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factorize

스페인어

factorización

마지막 업데이트: 2014-01-29
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in this exercise you have to factorize a given number.

스페인어

en este ejercicio, hay que factorizar un número.

마지막 업데이트: 2011-10-23
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factorization - in this exercise you have to factorize a given number into its prime factors.

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factorización: en este ejercicio debe factorizar un número dado en sus factores primos.

마지막 업데이트: 2011-10-23
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in this exercise you have to factorize a given number into its prime factors. you have to enter all prime factors of the number.

스페인어

en este ejercicio tiene que factorizar un número dado en sus factores primos. deberá introducir todos los factores primos del número.

마지막 업데이트: 2011-10-23
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for it is not difficult to see that all roots have modulus 1 ( use well-known trick to factorize ).

스페인어

para no es difícil ver que todos tienen raíces módulo 1 (uso bien conocido truco para factorize ).

마지막 업데이트: 2018-02-13
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in the screenshot at the top of this page you can see a * between the prime factors. this is the multiplication sign. the product of all prime factors must be the number you try to factorize.

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en la captura de pantalla anterior puede ver un signo « x » entre los factores primos. este es el signo de multiplicación. el producto de todos los factores primos debe producir el número que intenta factorizar.

마지막 업데이트: 2011-10-23
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an approach would be to estimate the formula_46 using a maximum likelihood approach; since the observations are independent, the likelihood factorizes and the maximum likelihood estimate is simply:formula_48however, if the quantities are related, so that for example we may think that the individual formula_46 have themselves been drawn from an underlying distribution, then this relationship destroys the independence and suggests a more complex model, e.g.,:formula_50:formula_51with improper priors formula_52flat, formula_53flatformula_54.

스페인어

un enfoque sería estimar la formula_42 utilizando un enfoque de máxima verosimilitud; ya que las observaciones son independientes, la probabilidad factoriza y la estimación de máxima probabilidad es simplemente:formula_44sin embargo, si las cantidades están relacionados, de modo que por ejemplo se puede pensar que los formula_42 individuales han sido extraídos de una distribución subyacente, a continuación, esta relación destruye la independencia y sugiere un modelo más complejo, por ejemplo,:formula_46:formula_47con "previos" inapropiados formula_48plana, formula_49planoformula_50.

마지막 업데이트: 2016-03-03
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