Relaciones y Grafos
Producto cartesiano
Relación binaria
Representaciones de Relaciones
Diagrama de flechas
Propiedades de las relaciones (reflexiva, irreflexiva, simétrica, asimétrica, anti simétrica, transitiva)
Relaciones de equivalencia (cerraduras, clases de equivalencia, particiones)
Funciones (inyectiva, suprayectiva, biyectiva)
Programación 3: Ordenación topológica, matriz de caminos y algoritmo WarshallAngel Vázquez Patiño
Esta presentación le pertenece a Christian Paul Salinas
Introducción
Ordenación Topológica
Relación de Precedencia
Grafo Dirigido Aciclico
Complejidad
Pasos
Implementación del algoritmo de ordenación topológica(Ejemplo en Java)
Matriz de caminos, Algoritmo de Warshall
Matriz Cierre Transitivo
Complejidad
Ejemplo Paso a paso, e Implementación del algoritmo en Java
transformaciones Lineales (Definición).
.- Método de Gauss Jordan.
.- Definir núcleo, nulidad, imagen y rango de una transformación lineal
.- Relacionar las matrices con las transformaciones lineales.
Esta presentación es parte del contenido del curso de Programación Avanzada impartido en la Universidad Rafael Landívar durante el año 2015.
Incluye los temas:
• POO - atributos y métodos
Creado por Ing. Alvaro Enrique Ruano
In an age where we find ourselves being bombarded with all kinds of information from all different directions, never has the need for simple explanations been so pressing.
We now live in an always-on and always-connected world. This has not only changed the way we see and hear things but also the way we learn.
As a result, the units in which we now deliver explanations have to be far shorter and much more to the point. But getting this right and finding the balance between an explanation that is simple yet also engaging is not always easy.
So you can become an expert explainer, we’ve created the 5 Simple Rules of Explanation.
At the end of this session, you will:
-Recognize the value of simple explanations.
-Become an expert explainer.
-Learn how to effectively communicate through the use of videos.
Creating a strategic, fact-based HR practice is the objective of every effective HR leader. However, achieving that goal can sometimes seem insurmountable, with traditional business intelligence and data warehouse projects often taking years before they start producing even meager results. But with the right approach, the truth is that you can lay the foundation for a data-driven HR function in a relatively short time if you follow some key workforce intelligence best practices.
In this webinar, workforce intelligence expert Dave Weisbeck will explain:
How to overcome the hurdles and avoid traps on the path to data-driven HR
Why combining workforce data with business data is the key to becoming strategic
Examples of quick wins you can make with workforce intelligence
Relaciones y Grafos
Producto cartesiano
Relación binaria
Representaciones de Relaciones
Diagrama de flechas
Propiedades de las relaciones (reflexiva, irreflexiva, simétrica, asimétrica, anti simétrica, transitiva)
Relaciones de equivalencia (cerraduras, clases de equivalencia, particiones)
Funciones (inyectiva, suprayectiva, biyectiva)
Programación 3: Ordenación topológica, matriz de caminos y algoritmo WarshallAngel Vázquez Patiño
Esta presentación le pertenece a Christian Paul Salinas
Introducción
Ordenación Topológica
Relación de Precedencia
Grafo Dirigido Aciclico
Complejidad
Pasos
Implementación del algoritmo de ordenación topológica(Ejemplo en Java)
Matriz de caminos, Algoritmo de Warshall
Matriz Cierre Transitivo
Complejidad
Ejemplo Paso a paso, e Implementación del algoritmo en Java
transformaciones Lineales (Definición).
.- Método de Gauss Jordan.
.- Definir núcleo, nulidad, imagen y rango de una transformación lineal
.- Relacionar las matrices con las transformaciones lineales.
Esta presentación es parte del contenido del curso de Programación Avanzada impartido en la Universidad Rafael Landívar durante el año 2015.
Incluye los temas:
• POO - atributos y métodos
Creado por Ing. Alvaro Enrique Ruano
In an age where we find ourselves being bombarded with all kinds of information from all different directions, never has the need for simple explanations been so pressing.
We now live in an always-on and always-connected world. This has not only changed the way we see and hear things but also the way we learn.
As a result, the units in which we now deliver explanations have to be far shorter and much more to the point. But getting this right and finding the balance between an explanation that is simple yet also engaging is not always easy.
So you can become an expert explainer, we’ve created the 5 Simple Rules of Explanation.
At the end of this session, you will:
-Recognize the value of simple explanations.
-Become an expert explainer.
-Learn how to effectively communicate through the use of videos.
Creating a strategic, fact-based HR practice is the objective of every effective HR leader. However, achieving that goal can sometimes seem insurmountable, with traditional business intelligence and data warehouse projects often taking years before they start producing even meager results. But with the right approach, the truth is that you can lay the foundation for a data-driven HR function in a relatively short time if you follow some key workforce intelligence best practices.
In this webinar, workforce intelligence expert Dave Weisbeck will explain:
How to overcome the hurdles and avoid traps on the path to data-driven HR
Why combining workforce data with business data is the key to becoming strategic
Examples of quick wins you can make with workforce intelligence
Teach Your Employees to Learn: How to Make Every Employee a Top PerformerHuman Capital Media
Not all employees are equally skilled at learning. Some can’t walk around the block without gaining new professional skills, whereas others seem to resist every attempt to reach them. At organizations that provide outdated, ineffective training, weak learners aren’t getting anything at all and elite learners are fed up with poor development opportunities.
This status quo isn’t working for anyone, but it’s about to get a lot worse for companies. Today's improving economy means that disengaged top performers will be able to leave easily. Worse, it’ll be extremely hard to fill their open positions with millennial talent. Instead of training your top learners to leave, develop them to stay. In this webinar, you’ll learn:
Why not all employees are equally skilled at learning—and why that needs to change.
Techniques you can use to make learning work for everyone.
How learning can help you prioritize long-term growth.
The one way to cultivate innovation and engage top performers.
During this webinar, Meghan M. Biro, founder and CEO of TalentCulture, will dive into how learning technology has made the jobs of learning executives, talent managers and training and development professionals easier. However, it has also created such accessibility that the these teams feel like they are always on the clock.
By taking a hard look at the many pros and cons of current and future learning technologies, professionals in the field should be able to embrace the positive aspects, minimize the negative, and improve their careers — and personal lives — along the way.
In this webinar, attendees will learn:
What always-on learning actually means, and if it is happening yet in your organization.
How to tap into the positive aspects of always-on learning and accelerate the onboarding, training and ongoing education of your people.
How to avoid always-on fatigue for yourself, other leaders and employees.
Human Capital Analytics Is a Journey: Wear Comfortable ShoesHuman Capital Media
Human capital analytics has been touted as the next big frontier in human resources for years, and yet according to recent research, only about 16 to 20 percent of companies say they are even attempting it. Whether you have started your journey (or are still deciding if you need to), this Spotlight webinar with Jodi Crawford, human resources quality and analytics leader of Westfield Group, will provide one company’s story so far, including the challenges it encountered along the way.
During this webinar attendees will hear:
How Westfield Insurance has approached its human capital analytics roadmap.
Challenges you are likely to face in launching an HR analytics function within your organization.
Lessons learned the hard way and recognizing the small wins.
Human resources leaders are often asked to make big changes while unraveling legacy systems and processes. But what if leaders had the opportunity to come in and build a new talent acquisition organization from the ground up without old systems tying them down? What would you do? Hear how the Girls Scouts of the United States of America re-built HR to steward the business and what that meant for the talent acquisition function.
In this keynote, learning objectives and audience takeaways include:
How talent acquisition must perform a self-assessment of their function to ensure that they are constantly raising the bar and incorporating new tools and techniques of the trade.
How talent acquisition must take a hard look at their talent and determine if they have the right people in the right roles to respond to business needs as they structure the team for optimal effectiveness.
How talent acquisition must become and remain a key business partner with hiring managers, aligning the staffing plans to business goals.
Teoria sobre arboles y grafos, presentacion clave sobre las bases de la intel...BasterLyEsupian
Cuando hablamos de arboles nos referimos a un objeto que comienza con una raíz y se extiende en varias ramificaciones o líneas, cada una de las cuales pueden extenderse en ramificaciones hasta terminar, finalmente en una hoja.
Esta es una presentacion sobre la teoria de los grafos y como aplicarla en la ciencia
Fundamentos de la Teoría de Grafos en Curso de EducagratisEducagratis
En el Aula Virtual online de Educagratis ( http://www.educagratis.org ) es posible encontrar un curso gratis de GRAFOS, TEORIAS Y HERRAMIENTAS (http://computacion.educagratis.org ) en el cual se tratan los siguientes contenidos:
- TEORIA Y CONCEPTOS DE GRAFOS
- CURSO DE GRAFOS DE CRISTINA JORDAN LLUCH
- INTRODUCCION A LA VISUALIZACION DE REDES Y GRAFOS
- GEPHI PARA EL ESTUDIO DE GRAFOS
Y muchos otros cursos de diversas áreas:
- Animales, Aves y Peces ( http://animales.educagratis.org )
- Artes, Diseño, Pintura y Dibujo ( http://artes.educagratis.org )
- Autoayuda ( http://autoayuda.educagratis.org )
- Belleza y Moda ( http://belleza.educagratis.org )
- Ciencias Alternativas ( http://alternativas.educagratis.org )
- Ciencias Naturales ( http://ciencias.educagratis.org )
- Ciencias Sociales y Juridicas ( http://sociales.educagratis.org )
- Cocina, Bebidas, Pastelería y Repostería ( http://cocina.educagratis.org )
- Computación e Informática ( http://computacion.educagratis.org )
- Construcción, Arquitectura y Paisajismo ( http://construccion.educagratis.org )
- Deportes y Educación Física ( http://deportes.educagratis.org )
- Educación, Religión y Filosofía ( http://educacion.educagratis.org )
- Historia, geografía, tradiciones y cultura ( http://historia.educagratis.org )
- Hogar, Tejido, Borado y Jardín ( http://hogar.educagratis.org )
- Idiomas, Lenguaje y Letras ( http://idiomas.educagratis.org )
- Juegos, Recreación y Pasatiempos ( http://juegos.educagratis.org )
- Matemáticas ( http://matematicas.educagratis.org )
- Mecánica, Autos y Motos ( http://mecanica.educagratis.org )
- Medicina, Psicología y Salud ( http://medicina.educagratis.org )
- Musica, Baile y Danza ( http://musica.educagratis.org )
- Negocios, Empresa y Economía ( http://negocios.educagratis.org )
- Técnicos, Oficios y Manualidades ( http://tecnicos.educagratis.org )
Un grafo es un conjunto, no vacío, de objetos llamados vértices (o nodos) y una selección de pares de vértices, llamados aristas (edges en inglés) que pueden ser orientados o no.
Un grafo es un conjunto, no vacío, de objetos llamados vértices (o nodos) y una selección de pares de vértices, llamados aristas (edges en inglés) que pueden ser orientados o no.
Un grafo es un conjunto, no vacío, de objetos llamados vértices (o nodos) y una selección de pares de vértices, llamados aristas (edges en inglés) que pueden ser orientados o no.
REPRESENTACION DE RELACIONES Y DIGRAFOS EN LA COMPUTADORADavid Hernandez
Representación de las relaciones y digrafos en la computadora .
Tercer semestre Ingenieria de sistemas y Computacion.
Universidad Del Quindio Armenia 2014
Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3.pdfsandradianelly
Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestra y el maestro Fase 3Un libro sin recetas, para la maestr
2. Grafos
Un Grafo G es una terna formada por un conjunto no
vacío, un conjunto a cuyos elementos son llamados
Aristas y una aplicación g que a cada elemento x ∈ A le
asocia un par no ordenado de vértices {u, v}
Los que tienen un conjunto de
vértices, finito y un conjunto
de aristas finito, también
admiten representación
gráfica
Cualquier a ∈ A que tenga sus dos
extremos en un mismo vértices se
llamara Lazo de G
el grado de V es el
número de incidencias de
aristas en V
Un vértice aislado en
G es un vértice que
tiene grado igual a 0.
Un vértice
colgante en G
es un vértice
que tiene
grado igual a 1.
3. Digrafos es un grafo con direcciones asignadas a sus
aristas.
constituida por:
Un conjunto no vacío cuyos elementos se denominan
vértices,
un conjunto A cuyos elementos son llamados arcos
una aplicación de incidencias que le asocia a cada
elemento de A un único par ordenado de vértices (u,v)
En la definición de dígrafo, el conjunto de
vértices V no puede ser nulo; pero el conjunto
de arcos A sí puede ser vacío.
Representación:
Los elementos de V son representados por letras
minúsculas o por x1, x2, x3, ... o v1, v2, v3, ...
Los arcos son denotados por a, b, c, ... , a1 a2, a3 , ... pág.
2 * Para mostrar el efecto de la aplicación sobre los arcos
se escribe a = (u, v), se dice que u es el origen o vértice
inicial del arco a y que v es final o vértice final del arco a