Distribución Kummer-beta bivariada generalizada

A new bivariate beta distribution based on the Humbert’s confluent hypergeometric function of the second kind is introduced. Various representations are derived for its product moments, marginal densities, marginal moments, conditional densities and entropies. En este artículo se propone una nueva distribución beta bivariada basada en distribuciones hipergeométricas Humbert de segundo tipo. También se derivan las representaciones de las densidades marginales, momentos marginales y productos, densidades condicionales y entropía.&nbsp

Generalized Bivariate Kummer-Beta Distribution

A new bivariate beta distribution based on the Humbert’s confluent hypergeometric function of the second kind is introduced. Various representations are derived for its product moments, marginal densities, marginal moments, conditional densities and entropies.En este artículo se propone una nueva distribución beta bivariada basadaen distribuciones hipergeométricas Humbert de segundo tipo. Tambiénse derivan las representaciones de las densidades marginales, momentosmarginales y productos, densidades condicionales y entropía

A model of competing species that exhibits zip bifurcation

The purpose of this paper is to present a concrete model of competing population species that exhibits a phenomenon called zip bifurcation. The Zip Bifurcation was introduced by Farkas in 1984 for a three dimensional ODE prey-predator system describing a chemostat. We will study a three dimensional system of ordinary differential equations that model the competition of two predators species for one single prey species. The system is based on concrete trigonometric functions modeling the growth rate of the prey and the functional response of the predator. The model exhibits different kinds of behavior and shows examples of the so called “competitive exclusion principle,” and the competition of one “r-strategist” and one “K-strategist.” Additionally, in order to illustrate the zip bifurcation, we will present some numerical simulations for our model. MSC2010: 92D25, 92D40, 34C23, 34D20, 34A34

Sensitive mathematical objects and intelligible mathematical objects

RESUMEN: En este artículo analizamos la noción de objeto matemático que tenían en la antigüedad clásica griega Platón y Aristóteles. En particular tratamos de probar que es erróneo interpretar la doble connotación que dicha noción exhibe en el pensamiento de Platón como expresión de una escisión ontológica que define dos tipos distintos de ‘objetos matemáticos’: los sensibles y los inteligibles. En el artículo defendemos que tal escisión es solo aparente puesto que en realidad lo que Platón introduce es una distinción entre dos maneras distintas de relacionarse con los objetos matemáticos: la de los Filósofos y la de los no Filósofos. Mostramos además que nuestra interpretación permite aclarar las ambigüedades en torno al concepto μоνάς, y disolver la tensión entre la existencia de dos disciplinas aparentemente distintas dedicadas al estudio de los objetos matemáticos discretos, la λоγιστική y la ἀριθμητική.ABSTRACT: In this paper we study the concept of mathematical object as it was understood by ancient mathematical thought, particularly by Plato and Aristotle. We are going to prove that it is not right to interpret the duality of this concept in Plato’s works as consequence of an ontological division between two kinds of mathematical objects, i.e. the sensitive and the intelligible ones. We want to prove that such a division is not a real one because, as a matter of fact, Plato is proposing a differentiation between two possible ways to be related with mathematical objects: the way of the philosophers and the way of the non–philosophers. Moreover, we show that our interpretation is able to clarify the ambiguity around the concept of μоνάς and therefore eliminate the false distinction between the two subject matters devoted to the study of discrete mathematical objects: the λоγιστική and the ἀριθμητική

Segmentación jerárquica en redes : aplicaciones

La técnica que se propone a continuación se clasifica dentro de los procesos no supervisados de partición de redes a través de grafos, y tratará de dar una solución al problema de dividir una red a través de un enfoque jerárquico, utilizando como base la construcción de bosques soporte asociados al grafo de la red en estudio, exigiendo que estas estructuras cumplan algunas condiciones para lograr una “buena” partición jerárquica de la red. [ABSTRACT]The technique proposed here is classified as unsupervised network partition processes through graphs, and try to give a solution to the problem of dividing a network via a hierarchical approach, using as a basis the construction of spanning forest associated to the graph, and demanding some conditions to these structures in order to achieve a “good” hierarchical network partitio

Producto de variables aleatorias independentes que involucran variables con función hipergeométrica invertida de tipo I

The inverted hypergeometric function type I distribution has the probability density function proportional to [formula] where 2F1 is the Gauss hypergeometric function. In this article, we derive the probability density function of the product of two independent random variables having inverted hypergeometric function type I distribution. We also consider several other products involving inverted hypergeometric function type I, beta type I, beta type II, beta type III, Kummer-beta and hypergeometric function type I variables.MSC: 33CxxLa distribución de función hipergeométrica invertida tipo I tiene la función de densidad de probabilidad proporcional a [fórmula] donde 2F1 es la función hipergeométrica de Gauss. En este artículo se deriva la función de densidad de probabilidad del producto de dos variables aleatorias independientes que se distribuyen según la función hipergeométrica inversa tipo I. También se consideran otros productos entre variables aleatorias con distribución beta tipo I, beta tipo II, beta tipo III, función hipergeométrica tipo I, función hipergeométrica inversa tipo I y Kummer–beta.MSC: 33Cx

Product of independent random variables involving inverted hypergeometric function type I variables

The inverted hypergeometric function type I distribution has the probability density function proportional to x-1(1 + x)-(+) 2F1( , ; ; (1 + x)-1), x > 0, where 2F1 is the Gauss hypergeometric function. In this article, we derive the probability density function of the product of two independent random variables having inverted hypergeometric function type I distribution. We also consider several other products involving inverted hypergeometric function type I, beta type I, beta type II, beta type III, Kummer beta and hypergeometric function type I variables.A distribuiçao funçao hipergeométrica invertida tipo I tem a funçao densidade de probabilidade proporcional a x-1(1 + x)-(+) 2F1( , ; ; (1 + x)-1), x > 0 , em que 2F1 é a funçao hipergeométrica de Gauss. Neste artigo, vamos derivar a funçao densidade de probabilidade do produto de duas variáveis aleatórias independentes tendo distribuiçao funçao hipergeométrica invertida tipo I. Tambem consideramos vários outros produtos envolvendo variáveis com funçao hipergeométrica invertida tipo I, beta tipo I, beta tipo II, beta tipo III, Kummer beta e hipergeom´etrica tipo I.La distribución de función hipergeométrica invertida tipo I tiene la función de densidad de probabilidad proporcional a x-1(1 + x)-(+) 2F1( , ; ; (1 + x)-1), x > 0 , donde 2F1 es la función hipergeométrica de Gauss. En este artículo se deriva la función de densidad de probabilidad del producto de dos variables aleatorias independientes que se distribuyen según la función hipergeométrica inversa tipo I. Tambien se consideran otros productos entre variables aleatorias con distribución beta tipo I, beta tipo II, beta tipo III, función hipergeométrica tipo I, función hipergeométrica inversa tipo I y Kummer beta

Producto de variables aleatorias independentes que involucran variables con función hipergeométrica invertida de tipo I

The type I inverted hypergeometric function distribution has the probability density function proportional to [formula] where 2F1 is the Gaussian hypergeometric function. In this article, the product probability density function is derived from two independent random variables that are distributed according to the inverse hypergeometric type I function. Other products are also considered among random variables with beta distribution type I, beta type II, beta type III , hypergeometric function type I, inverse hypergeometric function type I and Kummer – beta.La distribución de función hipergeométrica invertida tipo I tiene la función de densidad de probabilidad proporcional a [fórmula] donde 2F1 es la función hipergeométrica de Gauss. En este artículo se deriva la función de densidad de probabilidad del producto de dos variables aleatorias independientes que se distribuyen según la función hipergeométrica inversa tipo I. También se consideran otros productos entre variables aleatorias con distribución beta tipo I, beta tipo II, beta tipo III, función hipergeométrica tipo I, función hipergeométrica inversa tipo I y Kummer–beta

Un modelo de especies en competencia que exhibe bifurcación zip

The purpose of this paper is to present a concrete model of competing population species that exhibits a phenomenon called zip bifurcation. The Zip Bifurcation was introduced by Farkas in 1984 for a three dimensional ODE prey-predator system describing a chemostat. We will study a three dimensional system of ordinary differential equations that model the competition of two predators species for one single prey species. The system is based on concrete trigonometric functions modeling the growth rate of the prey and the functional response of the predator. The model exhibits different kinds of behavior and shows examples of the so called “competitive exclusion principle,” and the competition of one “r-strategist” and one “K-strategist.” Additionally, in order to illustrate the zip bifurcation, we will present some numerical simulations for our model. MSC2010: 92D25, 92D40, 34C23, 34D20, 34A34.El objetivo de este trabajo es presentar un modelo concreto de poblaciones de especies en competición que exhibe la bifurcación Zip. La bifurcación zip fue introducida por Farkas en 1984 para un sistema tridimensional de ecuaciones diferenciales ordinarias que describe un quimiostato. Estudiaremos un sistema tridimensional de ecuaciones diferenciales ordinarias que modela la competición de dos poblaciones distintas de predadores por una única población presa. El sistema usa funciones trigonométricas concretas para representar la tasa de crecimiento de la presa y la respuesta funcional del predador. El modelo exhibe diferentes clases de comportamientos y muestra ejemplos de los llamados principio de exclusión competitiva y la competición de un r-estratega contra un k-estratega. Adicionalmente, para ilustrar la bifurcacion zip, presentaremos algunas simulaciones numéricas.

Generalized Bivariate Kummer-Beta Distribution

En este artículo se propone una nueva distribución beta bivariada basada en distribuciones hipergeométricas Humbert de segundo tipo. También se derivan las representaciones de las densidades marginales, momentos marginales y productos, densidades condicionales y entropía. A new bivariate beta distribution based on the Humbert’s confluent hypergeometric function of the second kind is introduced. Various representations are derived for its product moments, marginal densities, marginal moments, conditional densities and entropies.