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dc.contributor.author | Carpitella, Silvia | es_ES |
dc.contributor.author | Izquierdo Sebastián, Joaquín | |
dc.date.accessioned | 2023-07-04T12:47:53Z | |
dc.date.available | 2023-07-04T12:47:53Z | |
dc.date.issued | 2023-07-04T12:47:53Z | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/194661 | |
dc.description.abstract | Muchos fenómenos naturales, técnicos, sociales, etc., evolucionan en el tiempo de manera discreta, es decir, discontinua, en etapas, y pueden ser descritos por números (o etiquetas) que describen su estado en cada una de las etapas. Además, la aleatoriedad juega un papel esencial en la forma en que algunos fenómenos evolucionan. Este artículo está pensado como una clase motivadora para el Álgebra Matricial, asignatura que forma parte del currículo en las Escuelas y Facultades universitarias. Aquí, se ha aplicado en la asignatura Álgebra del Grado en Ingeniería Física de la UPV. Los ejemplos considerados incluyen dos elementos motivadores: las clasificaciones deportivas por rachas, como un primer ejemplo sencillo, y los caminos aleatorios en redes, de gran importancia en la Física (movimiento Browniano, modelos de difusión, teoría cuántica de campos, etc.). En el desarrollo, se muestra la necesidad de determinadas herramientas avanzadas (que forman parte esencial en la asignatura), lo que estimula el interés de aprender tales herramientas. | es_ES |
dc.language | Español | es_ES |
dc.rights | Reconocimiento (by) | es_ES |
dc.subject | Álgebra matricial | es_ES |
dc.subject | Evolución discreta | es_ES |
dc.subject | Caminos aleatorios | es_ES |
dc.subject | Redes complejas | es_ES |
dc.subject.classification | DERECHO CONSTITUCIONAL | es_ES |
dc.title | Procesos de Markov | es_ES |
dc.type | Objeto de aprendizaje | es_ES |
dc.lom.learningResourceType | Artículo Docente | es_ES |
dc.lom.interactivityLevel | Medio | es_ES |
dc.lom.semanticDensity | Medio | es_ES |
dc.lom.intendedEndUserRole | Alumno | es_ES |
dc.lom.context | Primer ciclo | es_ES |
dc.lom.difficulty | Fácil | es_ES |
dc.lom.typicalLearningTime | 01 horas 00 minutos | es_ES |
dc.lom.educationalDescription | Leer y estudiar el artículo, y realizar las actividades que se proponen utilizando, posiblemente, herramientas computacionales y códigos propios. Ampliar el contenido con búsquedas de fuentes adecuadas. | es_ES |
dc.lom.educationalLanguage | Español | es_ES |
dc.upv.convocatoriaDocenciaRed | 2022-2023 | es_ES |
dc.upv.ambito | PUBLICO | es_ES |
dc.subject.unesco | 1201 - Álgebra | es_ES |
dc.rights.accessRights | Abierto | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación - Escola Tècnica Superior d'Enginyers de Telecomunicació | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Departamento de Matemática Aplicada - Departament de Matemàtica Aplicada | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Carpitella, S.; Izquierdo Sebastián, J. (2023). Procesos de Markov. http://hdl.handle.net/10251/194661 | es_ES |
dc.description.accrualMethod | DER | es_ES |
dc.relation.pasarela | DER\36735 | es_ES |
dc.description.award | Premio Calidad Docencia en red | es_ES |