OpenLLM-France/wikimedia huggingface dataset:
# Inteligencia artificial para videojuegos/Creatividad computacional

La creatividad computacional surge del planteamiento de que hay situaciones en las que la inteligencia y la resolución del problema no es la atención principal, sino ofrecer algo interesante, una cuestión expresiva que requiere creatividad.

## Aplicaciones

La Creatividad Computacional tiene aplicaciones en el ámbito de los videojuegos, como puede ser:
* Generación procedimental de contenidos (niveles, misiones, tramas, etc).
* Imitación de seres humanos.

## Puntos clave

Enfoque de Generador:
Fingir humanidad y generar contenidos actuando y pensando humanamente. Frente al enfoque Agente, en este tipo de enfoque se plantea tratar el mundo (personajes incluidos) como un todo.
Ejemplo: En el juego Grand Theft Auto 3 (DMA Design, 2001) la simulación de tráfico y peatones se calcula según la región y el momento del día, y sólo allí donde esté el jugador se materializa
Inteligencia vs Creatividad
A pesar de que la relación entre inteligencia y creatividad sigue siendo objeto de debate, la teoría del umbral propone que para manifestar mucha creatividad hace falta necesariamente tener inteligencia por encima de la media.
Historia de la CC
La Creatividad Computacional es reciente, sin embargo ya hay sucesos muy interesantes en los que ha resultado de utilidad:
-Composición automática de música. Flavors Band (1984) fue un lenguaje abierto a la improvisación musical del Jazz.
-Aplicaciones en pintura a través de robótica. The Painting Fool (2015).
-Actualmente están habiendo avances en generación de novelas, poesía, ciencia y humor.
Tipos de creatividad
-Creatividad combinatoria, consta de coger ideas comunes y combinarlas de manera poco común. -Creatividad exploratoria, se basa en aplicar reglas e indagar a lo largo de todo el espacio de búsqueda. -Creatividad transformadora, su tarea es redefinir el espacio de búsqueda entero, cambiando el paradigma entero.
Estos tipos están propuestos por Margaret Ann Boden, profesora de investigación de ciencia cognitiva en el departamento de informática en la Universidad de Sussex.
La Creatividad Computacional, desde un punto de vista práctico es similar a la llamada Inteligencia Computacional (computación evolutiva, algoritmos genéticos, razonamiento de enjambre, redes neuronales...) y hasta emerge del comportamiento del sistema, como autómatas celulares.
Evaluación de la CC
Muchos expertos consideran que tests como el de Turing no sirven para evaluar o no tienen en cuenta el proceso creativo. Algunas de las métricas más habituales miden la novedad, el interés, la sorpresa, el propio valor de la idea o artefacto generado. Hay otra forma de evaluar más centrada en la expresividad, en la humanidad que demuestra el sistema. Existen incluso retos con este enfoque, como Human-like Bot Competition.
# Inteligencia artificial para videojuegos/Calendario del curso/Curso 2017-2018

Este es el calendario utilizado en el curso académico 2017-2018 para organizar las clases de la asignatura de grado oficial universitario donde se trabaja sobre este proyecto de aprendizaje. Los jueves (2 hora cada día) se dedican a exponer en el AULA los contenidos teóricos de las distintas lecciones, generalmente en forma de clase magistral y a veces con el formato de taller colaborativo donde entre otras cosas se proponen las prácticas a los alumnos. Los viernes se dedican 2 horas a trabajar en el LABORATORIO, desarrollando en unos 15 grupos pequeños, típicamente parejas de estudiantes, el contenido de las prácticas (que son la actividad principal en este proyecto de aprendizaje) y resolviendo dudas de manera más individualizada.
Al lado de cada clase figura en letra pequeña el número del grupo encargado de trasladar a la Wikiversidad todo lo visto en clase.
| Fecha | Descripción y tareas asignadas | Fecha | Descripción y tareas asignadas |
| Comienzo del cuatrimestre ||||
| 8/2/2018 | Presentación de la asignatura + Lección 1.1 [alumno 1] | 9/2/2018 | Lección 1.2 [alumno 2] + Introducción a los talleres (¡Aula!) |
| 15/2/2018 | Lección 2.1 [alumno 3] + Taller 1 [alumno 4] | 16/2/2018 | Práctica 1 |
| 22/2/2018 | Lección 2.2 [alumno 5] + Lección 2.3 [alumno 6] | 23/2/2018 | Práctica 1 |
| 1/3/2018 | Lección 2.4 [alumno 7] + Taller 2 [alumno 8] | 2/3/2018 | Práctica 2 |
| 8/3/2018 | Lección 2.5 [alumno 9] + Lección 2.6 [alumno 10] | 9/3/2018 | Práctica 2 |
| 15/3/2018 | Lección 3.1 [alumno 11] + Taller 3 [alumno 12] | 16/3/2018 | Práctica 3 |
| 22/3/2018 | Lección 3.2 [alumno 13] + Lección 3.3 [alumno 14] | 23/3/2018 | Comienzo de las vacaciones de Semana Santa |
| Vacaciones de Semana Santa ||||
| 5/4/2018 | Lección 3.4 [alumno 15] + Lección 3.5 [alumno 16] | 6/4/2018 | Práctica 3 |
| 12/4/2018 | Lección 3.6 [alumno 17] + Taller 4 [alumno 18] | 13/4/2018 | Práctica 4 |
| 19/4/2018 | Lección 4.1 [alumno 19] + Lección 4.2 [alumno 20] | 20/4/2018 | Práctica 4 |
| 26/4/2018 | Lección 4.3 [alumno 21] + Lección 4.4 [alumno 23] | 27/4/2018 | Práctica 4 |
| 3/5/2018 | Lección 4.5 [alumno 24] + Taller 5 [alumno 22] | 4/5/2018 | Práctica 5 |
| 10/5/2018 | Lección 4.6 [alumno 25] + Lección 4.7 [alumno 26] | 11/5/2018 | Práctica 5 |
| 17/5/2018 | Lección 5.1 [alumno 27] + Taller 6 [alumno 28] | 18/5/2018 | Práctica 6 |
| 24/5/2018 | Lección 5.2 [alumno 29] + Lección 5.3 [alumno 30] | 25/5/2018 | Práctica 6 |
| Fin del cuatrimestre Examen 13/6/2018 a las 9:30 (Aula por asignar) ||||
# ¿La biología tiene leyes? La evidencia experimental

| Título | ¿La biología tiene leyes? La evidencia experimental |
| Autor | R. Brandon |
| Año | 1997 |
¿La biología tiene leyes? La evidencia experimental es un artículo escrito por R. Brandon y publicado en 1997, en la revista Philosophy of Science (Proceedings), número 64, páginas 444 a 457.

## Resumen

Brandon sostiene que las regularidades en biología son contingentes, pero que aún así tienen un grado de necesidad nómica limitado, y en consecuencia un poder explicativo limitado. Según Brandon, esta concepción es la mejor manera de entender el trabajo de los teóricos de la evolución, que buscan regularidades contingentes.
Brandon establece dos contrastes con respecto a los estudios científicos: los experimentos vs. las observaciones, y el trabajo experimental vs. el trabajo descriptivo (sección 3). Esto da lugar a una tabla con cuatro combinaciones: experimentos manipulativos, experimentos no manipulativos, observaciones manipulativas y observaciones no manipulativas. Pero los contrastes no son dicotómicos, sino que existe un continuo.
En teoría evolucionista experimental, dice Brandon, la manipulación no siempre es convieniente. Al hacer estudios de laboratorio, se crean condiciones que no existen de ninguna manera en la naturaleza, y por lo tanto las conclusiones alcanzadas no pueden extenderse a la naturaleza. Esto es radicalmente distinto a lo que sucede en física o química, donde lo que se busca son leyes universales, y poco importa si las condiciones creadas en el laboratorio existen o no en la naturaleza. Esto muestra que el trabajo en teoría evolucionista experimental se entiende mejor si se lo lee como buscando regularidades contingentes en la naturaleza, y no regularidades con necesidad nómica.
Si esto es cierto, entonces la concepción clásica de la explicación científica debe ser abandonada para el caso de la biología evolucionista. Brandon sostiene que el Principio de la selección natural y otras generalizaciones en biología son verdades analíticas que aún así poseen poder explicativo. Además, sostiene que otras generalizaciones, aquellas que son contingentes y que valen para una población determinada en un tiempo determinado, soportan algunos contrafácticos, y tienen algún poder explicativo, pero de manera limitada. En consecuencia, Brandon recomienda ampliar la concepción heredada de la explicación científica, admitiendo leyes que son verdades analíticas por un lado, y leyes con necesidad nómica limitada por el otro.
# ¿Es la ciencia promotora de conocimientos verdaderos?

* Lección #Proyecto
* ¿La ciencia siempre elabora conocimientos verdaderos?
La ciencia desde hace ya muchos años ha sido la base de la existencia humana, la rama que ha ayudado al hombre a enfrentar aquello desconocido. La cuestión aquí es que aquella persona que le ha puesto nombre a las cosas y se ha hecho cargo de las mismas investigaciones ha sido el ser humano y desde que esta empezó hasta la actualidad no se le ha cuestionado en realidad si los conocimientos que nos han dado son correctos, pues para cualquier ser humano que conoce el término de la ciencia la ve como auqello certero que no puede ser cuestionable, pero estos conocimientos que nos han dado han nacido a base de teorías, lo que me ha hecho darme cuenta de que en realidad nuestra ciencia está basada en teorías que sabemos no son 100% comprobadas.
Y de ahí me nacieron miles de preguntas y cuestionamientos que me dieron a la tarea de investigar para ver si mis ideas y pensamientos sobre la ciencia habían sido cuestionados por más personas que pudieran apoyar mi punto de vista. Por ello, en este proyecto desglosaré por partes cada uno de mis cuestionamientos aportando mi punto de vista y el de más personas que comparten esta misma opinión.

### El hombre como base y creador de la ciencia

Para comenzar con este proyecto, me di a la tarea de investigar por la base de la ciencia, buscar quién la empieza e introduce en nuestro día a día, lo cual me llevó al propio ser humano, al hombre imperfecto. ¿Por qué hombre imperfecto? Bueno, en este caso tomando un punto hacia lo que es la teología, es porque el hombre por sí solo no creó el mundo ni el universo pues no es capaz de hacerlo, eso sólo pudo hacerlo un ser superior como Dios. Por lo que se entiende que el hombre realmente no sabe y no puede comprobar al 100% que lo que dice es verdad. [Continúa el texto del subtema 1]

### El temor a lo desconocido

El hombre desde el inicio de la historia y de la vida ha ido dándole nombre y una explicación a aquello que es desconocido, esto sucede porque le da un miedo el no conocer y saber para qué funciona o sirve cada cosa, por lo que decide dar una explicación que para él es válido, pero ¿realmente lo es?

### La ciencia como una verdad relativa

Para nuestra sociedad actual, la ciencia se ve como una verdad absoluta, lo cual por lo investigado y cuestionado al desarrollar este tema, he podido notar que no es así. La ciencia en realidad es una verdad relativa, pues no se puede confiar siempre en que esto sea lo correcto, pues con el paso del tiempo esto puede cambiar.

## Resumen de la lección

* [Punto principal de la lección]
* [Punto principal de la lección]

## Términos clave

* Término clave 1
* Término clave 2

## Lecturas adicionales

* [Lectura adicional 1]
* [Lectura adicional 2]

## Bibliografía

* [Texto de la referencia]
* Proyecto: [Nombre del proyecto]
* Anterior: [Nombre de la evaluación de la lección anterior] — ¿La ciencia siempre elabora conocimientos verdaderos? — Siguiente: [Nombre de la evaluación de la lección]
# ¿Es real la realidad?

| Título | ¿Es real la realidad? |
| Autor | Paul Watzlawick |
| Año | 1986 |

## Realidad de primer orden y realidad de segundo orden

No existe una realidad absoluta, sino visiones o concepciones subjetivas y en parte opuestas de la realidad, de las que se supone ingenuamente que responden a la verdadera realidad. Suelen mezclarse dos conceptos muy distintos.
La realidad de primer orden está compuesta por aquellos aspectos de la realidad que se refieren al consenso de la percepción y que se apoyan en pruebas experimentales, repetibles y por ende verificables; son las propiedades puramente físicas de las cosas.
La realidad de segundo orden se refiere a la adscripción de un sentido y un valor a las cosas del primer orden, asignados en forma subjetiva. En el ámbito de esta realidad, las reglas que se dan son arbitrarias.
Vivimos bajo la ingenua suposición de que la realidad es naturalmente tal como nosotros la vemos y que todo el que la ve de otra manera tiene que ser un malicioso o un demente; pero es absurdo suponer que hay una realidad real del segundo orden y que la conocen mejor las personas normales que los perturbados psíquicos.
La crítica a la percepción de la realidad como algo dado a nuestros sentidos, los cuales solo se encargarían de reproducirla, ya la tenemos con Emanuel Kant. Este autor sostuvo que si bien es a través de nuestros sentidos como percibimos la realidad, ésta debe primero tomar la forma que le ofrecen las categoías a priori del conocimiento, en donde destacan las de la sensibilidad: tiempo y espacio. Así eso que percibimos "la realidad" no es otra cosa que lo que se forma gracias a las categorías del conocimiento que nuestra razón posee y a la información que nos dan nuestros sentidos, en consecuencia, lo que conocemos no se nos presenta como algo dado sino, por el contrario, somos participes y creadores de eso que está frente a nosotros.

## Planolandia

Planolandia es un mundo bidimensional. Un cuadrado, habitante de Planolandia, visita en un sueño Linelandia, un mundo unidimensional, y le resulta imposible explicar la realidad de Planolandia al monarca de Linelandia, quien lo toma por loco. Sin embargo, incurre en el mismo error del que quería sacar al rey de Linelandia al calificar como insensato a su nieto, quien planteó la posibilidad de la existencia de otra dimensión. Luego aparece un habitante de Espaciolandia (mundo tridimensional) quien intenta explicarle la realidad de su mundo, pero al cuadrado le cuesta comprenderlo y cuando ve ese mundo al principio piensa que es la locura o el infierno. Sin embargo, cuando comprende que ha penetrado en una realidad totalmente nueva, desea predicar aquello que ha visto a todos pero finalmente es encarcelado por la inquisición de Planolandia.
La historia representa la relatividad de la realidad. Lo que se considera como realmente real y que no hay otra cosa que exista se pone en tela de juicio, no hay nada realmente real, sino la realidad que nosotros percibimos como real, y no hay que descartar que pueda existir otra realidad a la que aún no conocemos.
# ¿Cómo es posible la explicación biológica?

| Título | ¿Cómo es posible la explicación biológica? |
| Autor | A. Rosenberg |
| Año | 2001 |
¿Cómo es posible la explicación biológica? es un artículo escrito por A. Rosenberg y publicado en el British Journal for the Philosophy of Science, número 52, páginas 735 a 760.

## Resumen

Rosenberg sostiene que en biología no existen ni leyes estrictas ni leyes no estrictas. Su argumento en contra de las leyes estrictas se basa en la distinción entre función y estructura. Toda generalización en biología funcional tendrá que unir una clase funcional F con una clase estructural E, o una clase funcional F con otra clase funcional G. Pero en ambos casos, la ceguera de la selección natural impedirá que dicha generalización sea una ley estricta. Si la generalización es del primer tipo, entonces es contingente, pues no es necesario que todos los F sean E: algunos F podrían ser estructuralmente distintos, pues mientras esa estructura distinta cumpla la función F, la selección natural será indiferente. Del mismo modo, si la generalización es del segundo tipo, también será contingente: algunos F podrían no ser G, pues mientras cumplan la función F, a la selección natural no le importa si son G, H o W.
El argumento de Rosenberg en contra de las leyes no estrictas, o ceteris paribus, es el siguiente: a diferencia de lo que sucede en física y química, las fuerzas que deben contemplar las cláusulas ceteris paribus son infinitas. Pero si las generalizaciones en biología no son leyes estrictas o no estrictas, ¿entonces cómo es que explican? En primer lugar, Rosenberg señala que abandonar el uso de clases funcionales y limitarnos a clases estructurales, donde sí puede haber leyes estrictas, es una mala salida, pues es en el nivel funcional donde la biología produce explicaciones útiles e inteligibles para criaturas como nosotros.
Luego Ronenberg considera las propestas de Lange, Sober y Kitcher, y las rechaza. Seguimos sin entender cómo es posible la explicación biológica.
Finalmente, Rosenberg sostiene que la evolución por selección natural es un proceso universal y nomológicamente necesario, que se dá desde los niveles más bajos de organización molecular, cuando las moléculas pasan a ser lo suficientemente complejas como para replicarse con variaciones, y cuando el medio ambiente varía, cosa que está garantizada por el los factores no deterministas del universo. Las explicaciones en biología son esquemas de explicación que usan a las leyes de la selección natural como leyes implícitas (siguiendo la idea de Hempel). Las leyes de la selección natural son las únicas leyes en biología, y todas las demás ramas se ocupan de describir las contingencias históricas locales de la vida en la Tierra.
# Cálculo de la probabilidad de error para las diferentes modulaciones/Prob. de error de QPSK

${\begin{aligned}&s_{PSK}(t)=A_{c}\sum \limits _{k=-\infty }^{\infty }{p\left(t-kT_{s}\right)\cos \left(\omega _{c}t+\varphi _{k}\right)=}\\&A_{c}\sum \limits _{k=-\infty }^{\infty }{I_{k}p\left(t-kT_{s}\right)\cos \left(\omega _{c}t\right)-A_{c}\sum \limits _{k=-\infty }^{\infty }{Q_{k}p\left(t-kT_{s}\right)\sin \left(\omega _{c}t\right)}}\\&\\&y_{T}(t)=s_{T}(t)+n(t)\\&y_{T}(t)\cdot \cos \left(\omega _{c}t\right)=s_{T}(t)\cos \left(\omega _{c}t\right)+n(t)\cos \left(\omega _{c}t\right)\to H_{LPF}(f)?\to \\&y_{R}(t)=A_{R}\sum \limits _{k=-\infty }^{\infty }{I_{k}p\left(t-kT_{s}\right)+n_{I}(t)}\\&y_{R}^{'}(t)=A_{R}\sum \limits _{k=-\infty }^{\infty }{Q_{k}p\left(t-kT_{s}\right)+n_{Q}(t)}\\\end{aligned}}$
${\begin{aligned}&\cos ^{2}x+\sin ^{2}x=1\\&I_{k}^{2}+Q_{k}^{2}=1\\\end{aligned}}$
Igual que antes, la señal QPSK demodulada es equivalente a una señal polar.
${\begin{aligned}&I_{k}=\left\{\pm {\frac {1}{\sqrt {2}}}\right\}\\&Q_{k}=\left\{\pm {\frac {1}{\sqrt {2}}}\right\}\\\end{aligned}}$

### Demodulación de la señal QPSK In-Phase (Proyección horizontal de la constelación QPSK)

$a_{I_{k}}=a_{k}\cdot \cos(\varphi _{k})$
${\begin{aligned}&y_{R}(t)=A_{R}\sum \limits _{k=-\infty }^{\infty }{I_{k}p\left(t-kT_{s}\right)+n_{I}(t)}\\&I_{k}=\left\{-{\frac {1}{\sqrt {2}}},{\frac {1}{\sqrt {2}}}\right\}\\&A={\frac {1}{\sqrt {2}}}\\&a_{k}=\left\{{\begin{aligned}&a_{'1'}=A\\&a_{'0'}=-A\\\end{aligned}}\right.\\&m_{'1'}=\int _{0}^{T_{s}}{s_{'1'}(t)kp^{*}\left(t\right)\partial t}=\int _{0}^{T_{s}}{Ap(t)p^{*}\left(t\right)\partial t}=AT_{s}\\&m_{'0'}=\int _{0}^{T_{s}}{s_{'0'}(t)kp^{*}\left(t\right)\partial t}=\int _{0}^{T_{s}}{-Ap(t)p^{*}\left(t\right)\partial t}=-AT_{s}\\&V_{T}=0\\&P_{sc}=p_{'1'}\cdot Q\left({\frac {\left|V_{T}-m\right|}{\sqrt {\sigma ^{2}}}}\right)+p_{'0'}\cdot Q\left({\frac {\left|V_{T}-m\right|}{\sqrt {\sigma ^{2}}}}\right)=Q\left({\frac {AT_{s}}{\sqrt {{\frac {\eta }{2}}T_{s}}}}\right)=Q\left({\sqrt {\frac {2A^{2}T_{s}}{\eta }}}\right)\\\end{aligned}}$
Ahora, calcularemos la $E_{sc}$ :
${\begin{aligned}&A={\frac {1}{\sqrt {2}}}\\&E_{sc}=p_{'1'}\cdot E_{'1'}+p_{'0'}\cdot E_{'0'}\\&E_{'11'}=\int _{0}^{T_{s}}{s_{'1'}^{2}(t)\partial t}=A^{2}T_{s}\\&E_{'10'}=\int _{0}^{T_{s}}{s_{'0'}^{2}(t)\partial t}=A^{2}T_{s}\\&E_{sc}=A^{2}T_{s}\\&P_{sc}=Q\left({\sqrt {\frac {2A^{2}T_{s}}{\eta }}}\right)=Q\left({\sqrt {\frac {2E_{sc}}{\eta }}}\right)\\\end{aligned}}$
${\begin{aligned}&E_{s}=\log _{2}\left(M=4\right)\cdot E_{b}=2\cdot E_{b}\\&E_{s}=2\cdot E_{sc}\to E_{sc}=E_{b}\\\end{aligned}}$
$P_{b}=P_{sc}=Q\left({\sqrt {\frac {2E_{sc}}{\eta }}}\right)=Q\left({\sqrt {\frac {2E_{b}}{\eta }}}\right)$

### Demodulación de la señal QPSK Quadrature (Proyección vertical de la constelación QPSK)

$a_{Q_{k}}=a_{k}\cdot \sin(\varphi _{k})$
Es totalmente análogo, por lo que:
${\begin{aligned}&E_{sc}=p_{'1'}\cdot E_{'1'}+p_{'0'}\cdot E_{'0'}=A^{2}T_{s}\\&P_{b}=P_{sc}=Q\left({\sqrt {\frac {2E_{sc}}{\eta }}}\right)=Q\left({\sqrt {\frac {2E_{b}}{\eta }}}\right)\\\end{aligned}}$
Finalmente:
$QPSK\to P_{b}=Q\left({\sqrt {\frac {2E_{b}}{\eta }}}\right)$
# Cálculo y análisis matemático

Cálculo y análisis matemático :
| Departamento de matemática | Todas las lecciones en orden alfabético | Nivel:12-15 |
| Presentación El cálculo y el análisis matemático son herramientas fundamentales para el estudio de problemas y optimización. Es la encargada del estudio de funciones. Objetivos [Modifica] El curso de Cálculo y análisis matemático tiene como objetivos: Comprender y aplicar los conceptos de límites y continuidad de funciones reales. Interpretar el concepto de pendiente de una curva en un punto. Conocer el álgebra de derivadas. Encontrar valores extremos de una función. Conocer el álgebra de integrales. Encontrar el área bajo la curva de una función. Requisitos [Modifica] Lógica proposicional Conceptos principales [Modifica] Crear Conceptos principales. | Programa [Modifica] Crear Programa. |
| Recursos didácticos La página de discusión puede ser utilizada como centro de tutorias a menos de que se especifique otro método. [Modifica] Cálculo y análisis matemático/Conceptos básicos/Función y dominio Cálculo y análisis matemático/Definición integral de Riemann Cálculo y análisis matemático/Ejercicios resueltos de Cálculo Cálculo y análisis matemático/Sucesión YouTube > Educatina > Cálculo | Actividades Ejercicios, pruebas de conocimiento, trabajos en grupo y otras tareas. Todas ellas asociadas a sus respectivas lecciones. [Modifica] Sin actividades. |

## Índice de páginas del proyecto de aprendizaje

* Cálculo y análisis matemático/Actividades
* Cálculo y análisis matemático/Conceptos básicos/Función y dominio
* Cálculo y análisis matemático/Definición integral de Riemann
* Cálculo y análisis matemático/Ejercicios resueltos de Cálculo
* Cálculo y análisis matemático/Intervalos y su representación mediante desigualdades
* Cálculo y análisis matemático/Límite de una función/Capítulos
* Cálculo y análisis matemático/Límite de una función/Definición de límite
* Cálculo y análisis matemático/Límite de una función/Noción intuitiva de límite
* Cálculo y análisis matemático/Límite de una función/Unicidad del límite
* Cálculo y análisis matemático/Objetivos
* Cálculo y análisis matemático/Recursos
* Cálculo y análisis matemático/Requisitos
* Cálculo y análisis matemático/Sucesión
* Cálculo y análisis matemático/Tipos de funciones/Capítulos
* Cálculo y análisis matemático/Valor absoluto y sus propiedades
* Cálculo y análisis matemático/Valor absoluto y sus propiedades/Capítulos
* Cálculo y análisis matemático/Valor absoluto y sus propiedades/Definición
* Cálculo y análisis matemático/Valor absoluto y sus propiedades/Desigualdades
* Cálculo y análisis matemático/Valor absoluto y sus propiedades/Propiedades
* Límites y continuidad de funciones
* Derivadas de Funciones