Resumen

Las señales de electroencefalografía (EEG) registradas pueden ser representadas como matrices cuadradas, las cuales han sido analizadas exhaustivamente utilizando métodos matemáticos para extraer información invaluable acerca de las funciones cerebrales en términos de potenciales eléctricos observados; tal información es crucial para diagnosticar trastornos cerebrales. Varios estudios han revelado que ciertas matrices cuadradas en particular, aquellas relacionadas con los llamados signos elementales de EEG, exhiben propiedades similares a las de los números primos en los cuales cada matriz cuadrada de EEG puede ser considerada como un compuesto de estos signos. Un nuevo enfoque para ordenar matrices cuadradas es fundamental para extender la idea de matrices cuadradas como números compuestos. En este documento, se investigan varios conceptos de ordenación y se introduce una nueva técnica para ordenar matrices. Finalmente, se presentan algunas propiedades de este orden de matrices, y se discuten las posibles aplicaciones de esta técnica para analizar las señales de EEG.

• Materias:Internet de las cosas Algoritmo iterativo Algoritmo de evaluación Viga viscoelástica Lenguaje de programación
• Subjects:Internet of things Iterative algorithm Evaluation algorithm Viscoelastic beam Programming language
• Palabras claves:Electroencefalografía; Matrices cuadradas; Funciones cerebrales; Potenciales eléctricos; Trastornos cerebrales; Ordenando matrices
• Keywords:Electroencephalography; Square matrices; Brain functions; Electrical potentials; Brain disorders; Ordering matrices