El clima es del tipo tropical (A) si la temperatura $T_{cold} es mayor que 18 grados. $T_{cold}\geq 18$

(ID 4909)

La regla de Hebb se basa en un fen meno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlaci n se tiende a debilitar la conexi n. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante $\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

(ID 4879)

La regla de Hebb se basa en un fen meno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlaci n se tiende a debilitar la conexi n. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante $\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

(ID 4880)

La regla de Hebb se basa en un fen meno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlaci n se tiende a debilitar la conexi n. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante $\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

(ID 4881)

Si el promedio anual de precipitaciones $MAP$ es menor a diez veces el valor $P_{threshold}$ $MAP<10\times P_{threshold}$ Este ltimo se define como

(ID 4910)

$MAP<10\times P_{threshold}$ $MAP\geq 5\times P_{threshold}$

(ID 4911)

La regla de Hebb se basa en un fen meno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlaci n se tiende a debilitar la conexi n. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante $\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

(ID 4884)

La regla de Hebb se basa en un fen meno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlaci n se tiende a debilitar la conexi n. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante $\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

(ID 4888)

$MAP<10\times P_{threshold}$ $MAP\geq 5\times P_{threshold}$

(ID 4912)

La regla de Hebb se basa en un fen meno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlaci n se tiende a debilitar la conexi n. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante $\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

(ID 4883)

La regla de Hebb se basa en un fen meno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlaci n se tiende a debilitar la conexi n. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante $\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

(ID 4885)

$T_{hot}>10$ $0

(ID 4913)

$T_{hot}>10$ $0

(ID 4915)

La regla de Hebb se basa en un fen meno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlaci n se tiende a debilitar la conexi n. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante $\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

(ID 4887)

La regla de Hebb se basa en un fen meno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlaci n se tiende a debilitar la conexi n. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante $\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

(ID 4891)

La regla de Hebb se basa en un fen meno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlaci n se tiende a debilitar la conexi n. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante $\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

(ID 4893)

$T_{hot}>10$ $0

(ID 4916)

La regla de Hebb se basa en un fen meno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlaci n se tiende a debilitar la conexi n. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante $\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

(ID 4882)

La regla de Hebb se basa en un fen meno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlaci n se tiende a debilitar la conexi n. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante $\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

(ID 4892)

La regla de Hebb se basa en un fen meno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlaci n se tiende a debilitar la conexi n. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante $\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

(ID 4894)

$T_{hot}>10$ $0

(ID 4914)

La regla de Hebb se basa en un fen meno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlaci n se tiende a debilitar la conexi n. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante $\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

(ID 4886)

La regla de Hebb se basa en un fen meno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlaci n se tiende a debilitar la conexi n. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante $\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

(ID 4889)

La regla de Hebb se basa en un fen meno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlaci n se tiende a debilitar la conexi n. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante $\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

(ID 4890)

$T_{hot}>10$ $T_{cold}\leq 0$ $(P_{sdry}\geq 40 || P_{sdry}\geq\displaystyle\frac{P_{wwet}}{3} || P_{wdry}\leq\displaystyle\frac{P_{swet}}{10})$ $T_{hot}\geq 22$

(ID 4917)

$T_{hot}>10$ $T_{cold}\leq 0$ $P_{sdry}<40$ $P_{sdry}<\displaystyle\frac{P_{wwet}}{3}$ $T_{hot}\geq 22$

(ID 4920)

La regla de Hebb se basa en un fen meno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlaci n se tiende a debilitar la conexi n. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante $\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

(ID 4895)

La regla de Hebb se basa en un fen meno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlaci n se tiende a debilitar la conexi n. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante $\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

(ID 4899)

La regla de Hebb se basa en un fen meno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlaci n se tiende a debilitar la conexi n. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante $\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

(ID 4902)

La regla de Hebb se basa en un fen meno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlaci n se tiende a debilitar la conexi n. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante $\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

(ID 4905)

$T_{hot}>10$ $T_{cold}\leq 0$ $P_{wdry}<\displaystyle\frac{P_{swet}}{10}$ $T_{hot}\geq 22$

(ID 4921)

La regla de Hebb se basa en un fen meno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlaci n se tiende a debilitar la conexi n. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante $\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

(ID 4896)

La regla de Hebb se basa en un fen meno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlaci n se tiende a debilitar la conexi n. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante $\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

(ID 4900)

La regla de Hebb se basa en un fen meno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlaci n se tiende a debilitar la conexi n. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante $\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

(ID 4903)

La regla de Hebb se basa en un fen meno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlaci n se tiende a debilitar la conexi n. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante $\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

(ID 4906)

$T_{hot}>10$ $T_{cold}\leq 0$ $(P_{sdry}\geq 40 || P_{sdry}\geq\displaystyle\frac{P_{wwet}}{3} || P_{wdry}\leq\displaystyle\frac{P_{swet}}{10})$ $T_{hot}\geq 22$

(ID 4919)

La regla de Hebb se basa en un fen meno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlaci n se tiende a debilitar la conexi n. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante $\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

(ID 4897)

La regla de Hebb se basa en un fen meno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlaci n se tiende a debilitar la conexi n. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante $\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

(ID 4898)

La regla de Hebb se basa en un fen meno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlaci n se tiende a debilitar la conexi n. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante $\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

(ID 4901)

La regla de Hebb se basa en un fen meno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlaci n se tiende a debilitar la conexi n. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante $\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

(ID 4904)

$T_{hot}< 10$ $T_{hot}\leq 0$

(ID 4918)

La regla de Hebb se basa en un fen meno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlaci n se tiende a debilitar la conexi n. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante $\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

(ID 4908)

La regla de Hebb se basa en un fen meno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlaci n se tiende a debilitar la conexi n. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante $\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

(ID 4907)