Page 335 - Una innovación a la mecánica cuántica

0.3668 + 0.2382i
0.3668 - 0.2382i

0.4738
0.2677

Nótese cómo los números indicados en negrita son los únicos eigenvalores
utilizados por el gráfico de sedimentación del profesor Sulbarán y que
coinciden perfectamente con los obtenidos por el autor de este trabajo
haciendo uso de su algoritmo.

Con esto logra averiguar el tipo de estudiante que corresponde con
las características obtenidas por los factores involucrados en su perfil,
obteniendo el estudiante que se denominó autodidácta y proactivo como
conclusión de su estudio.

PCA aplicado al reconocimiento de caras usando caras propias

PASO 1. Obtención de imágenes de caras que denominaremos:
por medio de un entrenamiento de una red neuronal a partir
de bancos de datos de caras.

Considere M=4 y el tamaño de cada imagen NxN con N=2, entonces
tendríamos las matrices numéricas siguientes:

PASO 2. Represente cada imagen I como un vector Γ a usarse en todos
i
i
los pasos de cálculos:

333