El método de gradiente en línea ha sido ampliamente utilizado en el entrenamiento de redes neuronales. En este documento consideramos un algoritmo de gradiente en línea de números complejos para redes neuronales de valores complejos. Elegimos una tasa de aprendizaje adaptativa durante el procedimiento de entrenamiento. Bajo ciertas condiciones, al mostrar primero la monotonía de la función de error, se demuestra que el gradiente de la función de error tiende a cero y la secuencia de pesos tiende a un punto fijo. Se presenta un ejemplo numérico para respaldar los hallazgos teóricos.

La astronomía es la ciencia más antigua. El ser humano siempre se ha sentido fascinado por el firmamento estrellado y ha estudiado los astros con interés y dedicación, buscando siempre los recursos más adecuados. Aunque "Astronomía fundamental" no es un trabajo de divulgación, constituye una introducción accesible y muy constructiva a los grandes temas de la astrofísica y la cosmología. Presenta una descripción lúcida del contenido del universo conocido, desde los astros del Sistema Solar hasta las estrellas y las galaxias. La claridad en la exposición, así como la fluidez y la amenidad del discurso empleado, hacen que la lectura de este libro sea todo un placer para el lector.