dor_id: 4113374
506.#.#.a: Público
590.#.#.d: Cada artículo es evaluado mediante una revisión ciega única. Los revisores son externos nacionales e internacionales.
510.0.#.a: Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT), Sistema Regional de Información en Línea para Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal (Latindex), Scientific Electronic Library Online (SciELO), Red de Revistas Científicas de América Latina y El Caribe, España y Portugal (RedALyC), Organización de Estados Iberoamericanos (CREDI), Actualidad Iberoamericana de Chile, Red Iberomericana de Innovación y Conocimiento Científico (REDIB), Science Direct, Directory of Open Acces Journals, Indice de Revistas Latinoamericanas en Ciencias (Periódica), Bibliografía Latinoamericana (Biblat), Índice Internacional de Revistas Actualidad Iberoamericana (CIT)
561.#.#.u: https://www.ingenieria.unam.mx/
650.#.4.x: Ingenierías
336.#.#.b: article
336.#.#.3: Artículo de Investigación
336.#.#.a: Artículo
351.#.#.6: http://www.revistas.unam.mx/index.php/ingenieria/index
351.#.#.b: Ingeniería, Investigación y Tecnología
351.#.#.a: Artículos
harvesting_group: RevistasUNAM
270.1.#.p: Revistas UNAM. Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM en revistas@unam.mx
590.#.#.c: Open Journal Systems (OJS)
270.#.#.d: MX
270.1.#.d: México
590.#.#.b: Concentrador
883.#.#.u: http://www.revistas.unam.mx/front/
883.#.#.a: Revistas UNAM
590.#.#.a: Coordinación de Difusión Cultural, UNAM
883.#.#.1: https://www.publicaciones.unam.mx/
883.#.#.q: Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM
850.#.#.a: Universidad Nacional Autónoma de México
856.4.0.u: http://www.revistas.unam.mx/index.php/ingenieria/article/view/13497/12837
100.1.#.a: Ordaz Alcántara, M.A.; Fousek, T.; Urrutia Galicia, J. L.
524.#.#.a: Ordaz Alcántara, M.A., et al. (2008). Linear programming in covariant and contravariant manifolds. A physical and mathematical perspective. Ingeniería Investigación y Tecnología; Vol 9, No 003, 2008. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/4113374
245.1.0.a: Linear programming in covariant and contravariant manifolds. A physical and mathematical perspective
502.#.#.c: Universidad Nacional Autónoma de México
561.1.#.a: Facultad de Ingeniería, UNAM
264.#.0.c: 2008
264.#.1.c: 2009-10-05
653.#.#.a: Métodos de optimización; espacio covariante (espacio de columnas) y contravariante (matriz inversa) vs método simplex; rotación de hiperplano; convergencia; solución exacta; optimization methods; covariant and contravariant spaces vs simplex method; hyperplane rotation; convergence; exact solution; métodos de optimización; espacio covariante (espacio de columnas) y contravariante (matriz inversa) vs método simplex; rotación de hiperplano; convergencia; solución exacta; optimization methods; covariant and contravariant spaces vs simplex method; hyperplane rotation; convergence; exact solution
506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de esta obra pertenece a las instituciones editoras. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY-NC-ND 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/legalcode.es, fecha de asignación de la licencia 2009-10-05, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico marciaglez@dirfing.unam.mx
884.#.#.k: http://www.revistas.unam.mx/index.php/ingenieria/article/view/13497
001.#.#.#: oai:ojs.phoenicis.tic.unam.mx:article/13497
041.#.7.h: spa
520.3.#.a: En este artículo se presenta un método de optimización nuevo y diferente a los utilizados actualmente, como en el ""método simplex"". Se basa en el empleo de los espacios covariante y contravariante, ambos espacios biortogonales entre sí, lo que permite una visualización del problema de optimización tanto física como matemática. El resultado obtenido proporciona la mejor aproximación de acuerdo a los datos concentrados en las restricciones del problema, éstas últimas visualizados como vectores (como un espacio completo o incompleto) y no como rectas, planos o hiperplanos. asimismo, con este nuevo método se puede cuantificar el error generado entre los vectores aproximación y el objetivo, lo que permite observar y medir la efectividad de la solución propuesta. in this paper a new optimization method is pre sented. The theoretical back ground is different to that used pres ently as in the case of the ""simplex method"". The presentation is based on the use of the covariant and contravariant spaces, both being biorthogonal spaces, al low a visualization of the optimization problem from a physical as well as mathematical points of view. The obtained result pro vides the best approximation according to the data provided in the constraints of the problem, which are visualized like vectors and not like straight lines, planes or hyperplanes. also, in this new method the error generated between the approximation and the objective vectors can be measured, which allows to observe and prove the accuracy of the proposed solution. En este artículo se presenta un método de optimización nuevo y diferente a los utilizados actualmente, como en el ""método simplex"". Se basa en el empleo de los espacios covariante y contravariante, ambos espacios biortogonales entre sí, lo que permite una visualización del problema de optimización tanto física como matemática. El resultado obtenido proporciona la mejor aproximación de acuerdo a los datos concentrados en las restricciones del problema, éstas últimas visualizados como vectores (como un espacio completo o incompleto) y no como rectas, planos o hiperplanos. asimismo, con este nuevo método se puede cuantificar el error generado entre los vectores aproximación y el objetivo, lo que permite observar y medir la efectividad de la solución propuesta. in this paper a new optimization method is pre sented. The theoretical back ground is different to that used pres ently as in the case of the ""simplex method"". The presentation is based on the use of the covariant and contravariant spaces, both being biorthogonal spaces, al low a visualization of the optimization problem from a physical as well as mathematical points of view. The obtained result pro vides the best approximation according to the data provided in the constraints of the problem, which are visualized like vectors and not like straight lines, planes or hyperplanes. also, in this new method the error generated between the approximation and the objective vectors can be measured, which allows to observe and prove the accuracy of the proposed solution.
773.1.#.t: Ingeniería Investigación y Tecnología; Vol 9, No 003 (2008)
773.1.#.o: http://www.revistas.unam.mx/index.php/ingenieria/index
046.#.#.j: 2021-08-03 00:00:00.000000
022.#.#.a: ISSN impreso: 1405-7743
310.#.#.a: Trimestral
264.#.1.b: Facultad de Ingeniería, UNAM
758.#.#.1: http://www.revistas.unam.mx/index.php/ingenieria/index
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245.1.0.b: Programación lineal con espacios covariante y contravariante. Una perspectiva física y matemática
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