💡 Zona de consejos y trucos. No podía resistirme.

Saber crecer en todos los aspectos no es sencillo, ir por el camino de crear cadenas apolíneas aleatorias link de conocimiento esta bien, pero tener un orden y saber como hacer crecer esas líneas es esta sección. Cada línea de conocimiento, se debe desarrollar hasta llegar a ser una materia a mantener y poder utilizar en cualquier otro sitio. En está hoja se recogen unas cuantas EEE estrategias evolutivas estables.

https://s3-us-west-2.amazonaws.com/secure.notion-static.com/09c0ed32-9fdb-4449-820f-90a0017c8b7a/cube.png

Las EEE deben ser conjuntos de conocimientos para conseguir objetivos ahí donde te encuentres, buenas maneras, buenas formas para poder operar en cualquier lugar y en cualquier momento. Evidentemente puede conocerse como Wiki, notas, llámalo como quieras, pero por Dios, esas notas no las guardes en un lugar donde no tengas un buscador. Distribuir el conocimiento, buscar el equilibrio, pero sin incluir ruido.

Estrategias

Evolutivas

Estables

En Biología una EEE es el conjunto de transformaciones o cambios a través del tiempo que ha originado la diversidad de formas de vida que existen sobre la Tierra a partir de un antepasado común.

Una vez que se fija una población, la selección natural por si sola es suficiente para impedir estrategias alternativas (mutantes) de invadir con éxito.

En teoría de juegos una estrategia evolutiva estable (o EEE) es una estrategia que si es adoptada por una población, no puede ser invadida por ninguna otra estrategia alternativa. El concepto es un refinamiento del equilibrio de Nash.

Población

Nash

Talento

El equilibrio de Nash es "evolutivamente" estable. Una vez que se fija una población, la selección natural por sí sola es suficiente para impedir estrategias alternativas (mutantes) que puedan invadir con exito

La teoría no está destinada a hacer frente a la posibilidad de graves cambios externos en el medio ambiente traigan nuevas fuerzas selectivas que soportar.

El talento es más escaso que el capital. El Big Data no es un cúmulo de frases de greguerías con las que comenzar o terminar una presentación. Detrás hay mucha matemática, mucho estudio, mucha programación, análisis.

Untitled

ADNENT - 10 junio, 2014