Informationen zu | Spanisch Wort DIMENSIONALIDAD

Beispiele für die Verwendung von DIMENSIONALIDAD in einem Satz

• Existe una manera obvia de representar álgebras de Lie para valores de n y m en términos de álgebras de dimensionalidad inferior.
• Los componentes se ordenan por la cantidad de varianza original que describen, por lo que la técnica es útil para reducir la dimensionalidad de un conjunto de datos.
• Más formalmente, una SVM construye un hiperplano o conjunto de hiperplanos en un espacio de dimensionalidad muy alta (o incluso infinita) que puede ser utilizado en problemas de clasificación o regresión.
• En 1915 Kazimir Malévich, junto con Lariónov y Vladímir Mayakovski, publica el Manifiesto del suprematismo que «propone la liberación de la determinación sensorial, es decir de la experiencia objetiva; la pintura suprematista de Malévich se declara contra toda deformación del espacio ilimitado que, libre de toda dimensionalidad y mensurabilidad, debe representar la substancia absoluta que es igual al espíritu puro».
• Básicamente los elementos estructurales pueden tener estados de tensión uniaxiales, biaxiales o triaxiales según su dimensionalidad y, según cada una de las direcciones consideradas, pueden existir tanto tracciones como compresiones.
• Las hipótesis cinemáticas permiten obtener una solución aproximada del problema elástico de un elemento unidimensional o bidimensional, ya que reducen la dimensionalidad del problema a una (vigas) o dos coordenadas (placas), permitiendo relacionar más fácilmente las fuerzas aplicadas con los desplazamientos y las deformaciones de los sólidos deformables.
• En la teoría de supercuerdas el número de generaciones coincidiría con el número de "hoyos" de dimensionalidad adecuada en el espacio de Calabi-Yau que constituye el fibrado que dicho esquema añade al espacio-tiempo ordinario.
• El número de enteros que se utiliza en esta lista para indexar el vector multidimensional es siempre el mismo y se conoce como la dimensionalidad del vector.
• Además del amplio rango de problemas clásicos que pueden ser eficientemente trabajados con los diferentes módulos específicos disponibles, el módulo básico "Multifísica" puede ser usado para resolver EDPs tipo Schrödinger, y ha sido exitosamente aplicado para simular efectos cuánticos en sistemas de baja dimensionalidad tales como nanopartículas metálicas, nanotubos de carbono, puntos cuánticos, pozos cuánticos, moléculas artificiales, y monocapas de calcogenuros con metales de transición.
• la capacidad de controlar el espesor de la capa con buena precisión, lo que ha permitido trabajar en sistemas de baja dimensionalidad donde se requieren espesores de unas cuantas monocapas.
• Normalmente estas técnicas se combinan con métodos no supervisados como análisis de componentes principales (PCA) para reducir la dimensionalidad de los datos.
• Para un problema de dos clases, se puede visualizar la operación de un clasificador lineal como una partición del espacion de alta dimensionalidad de entrada con un hiperplano: todos los puntos a un lado del hiperplano son clasificados como "sí", mientras que los demás son clasificados como "no".
• Una SVM construye un hiperplano o conjunto de hiperplanos en un espacio de dimensionalidad muy alta (o incluso infinita) que puede ser utilizado en problemas de clasificación o regresión.
• Los métodos de reducción de dimensionalidad se utilizan habitualmente en métodos matemático-estadísticos de análisis de componentes principales (PCA), análisis de factores (FA) y otros procedimientos de análisis multivariante de datos.
• Por lo general, la dimensionalidad viene determinada por el centro metálico, que puede tener la capacidad de unirse a hasta 16 sitios funcionales en los enlazadores; sin embargo, esto no siempre es así, ya que la dimensionalidad puede venir determinada por el enlazador cuando éste se une a más centros metálicos que el centro metálico a los enlazadores.
• Las herramientas de secuenciación de ADN, expresión génica (GE), bioimagen, neuroimagen e interfaces cerebro-máquina son dominios que utilizan datos biológicos y modelan sistemas biológicos con alta dimensionalidad.

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