“Dado un subconjunto C cerrado y convexo de un cono espacio de Banach E con la norma ∥x∥P = d (x, 0) y una aplicación T : C → C que satisface la condición para todo x, y ∈ C 0 ≤ s + |a| − 2b < 2(a + b) ad (T x, T y) + b (d (x, T x) + d (y, T y)) ≤ sd (x, y) El objetivo general de este artículo, es demostrar la existencia de al menos un punto fijo para la aplicación T para lo cual utilizaremos un caso particular de la iteración de Krasnoselskij.

El presente trabajo tiene por objetivo principal estudiar la dinámica a largo plazo de un modelo de p−Kirchhoff con memoria infinita expuesto a fuerzas estructurales sobre un dominio acotado Ω ⊂ ℝn. En particular se muestra la existencia de un atractor global con tasa de atracción exponencial y dimensión fractal finita, es decir, se prueba la existencia de un atractor exponencial.

Sea p un número primo. La construcción más familiar del anillo de los enteros p-ádicos ℤp, es como un límite proyectivo de cocientes de potencias del ideal (p) ◁ ℤ. Existe otra descripción de ℤp como un cociente del anillo de series de potencias ℤ[[X]], que aparece en algunos textos sobre análisis p-ádico (ver por ejemplo [3]). Más específicamente, existe un isomorfismo de anillos. Ψ : ℤ[[X]]/〈p − X〉 → ℤp. Sin embargo, este isomorfismo también es de carácter topológico, pero no existe una demostración de tal hecho en la literatura correspondiente. En este artículo probaremos, con suficiente detalle, que la descripción citada arriba también es válida en el contexto de los anillos topológicos.

En este trabajo, hacemos un estudio cualitativo de un esquema numérico asociado al modelo unidimensional de la ecuación de la viga de Timoshenko amortiguada. El esquema resulta al aplicar el método de diferencias finitas, y obtenemos condiciones por medio del análisis de von Neumann, que nos permiten asegurar la estabilidad del esquema aproximado. También estudiamos la consistencia del esquema y concluimos, gracias al teorema de equivalencia de Lax, que el esquema numérico es convergente. Además, deducimos fórmulas para las soluciones numéricas aproximadas del modelo en estudio.

Se introduce un algoritmo de punto proximal inexacto utilizando cuasi-distancias para dar solución a un problema de minimización en el espacio Euclideano. Este algoritmo ha sido motivado por el método proximal introducido por Attouch et al. [1] pero en este caso consideramos cuasi-distancias en vez de la distancia Euclidiana, funciones que satisfacen la desigualdad de Kurdyka-Lojasiewicz, errores vectoriales en el residual del punto crítico de los subproblemas proximales regula-rizados. Obtenemos bajo algunos supuestos adicionales la convergencia global de la sucesión generada por el algoritmo a un punto crítico del problema.

En este trabajo estamos interesados en demostrar que el núcleo del operador Trazo de orden m, es el espacio H0m (Ω) con Ω abierto acotado bien regular, inspirados por los resultados mostrados por M. Cavalcanti [14]. Finalmente, damos algunos comentarios.

En este articulo estudiaremos el buen planteamiento local para un problema de Cauchy no lineal asociado a la ecuación diferencial KdV-Kuramoto-Sivashinsky: en los espacios infinitos dimensionales (Sobolev periódicos) H sper. Hacemos esto utilizando la teoría de C0- semigrupos, principales propiedades de la transformada de Fourier en H sper, como las inmersiones en estos espacios y que H s-1per es un álgebra de Banach, lo que nos permite justificar la presencia de la no linealidad .

En este trabajo, proponemos el método de gradiente espectral proyectado no monótono para resolver el problema de la minimización de la flexibilidad de una estructura estática, problema clásico en optimización topológica. El presente método tiene prueba de convergencia global y es fácil de implementar. El desempeño del método propuesto es estudiado a través de ejemplos numéricos en dos dimensiones.

En este trabajo, se estudia la modelación de la volatilidad de activos financieros mediante un enfoque bayesiano. Se utilizan modelos DCC - GARCH, para los errores de estos modelos se consideran distribuciones de probabilidad asimétricas y leptocúrticas, las cuales se parametrizan en función de la asimetría y el peso de las colas, por lo que también se estiman estos parámetros. La estimación de los parámetros del modelo se realizó mediante la metodología MCMC algoritmo Metropolis - Hastings caminata aleatoria haciendo uso del software R paquete bayesDccGarch, se consideran datos diarios del 1/04/2015 - 31/01/2020 de los índices bursátiles de: Frankfurt (DAX), Tokio (NIKKEI225), París (CAC40), y de Lima (BVL). El enfoque bayesiano para la estimación de los parámetros del modelo facilita la interpretación y brinda la posibilidad de insertar información a priori para los parámetros.

En este trabajo introducimos ciertos funtores de cohomología local que generalizan los estudiados en [9]. Demostramos que sus módulos de cohomología local pueden ser obtenidos como los módulos de cohomología de un complejo de Cech generalizado. También proponemos una noción de homología local. En este contexto probamos que la homología local de un módulo Matlis reflexivo (en el sentido de [2]) se puede expresar como el límite inverso de determinados módulos Tor.