determinar Solución: Consideraremos ahora la situación en la que, pero cada una de las variables e es función de dos variables y. En este caso tiene
Más detallesUnidad 3. Técnicas de Modulación
Unidad 3. 3.1 Modulación de Onda Continua. 3.2 Modulación por Pulsos. 1 Antes de transmitir una señal con información a través de un canal de comunicación se aplica algun tipo de modulación. Esta operación
Más detallesGRADIENTE La laplaciana es un buen filtro paso alto, pero no es una buena herramienta para resaltar o detectar los bordes. En muchos casos, los bordes o límites de las figuras o de las regiones aparecen
Más detalles1. Números reales. Análisis de Variable Real
1. Números reales Análisis de Variable Real 2014 2015 Índice 1. Sistemas numéricos 2 1.1. Números naturales. Principio de Inducción... 2 1.2. Números enteros... 4 1.3. Números racionales... 6 2. Los números
Más detallesAutómatas Mínimos. Encontrar el autómata mínimo. Universidad de Cantabria. Introducción Minimización de Autómatas Deterministas Resultados Algoritmo
Autómatas Mínimos Encontrar el autómata mínimo. Universidad de Cantabria Introducción Dado un lenguaje regular sabemos encontrar un autómata finito. Pero, hay autómatas más sencillos que aceptan el mismo
Más detallesUnidad 1: Espacio de Probabilidad
Unidad 1: Espacio de Probabilidad 1.1 Espacios de Probabilidad. (1) Breve introducción histórica de las probabilidades (2) Diferencial entre modelos matemáticos deterministicos y probabilísticos (3) Identificar
Más detallesGeometría de masas: Cálculos del tensor de Inercia
Departamento: Física Aplicada Mecánica acional (ngeniería ndustrial) Curso 007-08 eometría de masas: Cálculos del tensor de nercia Tensor de inercia de una varilla delgada. Calculo del tensor de inercia
Más detallesC =[x 1,y 1,x 2,y 2,...,x n,y n ]
Práctica 1 Realizar un programa que presente una nube de puntos en 2D utilizando los comandos de OpenGL vistos en clase. Los puntos deben variar aleatoriamente al menos en posición y color. Realizar un
Más detallesMétodos, Algoritmos y Herramientas
Modelado y Simulación de Sistemas Dinámicos: Métodos, Algoritmos y Herramientas Ernesto Kofman Laboratorio de Sistemas Dinámicos y Procesamiento de la Información FCEIA - Universidad Nacional de Rosario.
Más detallesEs claro que es una relación de equivalencia. Para ver que tener la misma cardinalidad y la cardinalidad están bien definidas queremos ver que
Capítulo II Cardinalidad Finita II.1. Cardinalidad Definimos I n para n N como I n = {k N : 1 k n}. En particular I 0 =, puesto que 0 < 1. Esto es equivalente a la definición recursiva { si n = 0 I n =
Más detallesEspacios completos. 8.1 Sucesiones de Cauchy
Capítulo 8 Espacios completos 8.1 Sucesiones de Cauchy Definición 8.1.1 (Sucesión de Cauchy). Diremos que una sucesión (x n ) n=1 en un espacio métrico (X, d) es de Cauchy si para todo ε > 0 existe un
Más detallesTema 3: Espacios vectoriales
Tema 3: Espacios vectoriales K denotará un cuerpo. Definición. Se dice que un conjunto no vacio V es un espacio vectorial sobre K o que es un K-espacio vectorial si: 1. En V está definida una operación
Más detallesEjercicios de representación de funciones
Ejercicios de representación de funciones 1.- Representar las siguientes funciones, estudiando su: Dominio. Simetría. Puntos de corte con los ejes. Asíntotas y ramas parabólicas. Crecimiento y decrecimiento.
Más detallesCapítulo 3. 3. Marco Teórico.
Capítulo 3 3. Marco Teórico. La visión artificial o visión por computador se define como un área multidisciplinar que pretende, en cierta medida, reproducir artificialmente el sentido de la vista mediante
Más detalles5 Continuidad y derivabilidad de funciones reales de varias variables reales.
5 Continuidad y derivabilidad de funciones reales de varias variables reales. 5.1 Funciones reales de varias variables reales. Curvas de nivel. Continuidad. 5.1.1 Introducción al Análisis Matemático. El
Más detallesComplejidad computacional (Análisis de Algoritmos)
Definición. Complejidad computacional (Análisis de Algoritmos) Es la rama de las ciencias de la computación que estudia, de manera teórica, la optimización de los recursos requeridos durante la ejecución
Más detallesLímite de funciones. Por otra parte se dice que una función es discontínua si para algún (os) valor (es) de x no existe valor de y.
Límite de funciones El concepto de límite se explica y define desde diferentes perspectivas en los libros de cálculo. Se habla por ejemplo del límite de una sucesión (como ya se explicó), o bien del límite
Más detallesFunciones y Cardinalidad
Funciones y Cardinalidad Definición 1 Llamaremos función f entre dos conjuntos A y B a una relación que verifica las siguientes propiedades: i) Dom(f) = A ii) Si (a, b), (a, c) f entonces b = c Dicho de
Más detallesCapítulo 4. Lógica matemática. Continuar
Capítulo 4. Lógica matemática Continuar Introducción La lógica estudia la forma del razonamiento, es una disciplina que por medio de reglas y técnicas determina si un teorema es falso o verdadero, además
Más detallesALGORITMO MINIMAX. o Nodo: Representa una situación del juego. o Sucesores de un nodo: Situaciones del juego a las que se
ALGORITMO MINIMAX Algoritmo de decisión para minimizar la pérdida máxima aplicada en juegos de adversarios Información completa (cada jugador conoce el estado del otro) Elección del mejor movimiento para
Más detallesCoordinación de Matemática I (MAT021) 1 er Semestre de 2013 Semana 7: Lunes 22 - Viernes 27 de Abril. Contenidos
Coordinación de Matemática I (MAT01) 1 er Semestre de 013 Semana 7: Lunes - Viernes 7 de Abril Cálculo Contenidos Clase 1: Álgebra de límites. Teorema del Sandwich. Cálculo de límites. Límites trigonométricos.
Más detallesProcesamiento Digital de Imágenes
Visión or Comutadora Unidad III Procesamiento Digital de Imágenes Rogelio Ferreira Escutia Contenido 1) Oeraciones Individuales a) Transformaciones Punto a Punto b) Transformaciones de 2 Imágenes Punto
Más detallesPRÁCTICA No. 2 FORMA POLAR DE UN NUMERO COMPLEJO. Otra forma de expresar un número complejo es la forma polar o forma módulo-argumento,
OBJETIVO EDUCACIONAL PRÁCTICA No. 2 FORMA POLAR DE UN NUMERO COMPLEJO Resolver problemas de aplicación e interpretar las soluciones utilizando matrices y sistemas de ecuaciones lineales para las diferentes
Más detallesMÉTODOS DE OPTIMIZACIÓN EN LA GESTIÓN EMPRESARIAL
UNIVERSIDAD DE ALCALÁ DE HENARES Departamento de Fundamentos de Economía e Historia Económica MÉTODOS DE OPTIMIZACIÓN EN LA GESTIÓN EMPRESARIAL (Obligatoria en Ciencias Actuariales, 3er curso, Optativa
Más detallesPorqué analizar imágenes?
Porqué analizar imágenes? Medidas que requieren estudiar un número demasiado elevado de imágenes. Análisis cuantitativo: La visión humana no cuantifica por si sola. El análisis automático es más repetitivo
Más detallesGuía del docente. 1. Descripción curricular:
Guía del docente. 1. Descripción curricular: - Nivel: NM1, Iº medio. - Subsector: Matemática. - Unidad temática: Transformaciones isométricas. - Palabras claves: Geometría; Área; Figuras geométricas; Mosaicos;
Más detallesCentro de Masa Aplicaciones a la Geometría
Centro de Masa Aplicaciones a la Geometría Yoan Hernández Rodríguez Correo: Yoanh@uclv.edu.cu Facultad de Matemática, Física y Computación, UCLV. Cuba Resumen: La geometría como un marco de trabajo para
Más detallesELEMENTOS DE LA TEORÍA DE CONJUNTOS
ELEMENTOS DE LA TEORÍA DE CONJUNTOS 1 CONJUNTO EJEMPLOS NOTACIÓN NOTACIÓN TABULAR O POR EXTENSIÓN DE UN CONJUNTO Cuando se define el conjunto por la efectiva enumeración de sus elementos separándolos por
Más detallesAsignatura: SISTEMAS LINEALES. Horas/Semana:4 Teoría + 0 Laboratorio. Objetivos
Asignatura: SISTEMAS LINEALES Curso académico: 2007/2008 Código: 590000804 Créditos: 6 Curso: 2 Horas/Semana:4 Teoría + 0 Laboratorio Departamento: ICS Objetivos 1() Para todas las titulaciones OBJETIVOS
Más detalles