Revista de Matemáticas Aplicadas y Computacionales

En este trabajo demostramos que es posible calcular las integrales fraccionarias y derivadas de orden (utilizando la formulación de Riemann-Liouville) de funciones potencia (t-*)β, siendo β cualquier valor real, siempre que se preste atención a la elección adecuada de los límites inferior y superior de acuerdo con el dominio de las funciones originales. Obtenemos, por tanto, expresiones válidas que se describen en términos de series de funciones del tipo (t-*)± α+k y demostramos también que están relacionadas con las famosas funciones hipergeométricas de la Física-Matemática.

Consideraciones generales sobre esta álgebra (3-n)d.

El método de elementos de contorno es un método computacional numérico para resolver ecuaciones diferenciales parciales que se han formulado como ecuaciones integrales. Se puede aplicar en muchas áreas de la ingeniería y la ciencia, incluidas la mecánica de fluidos, la acústica, el electromagnetismo y la mecánica de fracturas. El método puede considerarse un método residual ponderado para resolver ecuaciones diferenciales parciales, que se caracteriza por elegir una solución fundamental apropiada como función de ponderación y por utilizar la fórmula generalizada de Green para la transferencia completa de uno o más operadores diferenciales parciales en la función de ponderación. El enfoque de discretización temporal requiere reemplazar la derivada parcial de la ecuación que involucra tiempo con una aproximación de diferencia finita, y la ecuación resultante ahora tiene una variable x con t convirtiéndose en una constante. En este artículo, se ha formulado la ecuación de advección-difusión utilizando el enfoque de discretización temporal del método de elementos de contorno. Se ha construido la solución fundamental del operador elíptico y se han proporcionado ejemplos de prueba.

En este trabajo de investigación se analiza el problema de la incertidumbre en la fijación de precios de siniestros mediante operadores de distorsión. Este enfoque se desarrolló por primera vez en la fijación de precios de seguros, donde la función de distorsión original se definió en términos de la distribución de probabilidad normal. Este enfoque se generaliza mediante el uso de una distorsión basada en la distribución de Weibull en este trabajo de investigación. La familia Weibull permite una cola más pesada y sesgada porque es tan flexible que se pueden recuperar otras distribuciones estadísticas a partir de ella mediante el cambio de parámetros. El problema de los siniestros de incertidumbre se ha estudiado ampliamente para el modelo no gaussiano en el que se derivó la fórmula para la distribución gaussiana inversa normal de fijación de precios de activos. En este trabajo se muestra cómo la función de distorsión basada en Weibull puede utilizarse para derivar la fórmula de fijación de precios de activos de los rendimientos futuros inciertos de un activo riesgoso. Se derivó la medida de riesgo para el riesgo incurrido modelado por las variables de Weibull y se demostró que sigue la ley de potencia.

La distribución normal es una de las distribuciones de probabilidad más populares con aplicaciones en datos de la vida real. En este trabajo de investigación, se propuso una extensión de esta distribución junto con la distribución de Weibull llamada distribución de Weimal, que se cree que proporciona una mayor flexibilidad para modelar escenarios que involucran datos sesgados. La función de densidad de probabilidad y la función de distribución acumulativa de la nueva distribución se pueden representar como una combinación lineal de funciones de densidad normal exponencial. Se presentaron expresiones analíticas para algunas cantidades matemáticas que comprenden momentos, función generadora de momentos, función característica y estadísticas de orden. La estimación de los parámetros de la distribución propuesta se realizó utilizando el método de estimación de máxima verosimilitud. Se utilizaron dos conjuntos de datos para la ilustración y la evaluación del rendimiento del modelo propuesto. Los resultados del análisis comparativo con otros modelos de referencia muestran que la distribución propuesta sería más apropiada cuando se trabaja con datos sesgados.

El objetivo principal de este artículo es comprender la información para el cálculo numérico. En este artículo, resolvemos algunos ejemplos de cálculo numérico. Las técnicas de cálculo numérico son las técnicas mediante las cuales se formulan problemas matemáticos y se pueden resolver con operaciones aritméticas. Esas técnicas son básicamente métodos numéricos. El método numérico admite la solución de casi todo tipo de problemas. Los métodos numéricos se clasifican según el tipo de problema.

En este estudio se emplea la teoría de los factores de riesgo de ataque de ingeniería social habilitada artificialmente para determinar el impacto que perturbó la productividad personal del instituto de educación superior del usuario hacia el ataque de SoE habilitado por IA. En este artículo se utilizan cinco variables independientes que son amenaza, vulnerabilidad, valoración, contramedida y factores de perturbación personal. Además, se utiliza como indicador para determinar la perturbación de la productividad personal en un instituto de educación superior. Dado que la regresión múltiple mediante el uso de modelos de ecuaciones estructurales - Mínimos cuadrados parciales (SEM-PLS) se utiliza para examinar la recopilación de datos mediante un cuestionario que es relevante con el riesgo de ataque de SE habilitado por IA. Y el resultado señala tres variables independientes que influyen significativamente en la productividad personal en el instituto de educación superior. De hecho, este estudio concluye que el factor de influencia más importante en la perturbación de la productividad personal en el instituto de educación superior hacia los factores de riesgo de ataque de SoE habilitados por IA, como la amenaza, la vulnerabilidad, la valoración y la contramedida. Este estudio contribuye al estudio introductorio pero a la comprensión vibrante para estimular al instituto de educación superior a convertirse en una institución mundial.

En este artículo, analizamos el problema de identificación del término de contaminación en un sistema térmico cuando la dinámica del estado está gobernada por un operador parametrizado. De esta manera, introducimos una noción de centinela promedio. En primer lugar, demostramos la existencia de tales centinelas introducidos por Lions resolviendo un problema de controlabilidad promedio nulo propuesto por Zuazua. En segundo lugar, identificamos la información para los términos de contaminación utilizando el centinela promedio.

Este artículo presenta una prueba del siguiente resultado: si η(ρ)=0 y R(ρ)>0, entonces: η es la función eta de Dirichlet definida para R(s)>0 por con