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Feb 27, 2009, 5:26:46 PM (16 years ago)

Author:

Víctor de Buen Remiro

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--

TolGuiaDelUsuarioMatrix

@@ +1 @@
+[[PageOutline]]
+= Matrix = 
+Funciones que devuelven Matrix[[BR]]
+ == Función ''' + ''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix (Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve la misma matriz.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función ''' - ''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix (Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve la matriz con el signo contrario.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''$*''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix mat1 $* mat2 {Matrix mat1, Matrix mat2}
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve la matriz de productos celda a celda mat1[i,j]*mat2[i,j].Ambas matrices deben tener las mismas dimensiones.Las siguientes dos expresiones son identicas y validas en TOL mat1$*at2==WeightProd(mat1,mat2)
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''$/''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix mat1 $/ mat2 {Matrix mat1, Matrix mat2}
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve la matriz de cocientes celda a celda mat1[i,j]/mat2[i,j].Ambas matrices deben tener las mismas dimensiones.Las siguientes dos expresiones son identicas y validas en TOL mat1$/at2==WeightQuotient(mat1,mat2)
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''*''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix mat1 * mat2 {Matrix mat1, {Matrix|Real} mat2}
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve el producto de dos matrices tales que el numero de columnas de la primera matriz sea igual al numero de filas de la segunda. El segundo argumento puede ser tambien un numero Real
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''+''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix mat1 + mat2 {Matrix mat1, {Matrix|Real} mat2}
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve la suma de dos matrices con las mismas dimensiones.El segundo argumento puede ser tambien un numero Real
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''-''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix mat1 - mat2 {Matrix mat1, {Matrix|Real} mat2}
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve la resta de dos matrices con las mismas dimensiones.El segundo argumento puede ser tambien un numero Real
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''<<''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix mat1 << mat2 {Matrix mat1, Matrix mat2}
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Concatena todas las filas de de dos matrices con el mismo numero de columnas.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''ACos''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix ACos(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve el arcocoseno trigonometrico de cada elemento de una matriz.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''ACosH''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix ACosH(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve el arcocoseno hipergeometrico de cada elemento de una matriz.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''ARMAACov''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix ARMAACov(Polyn ar, Polyn ma, Real n [, Real sigma=1])
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve la matriz de autovarianzas de orden n del proceso ARMA
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''ARMATACov''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix ARMATACov(Polyn ar, Polyn ma, Real n)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Calcula la función de autocovarianzas teórica de un modelo ARMA hasta el orden n.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/bmodel/estim.cpp tol/btol/bmodel/estim.cpp] 
+
+ == Función '''ASin''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix ASin(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve el arcoseno trigonometrico de cada elemento de una matriz.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''ASinH''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix ASinH(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve el arcoseno hipergeometrico de cada elemento de una matriz.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''ATan''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix ATan(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve la arcotangente trigonometrica de cada elemento de una matriz.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''ATanH''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix ATanH(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve la arcotangente hipergeometrica de cada elemento de una matriz.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''Abs''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix Abs(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve el valor absoluto de cada elemento de una matriz.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''And''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix And(Matrix M1, Matrix M2 [, Matrix M3, ...])
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve el AND logico de todos los argumentos.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''AutoCor''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix AutoCor(Serie ser, Real n)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve el vector de autocorrelaciones muestrales de dimension n de una serie entre dos fechas.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''AutoCov''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix AutoCov(Serie ser, Real n)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve el vector de autocovarianzas muestrales de dimension n de una serie entre dos fechas.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''BackDifEq''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix BackDifEq(Ratio R, Matrix X, Matrix X0=0, Matrix Y0=0)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+.Resuelve la ecuacion en diferencias Y = R(F)*X con los valores iniciales X0, Y0.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''BootsSample''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix BootsSample(Set model, Code Estim, Code GetEffect, Code GetNoiseStruct, Code GetParam, Code GetResiduals, Code NewModel, Real B)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Ejecuta un bootstrap
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''BrockwellCov''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix BrockwellCov(Matrix ACOR, Real n)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve la matriz de covarianzas del vector de autocorrelaciones.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''BrockwellInvDiag''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix BrockwellInvDiag(Matrix ACOR, Real n)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve el vector de inversos de desviaciones estandar del vector de autocorrelaciones.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''Choleski''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix Choleski(Matrix M)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve la matriz triangular inferior de Choleski de una matriz simetrica y definida positiva.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''CholeskiInverse''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix CholeskiInverse(Matrix M)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Aplica el metodo de factorizacion de Choleski para invertir una matriz simetrica y definida positiva.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''CokeBoots''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix CokeBoots(Set model, Code Estim, Code GetEffect, Code GetNoiseStruct, Code GetParam, Code GetResiduals, Code NewModel, Real B)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Ejecuta un bootstrap
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''Col''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix Col(Real x1 [, Real x2, ...])
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve una matriz columna [[x1],[x2],...,[xn]].
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''ColumnPivots''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix ColumnPivots(Matrix x)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve una matriz con el indice del elemento de maximo valor absoluto para cada columna.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''ConcatColumns''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix ConcatColumns(Matrix mat1 [, Matrix mat2, ...])
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Concatena todas las columnas de una lista de matrices con el mismo numero de filas.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''ConcatRows''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix ConcatRows(Matrix mat1 [, Matrix mat2, ...])
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Concatena todas las filas de una lista de matrices con el mismo numero de columnas.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''Cor''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix Cor(Matrix s)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve la matriz de correlacion entre las filas de una matriz.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''Cos''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix Cos(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve el coseno trigonometrico de cada elemento de una matriz.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''CosH''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix CosH(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve el coseno hipergeometrico de cada elemento de una matriz.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''Cov''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix Cov(Matrix s)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve la matriz de covarianzas entre las filas de una matriz.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''DBMatrix''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix DBMatrix(Text consulta [, Real valorDefecto=0])
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve una matriz cuyos datos vienen dados por una consulta a la base de datos abierta. Dicha consulta debe devolver sólo campos numéricos.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/bdb/bdspool.cpp tol/btol/bdb/bdspool.cpp] 
+
+ == Función '''Diag''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix Diag(Real n, Real x, [Real direccion=1])
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve una matriz diagonal de dimension n y valores diagonales todos iguales a x.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''DifEq''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix DifEq(Ratio R, Matrix X, Matrix X0=0, Matrix Y0=0)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+.Resuelve la ecuacion en diferencias Y = R(B)*X con los valores iniciales X0, Y0.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''DurbinAutoReg''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix DurbinAutoReg(Matrix acor, Real n)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve la matriz de polinomios autoregresivos de Durbin-Levinson de una matriz de autocorrelaciones dada hasta el grado n.En la fila k-esima aparecen los opuestos de los k coeficientes de grado no nulo pues el de grado 0 siempre es 1.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''Eq''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix Eq(Matrix M1, Matrix M2 [, Matrix M3, ...])
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve cierto si cada argumento es igual que el siguiente.
+Tambien puede invocarse como EQ
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''EvalPol''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix EvalPol(Polyn p, Matrix x)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Evalua la funcion polinomial correspondiente en cada celda de la matriz dada.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''Exp''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix Exp(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve la exponencial de cada elemento de una matriz.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''F01''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix F01(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve la funcion de distribucion normal estandar de cada celda de una matriz.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''Floor''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix Floor(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve el valor truncado de cada elemento de una matriz.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''Frequency''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix Frequency(Matrix M, Real n [, Real min, Real max])
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Hace un analisis de frecuencia de n intervalos para la primera columna de una matriz M. Devuelve una matriz con dos columnas. En la primera columna contiene el limite superior de cada intervalo. En la segunda columna contiene el numero de valores de M que pertenecen a cada intervalo.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''GE''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix GE(Matrix M1, Matrix M2 [, Matrix M3, ...])
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve cierto si cada argumento es mayor o igual que el siguiente.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''GT''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix GT(Matrix M1, Matrix M2 [, Matrix M3, ...])
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve cierto si cada argumento es mayor que el siguiente.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''GaussInverse''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix GaussInverse(Matrix M)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Aplica el metodo de reduccion de Gauss para invertir una matriz cuadrada.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''GaussReduction''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix GaussReduction(Matrix mat, Real n)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Aplica el metodo de reduccion de Gauss a las n primeras columnas de una matriz.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''Gaussian''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix Gaussian(Real filas, Real columnas, Real nu, Real sigma)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve una matriz de numeros con distribucion normal(mu,sigma^2) independientes.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''GetNumeric''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix GetNumeric(Set ejemplo)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Construye un conjunto semejante al ejemplo dado en el que , opcionalmente, se sustituyen los datos numericos por los datos de la matriz dada.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''GibbsConstrainedMNormal''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix GibbsConstrainedMNormal(Matrix mu, Anything A, Matrix B, Matrix b [, Real s2=1.0, Real size=100, Real burning=3, Matrix X0=0])
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Genera una cadena de markov a partir de una multinormal X ~ N_R[mu, s2*A] restringida a la region R, donde R viene dada por un sistema de desigualdades lineales Bx <= b.
+
+Parametros:
+
+     mu: parametro media de la distribucion N_R.
+   s2,A: s2*A es parametro covarianza de la distribucion N_R. Ver debajo la descripcion del parametro A.
+    B,b: B*X<=b define la region R asociada a las restricciones lineales.
+   size: tamaño de la cadena de markov solicitado.
+burning: numero de muestras descartadas.
+     X0: punto inicial de la cadena. Debe pertencer a R, es decir B*X0<=b.
+
+Descripcion de la matriz de covarianza:
+
+La matriz de covarianza SIGMA=s2*A puede darse en forma de Matriz (Matrix) o conjunto (Set)
+
+            Matrix A: se utiliza cholesky como metodo de factorizacion de A
+  [["FULL_CHOL", A]]: se utiliza cholesky como metodo de factorizacion de A, es equivalente a pasar la matriz A como argumento.
+  [["FACT_CHOL", L]]: L es el factor cholesky de A, se asume que A = L*L'
+ [["FACT_ICHOL", L]]: L es el factor cholesky de A^-1, se asume que  A^-1 = L*L'
+   [["FULL_SVD", A]]: se utiliza SVD como metodo de factorizacion de A A
+[["FACT_SVD", V, W]]: factorizacion SVD de A, se asume que A = V*W^2*V'
+[["FACT_ISVD", V W]]: factorizacion SVD de A^-1, se asume que A^-1 = V*W^2*V
+  [[Text "DIAG", D]]: A=D es una matriz diagonal.
+
+Las matrices diagonales D o W se pueden especificar como vectores filas o columnas o como matriz cuadrada de la cual solo la diagonal es considerada.
+
+Si la dimension del vector mu es 1, entonces el argumento A no tiene significado y se simula una normal unvariante truncada con parametro media mu(1,1) y varianza s2.
+
+Ejemplo:
+
+    Matrix mu = Col(2.0, 2.0);
+    Matrix COV = ((1.0, 4/5.0),(4/5.0, 1.0));
+    Matrix B = ((-1.0, 1.0), (0.0, -1.0));
+    Matrix b = Col(0.0, 0.0);
+    Matrix MCsample = GibbsConstrainedMNormal(mu, COV, B, b, 1, 100);
+
+Referencias:
+
+La implementacion esta basada en "Eficient Gibbs Sampling of Truncated Multivariate Normal with Application to Constrained Linear Regression" : http://www.stat.colostate.edu/~rdavis/papers/CLR.pdf
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''GibbsRectangleMNormal''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix GibbsRectangleMNormal(Matrix mu, Anything COV, Matrix corner1, Matrix corner2 [, Real s2=1, Real size=1])
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Genera una cadena de markov para una multinormal truncada donde la zona de muestreo es el rectangulo multidimensional definido por las esquinas c1,c2. El parametro 'size' indica el tamaño de la cadena.
+La matriz de covarianza COV puede especificarse en diversas formas:
+  Matrix COV : iternamente se usa cholesky para descomponer la matrix
+  [[Text "FULL_CHOL" Matrix COV]] : iternamente se usa cholesky para descomponer la matrix, es similar a dar solo Matrix COV
+  [[Text "FACT_CHOL" Matrix L]] : se asume que COV = L*L'  [[Text "FACT_ICHOL" Matrix L]] :  se asume que COV^-1 = L*L'  [[Text "FULL_SVD" Matrix COV]] : se usa SVD internamente para descomponer COV  [[Text "FACT_SVD" Matrix L]] :  se asume que COV = V*W^2*V'  [[Text "FACT_ISVD" Matrix L]] :  se asume que COV^-1 = V*W^2*V  [[Text "DIAG", D]] : se asume que COV es una matriz diagonal siendo D un vector columna con los elementos de la diagonal de COV.
+
+Las matrices diagonales D o W se pueden especificar como vectores filas o columnas o como matriz cuadrada de la cual solo la diagonal es considerada.
+
+Ejemplo:
+
+    Matrix mu = Col(0.0, 2.0);
+    Matrix COV = ((1.0, 4/5.0),(4/5.0, 1.0));
+    Matrix c1 = Col(-1.0, 0.5);
+    Matrix c2 = Col(1.0, 1.5);
+    Matrix MCsample = GibbsRectangleMNormal(mu, COV, c1, c2, 1, 100);
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''GibbsSampler''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix GibbsSampler(Set Conditionals, Real BurningPeriod, Real SampleSize)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Muestreo multidimensional mediante Gibbs sampler
+
+Argumentos:
+
+   Conditionals --> especificación de las densidades de cada uno de los parámetros
+                    condicionados al resto de los parámetros. Una densidad condicional
+                    la podemos definir de dos formas:
+                    1- Sabemos generar las muestras del parámetro condicionado. La densidad
+                       se define como un conjunto formado por el generador de muetras de la
+                       densidad y un conjunto de datos externos. Ejemplo: [[RNormalX, Mydata]]
+                       El prototipo del generador debe ser:
+                           Real (Matrix CondParameters, Real Previous, Set data)
+
+                           CondParameters -> valor de los parámetros condicionantes.
+                           Previous       -> valor previo del parámetro condicionado.
+                           data           -> datos globales, necesarios para la evaluación
+                                             del generador.
+
+                    2- Solo sabemos evaluar la densidad (hasta un factor constante) o el
+                       logaritmo de la densidad (menos un término constante). La densidad se
+                       define por un evaluador de la misma, un intervalo de evaluación y un flag
+                       indicando si se evalua la densidad o el logaritmo de la densidad,
+                       Ejemplo: [[LogNormalX,MyData,-100,100,1]]. El prototipo del generador debe ser:
+                           Real (Real X, Matrix CondParameters, Real Previous, Set data)
+
+                           X -> valor del dominio donde evaluar la densidad.
+                           Resto de parametros descritos en 1-
+  BuringPeriod --> Número de muestra a descartar inicialmente.
+  SampleSize   --> Tamaño de muestras a generar. El valor de retorno de la función es una matriz donde
+                   las filas son la muetras de la variable y las columnas los valores de los parámetros.
+
+Ejemplo:
+
+
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/gibbssampler.cpp tol/btol/matrix_type/gibbssampler.cpp] 
+
+ == Función '''Gradient''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix Gradient(Code function, Matrix point)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Determina el gradiente de una funcion evaluada en un punto dado.          
+Argumentos:                                                               
+function ---> funcion a analizar,                                         
+point    ---> punto de calculo del gradiente                              
+
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''IfMat''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix IfMat(Matrix condition, Matrix A, Matrix B)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Para cada celda (i,j) si condition(i,j) es cierto devuelve A(i,j) y si no B(i,j).
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''InvF01''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix InvF01(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve la funcion inversa de la distribucion normal estandar de cada celda de una matriz.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''InvPartAutoCor''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix InvPartAutoCor(Serie ser, Real n)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve el vector de autocorrelaciones parciales inversas muestrales de dimension n de una serie entre dos fechas.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''InverseAutoCor''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix InverseAutoCor(Serie ser, Real n)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve el vector de autocorrelaciones inversas muestrales de dimension n de una serie entre dos fechas.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''InverseDiag''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix InverseDiag(Matrix M)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve la inversa de una matriz diagonal
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''IsFinite''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix IsFinite(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve cierto en cada celda que contenga un numero finito conocido.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''IsNegInf''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix IsNegInf(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve cierto en cada celda que contenga el infinito negativo.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''IsPosInf''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix IsPosInf(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve cierto en cada celda que contenga el infinito positivo.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''IsUnknown''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix IsUnknown(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve cierto en cada celda que contenga un numero desconocido.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''Kernel''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix Kernel(Matrix A)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve una base ortonormal del nucleo de una matriz A, es decir, la matriz K mas grande para la que se cumple que 
+        A*K   = 0 
+        K'*K = I 
+
+
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''KroneckerProduct''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix KroneckerProduct(Matrix A, Matrix B)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+En matematicas, el producto de Kronecker, denotado por una x dentro de un circulo, es una operacion de dos matrices de tamaño arbitrario dando por resultado la matriz del bloque (aij*B).  Es un caso especial de un producto del tensor. El producto de Kronecker no se debe confundir con la multiplicacion usual de matrices, que es una operacion enteramente distinta.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''LE''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix LE(Matrix M1, Matrix M2 [, Matrix M3, ...])
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve cierto si cada argumento es menor o igual que el siguiente.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''LT''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix LT(Matrix M1, Matrix M2 [, Matrix M3, ...])
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve cierto si cada argumento es menor que el siguiente.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''LTInverse''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix LTInverse(Matrix L)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Aplica el metodo de reduccion de Gauss para invertir una matriz cuadrada triangular inferior. Para sistemas triangulares más generales use TrSolve pasando Diag(n,1) como argumento B
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''LTSolve''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix LTSolve(Matrix L, Matrix B)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Aplica el metodo de reduccion de Gauss para resolver el sistema lineal L*X=B donde L es triangular inferior. Para sistemas triangulares más generales use TrSolve
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''LinComb''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix LinComb(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve las ecuaciones de las combinaciones lineales de las filas de una matriz que se anulan, si se trata una matriz regular, o la matriz vacia en otro caso.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''Log''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix Log(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve el logaritmo natural de cada elemento de una matriz.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''Log10''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix Log10(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve el logaritmo decimal de cada elemento de una matriz.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''MatAppendFile''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix MatAppendFile(Text nombreFichero, Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Añade la matrix 'mat' al fichero 'nombreFichero'.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''MatReadFile''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix MatReadFile(Text nombreFichero)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Lee una matriz de un fichero en formato binario
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''MatReadRows''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix MatReadRows(Text filename, Real firstRow, Real numRows [, Real thinning=1])
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Lee un rango de filas de una matriz de un fichero en formato binario
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''MatWriteFile''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix MatWriteFile(Text nombreFichero, Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Escribe una matriz en un fichero en formato binario
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''Max''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix Max(Matrix M1, Matrix M2 [, Matrix M3, ...])
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve el maximo de todos los argumentos.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''MetropolisHastings''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix MetropolisHastings(Set BlockDef, Real Burning, Real Size [,Set Workspace, Set Monitor])
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Algoritmo Metropolis-Hastings para simular una distribución multivariada. Usa un algoritmo 'block-at-a-time'
+
+Argumentos:
+
+   Burning - número de muestras a descartar inicialmente
+      Size - número de muestras a generar. El resultado es una matriz con Size columnas y tantas filas como parámetros se simulen.
+  BlockDef - Conjunto que define cada uno de los bloques en los que se particiona el vector de parametros conjunto.
+
+  La definción de un bloque es a su vez un Set con la siguiente structura:
+
+    [1] - tamaño del bloque, debe ser > 0
+    [2] - tipo de muestreo a utilizar en el bloque, debe ser: 0 -> sampler directo, 1 -> 'random walk', 2 -> MH genérico.
+    [3] - estado inicial del bloque en forma de vector columna
+    [4] - datos específicos del bloque
+    [5] - Matrix SamplerCode(Matrix X, Matrix CX, Matrix join, Set blk_data [, Real ID_workspace])
+          Generador para este bloque. Si [2] es 0 entonces este código es el generador para la densidad condicional completa del bloque.
+          En cualquier otro caso es el código que genera candidatos a ser considerados en el test MH de este bloque.
+          Tiene los siguientes argumentos:
+                 X - es el valor actual de los paramétros para este bloque
+                CX - es el vector conjunto excepto este bloque
+
+              join - es el vector conjunto de parámetros
+          blk_data - son datos espcíficos del bloque
+
+          ID_workspace - identificador a ser usado en MHSetWorkspace o MHGetWorkspace según se necesite
+
+    Si [2] no es 0 entonces necesitamos 2 argumentas extras:
+
+      [6] - Matrix TargetDenCode(Matrix X, Matrix CX, Matrix join, Set blk_data [, Real ID_workspace])
+            Evalúa log pi(x) -- el log de la densidad objetivo
+      [7] - valor Real que indica si el kernel q(x,y) is simétrico,
+            puede ser 0 -> no simétrico or 1 -> simétrico
+
+    Si [7] es 0 entonces necesitamos un argumento más:
+
+      [8] - Real KernelDenCode(Matrix Y, Matrix X, Matrix CX, Matrix join, Set blk_data [, Real ID_workspace])
+            Evalúa log q(x,y) -- el log de la densidad generadora de candidatos
+
+  Workspace - Es un Set que sera manipulado por el Code  de usuario en cada bloque.
+              Cada Code de usuario invocado por el MH recibirá un identificador de workspace
+              que puede utilizarse para modificar este Set. El identificador de workspace es
+              el argumento ID_workspace del Code de usuario.
+  Monitor - Define a monitor of the MH's chain. It is a set with at least 4 elements:
+            [1] - tipo de Monitor, es un texto que puede tomar los valores: "csv".
+            [2] - nombre del monitor. Si el tipo es "csv", es el nombre de un archivo donde se escribirá la cadena.
+            [3] - frecuencia de actualizació del monitor. Es un valor entero que indica cada cuantas muestras se actualiza el Monitor.
+            [4] - discartar bloque de muestras previo. Puede tomar los valores 0 ó 1. 0 indica que la matriz resultante contendrá toda la muestra.
+                  1 significa que la matriz resultante contendrá un número de muestras igual al valor de 'frequency' en lugar de 'size'.
+
+Ejemplo:
+
+
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/gibbssampler.cpp tol/btol/matrix_type/gibbssampler.cpp] 
+
+ == Función '''Min''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix Min(Matrix M1, Matrix M2 [, Matrix M3, ...])
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve el minimo de todos los argumentos.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''MinimumResidualsSolve''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix MinimumResidualsSolve(Matrix M, Matrix B [, Real chop=1.49012e-008, Matrix X0=Tra(M)*B,Real maxIter=20*Columns(M)])
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Aplica el metodo de los Minimos Residuos para resolver el sistema lineal M*X=B comenzando por el valor inicial <X0> y continuando hasta  que el error sea menor que <chop> o se supere el número de iteraciones indicadas.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''MtMSqr''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix MtMSqr(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve el producto de una matriz por si misma
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''MultiFitLinear''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix MultiFitLinear(Matrix A, Matrix b)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Calcula la solucion de mejor ajuste del sistema b = A x.               
+El calculo emplea la descomposicion en valor singular de la matriz A.  
+Argumentos:                                                            
+A ---> matriz                                                          
+b ---> vector de terminos independientes                              
+
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''NE''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix NE(Matrix M1, Matrix M2 [, Matrix M3, ...])
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve cierto si cada argumento no es igual que el siguiente.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''NormDiag''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix NormDiag(Matrix m)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve una matriz equivalente a m con diagonal unitaria.Por ejemplo, dada una matriz de covarianzas devuelve la decorrelaciones. Si m no es una matriz cuadrada muestra un error.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''Not''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix Not(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve el No logico de una matriz.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''Or''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix Or(Matrix M1, Matrix M2 [, Matrix M3, ...])
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve el OR logico de todos los argumentos.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''OrthonormalCompletion''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix OrthonormalCompletion(Matrix mat, Real m)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Añade columnas a una matriz ortonormal para obtener una matriz ortonormal de m columnas.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''PCor''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix PCor(Matrix s)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve la matriz de correlacion parciales entre las filas de una matriz.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''PartAutoCor''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix PartAutoCor(Serie ser, Real n)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve el vector de autocorrelaciones parciales muestrales de dimension n de una serie entre dos fechas.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''PivotByColumns''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix PivotByColumns(Matrix x, Matrix p)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve la matriz x pivotada por columnas.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''PivotByRows''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix PivotByRows(Matrix x, Matrix p)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve la matriz x pivotada por filas.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''PolMat''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix PolMat(Polyn pol,Real filas, Real columnas)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve la representacion matricial de un polinomio de retardos.Si el polinomio no contiene términos en F, entonces se trata de una matriz triangular inferior que tiene todos los valores de la diagonal principal iguales al coeficiente de grado 0 del polinomio, y los de las diagonales inferiores iguales al coeficiente del grado correspondiente. Si tiene térmnos en F, ocurre de forma análoga con las diagonales superiores
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''PostProdDiag''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix PostProdDiag(Matrix m, Matrix d)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Multiplica por la derecha una matriz <m> por la matriz diagonal cuyos elementos en la diagonal principal son los de la matriz fila <d>
+  PostProdDiag(m,d) == m*SetDiag(MatSet(d)[1])
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''PreProdDiag''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix PreProdDiag(Matrix d, Matrix m)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Multiplica por la derecha una matriz <m> por la matriz diagonal cuyos elementos en la diagonal principal son los de la matriz fila <d> 
+  PreProdDiag(d,m) == SetDiag(MatSet(d)[1])*m
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''PseudoInverseDiag''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix PseudoInverseDiag(Matrix M , Real corte)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve la pseudo-inversa de una matriz diagonal inviertiendo los elementos de la diagonal con valor absoluto mayor o igual que el valor de corte dado.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''Quantile''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix Quantile(Matrix mat, Matrix p)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve el cuantil de probabilidad p de todos los elementos de una matriz.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''RPow''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix RPow(Matrix mat, Real x)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve la potencia de cada elemnto de una matriz a un numero real.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''RProd''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix RProd(Matrix mat, Real x)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve el producto de cada elemento de una matriz por un numero real.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''RSum''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix RSum(Matrix mat, Real x)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve la suma de cada elemnto de una matriz y un numero real.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''Rand''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix Rand(Real filas, Real columnas, Real min, Real max)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve una matriz de numeros con distribucion uniforme[min, max] independientes.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''RandCombination''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix RandCombination(Real numComb, Real m, Real n)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve una matriz con m permutaciones de n numeros tomados de n en n.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''RandConstrainedMNormal''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix RandConstrainedMNormal(Matrix mu, Anything COV, Matrix B, Matrix b [, Real s2=1.0, Real burning, Real size=3, Matrix X0=0])
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Realiza una muestra a partir de una multinormal truncada donde la zona de muestreo viene dada por un sistema de desigualdades lineales Bx <= b. El parametro 'size' indica el tamaño de la cadena de markov a generar para obtener la muestra.
+La matriz de covarianza COV puede especificarse en diversas formas:
+  Matrix COV : iternamente se usa cholesky para descomponer la matrix
+  [[Text "FULL_CHOL" Matrix COV]] : iternamente se usa cholesky para descomponer la matrix, es similar a dar solo Matrix COV
+  [[Text "FACT_CHOL" Matrix L]] : se asume que COV = L*L'
+  [[Text "FACT_ICHOL" Matrix L]] :  se asume que COV^-1 = L*L'
+  [[Text "FULL_SVD" Matrix COV]] : se usa SVD internamente para descomponer COV
+  [[Text "FACT_SVD" Matrix L]] :  se asume que COV = V*W^2*V'
+  [[Text "FACT_ISVD" Matrix L]] :  se asume que COV^-1 = V*W^2*V
+  [[Text "DIAG", D]] : se asume que COV es una matriz diagonal siendo D un vector columna con los elementos de la diagonal de COV.
+
+Las matrices diagonales D o W se pueden especificar como vectores filas o columnas o como matriz cuadrada de la cual solo la diagonal es considerada.
+
+Ejemplo:
+
+    Matrix mu = Col(2.0, 2.0);
+    Matrix COV = ((1.0, 4/5.0),(4/5.0, 1.0));
+    Matrix B = ((-1.0, 1.0), (0.0, -1.0));
+    Matrix b = Col(0.0, 0.0);
+    Matrix sample = RandConstrainedMNormal(mu, COV, B, b, 1, 100);
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''RandIWishart''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix RandIWishart(Real v, Matrix S)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Random Wishart (mu, S). 
+Si W es InvWishart(mu,S) entonces W^{-1} es Wishart(mu, S^{-1})
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''RandMultinomial''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix RandMultinomial(Real filas, Real N, Matrix p)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve una matriz de filas distribuidas como multinomiales con tamaño poblacional <N> y vector de probabilidades <p>
+.Esta funcion llama a la funcion GSL gsl_ran_multinomial: http://www.network-theory.co.uk/docs/gslref/TheMultinomialDistribution.html 
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''RandPermutation''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix RandPermutation(Real m, Real n)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve una matriz con m permutaciones de n numeros.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''RandRectangleMNormal''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix RandRectangleMNormal(Matrix mu, Anything COV, Matrix corner1, Matrix corner2 [, Real s2=1, Real size=1])
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Realiza una muestra a partir de una multinormal truncada donde la zona de muestreo es el rectangulo multidimensional definido por las esquinas c1,c2. El parametro 'size' indica el tamaño de la cadena.
+La matriz de covarianza COV puede especificarse en diversas formas:
+  Matrix COV : iternamente se usa cholesky para descomponer la matrix
+  [[Text "FULL_CHOL" Matrix COV]] : iternamente se usa cholesky para descomponer la matrix, es similar a dar solo Matrix COV
+  [[Text "FACT_CHOL" Matrix L]] : se asume que COV = L*L'  [[Text "FACT_ICHOL" Matrix L]] :  se asume que COV^-1 = L*L'  [[Text "FULL_SVD" Matrix COV]] : se usa SVD internamente para descomponer COV  [[Text "FACT_SVD" Matrix L]] :  se asume que COV = V*W^2*V'  [[Text "FACT_ISVD" Matrix L]] :  se asume que COV^-1 = V*W^2*V  [[Text "DIAG", D]] : se asume que COV es una matriz diagonal siendo D un vector columna con los elementos de la diagonal de COV.
+
+Las matrices diagonales D o W se pueden especificar como vectores filas o columnas o como matriz cuadrada de la cual solo la diagonal es considerada.
+
+Ejemplo:
+
+    Matrix mu = Col(0.0, 2.0);
+    Matrix COV = ((1.0, 4/5.0),(4/5.0, 1.0));
+    Matrix c1 = Col(-1.0, 0.5);
+    Matrix c2 = Col(1.0, 1.5);
+    Matrix MCsample = RandRectangleMNormal(mu, COV, c1, c2, 1, 100);
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''RandTruncatedMultNormal''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix RandTruncatedMultNormal(Matrix mu, Matrix L, Matrix corner1, Matrix corner2, [Real s2=1, Real size=1, Real test=true])
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Realiza una muestra a partir de una multinormal truncada donde la zona de muestreo es el rectangulo multidimensional definido por las esquinas c1,c2.
+Por razones de eficiencia la matriz de covarianzas viene dada por la descomposicion triangular cov=L*Tra(L)
+El parametro 'size' indica el tamaño de la cadena.
+Si L es la matriz 1x1 con el elemento 1 entonces la matriz de covarianzas se asumira unitaria.
+Si test==Cierto la funcion chequeara que todos los valores devueltos cumplen las restricciones
+.Ejemplo:
+
+    Matrix mu  = Col(0, 2);
+    Matrix Cov = ((1, 4/5),(4/5, 1));
+    Matrix L   = Choleski(Cov);
+    Matrix c1  = Col(-1, 0.5);
+    Matrix c2  = Col( 1, 1.5);
+    Matrix MCsample = RandTruncatedMultNormal(mu, L, c1, c2, 1, 100);
+
+
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''RandWishart''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix RandWishart(Real v, Matrix S)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Random Wishart (mu, S).
+Es el mismo ointerfaz que en Gelman et al., p574
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''RegressionCoef''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix RegressionCoef(Matrix s)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve la matriz de regresion entre las filas de una matriz.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''Reverse''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix Reverse(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve la matriz con las filas y columnas en orden inverso.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''Round''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix Round(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve el valor redondeado de cada elemento de una matriz.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''Row''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix Row(Real x1 [, Real x2, ...])
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Crea una matriz fila [[x1,x2,...,xn]].
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''RowPivots''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix RowPivots(Matrix x)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve una matriz con el indice del elemento de maximo valor absoluto para cada columna.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''SerFrequency''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix SerFrequency(Serie ser, Real partes [, Real min, Real max])
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Hace un analisis de frecuencia de n intervalos para una serie S. Devuelve una matriz con dos columnas. En la primera columna contiene el limite superior de cada intervalo. En la segunda columna contiene el numero de valores de S que pertenecen a cada intervalo.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''SerMat''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix SerMat(Serie ser)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve una matriz fila a partir de los datos de una serie.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''SerSetMat''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix SerSetMat(Set s [, Date desde, Date hasta] )
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve una matriz cuyas filas son los datos de las series de un conjunto.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''SetCol''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix SetCol(Set s)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve una matriz columna a partir de un conjunto de reales.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''SetDiag''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix SetDiag(Set diagValues)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Crea una matriz diagonal con los elementos de un conjunto de numeros reales.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''SetMat''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix SetMat(Set s)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve una matriz a partir de un conjunto de conjuntos de numeros reales.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''SetRow''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix SetRow(Set s)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve una matriz fila a partir de un conjunto de reales.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''SetSum''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix SetSum(Set cto)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve el sumatorio de todas las matrices de un conjunto.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''SetTriang''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix SetTriang(Matrix v, Text UPLOSI)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Convierte un vector fila en:
+  una matriz triangular superior si <UPLOSI>=="U" 
+  una matriz triangular inferior si <UPLOSI>=="L" 
+  una matriz simetrica si <UPLOSI>=="S" 
+El tamaño del vector <v> debe ser un entero k tal que k=n*(n+1)/2, siendo n el tamaño de la matriz cuadrada resultante
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''ShermanMorrisonInverse''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix ShermanMorrisonInverse(Matrix M)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Aplica el metodo de Sherman-Morrison para invertir una matriz rala sin ceros en la diagonal.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''ShermanMorrisonPseudoInverse''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix ShermanMorrisonPseudoInverse(Matrix M)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Aplica el metodo de Sherman-Morrison para invertir una matriz rala sin ceros en la diagonal.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''Sign''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix Sign(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve el signo de cada elemento de una matriz.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''Sin''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix Sin(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve el seno trigonometrico de cada elemento de una matriz.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''SinH''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix SinH(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve el seno hipergeometrico de cada elemento de una matriz.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''SliceSampler1D''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix SliceSampler1D(Code logf, Real L, Real U [, Real x0=(L+U)/2, Real size=1, Real burn=0, Set data=Empty, Real w=1, Real m=+Inf])
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''Solve''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix Solve(Matrix M, Matrix B)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Aplica el metodo de reduccion de Gauss para resolver el sistema lineal M*X=B.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''Sort''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix Sort(Matrix mat, Set criterium)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Ordena las filas de una matriz dado un criterio mezclado de columnas ascendentes y descendentes. Por ejemplo, criterium=[[-2,3]] ordena por la segunda columna descendente y por la tercera ascendente en caso de empate.Devuelve la matriz de permutación tal que PivotByRows(mat,p) es la matriz ordenada.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''SpectralDensity''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix SpectralDensity(Matrix acor, Real periodicidad, Real partes)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve la funcion de densidad espectral de las autocorrelaciones.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''SqRt''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix SqRt(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve la raiz cuadrada de cada elemento de una matriz.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''Sqrt''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix Sqrt(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve la raiz cuadrada de cada elemento de una matriz.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''StdLib::ARIMAGetJacobian''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::ARIMAGetJacobian(Set mod)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/math/stat/models/mle/arima/_fun_general.tol stdlib/tol/math/stat/models/mle/arima/_fun_general.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::BLR''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::BLR(Set model, Real calls, Real burning, Text fileSample)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/math/stat/models/bayesian/linear/_blr_kernel.tol stdlib/tol/math/stat/models/bayesian/linear/_blr_kernel.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::BLRC''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::BLRC(Set modelC, Real calls, Real burning, Text fileSample)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/math/stat/models/bayesian/linear/_blrc_kernel.tol stdlib/tol/math/stat/models/bayesian/linear/_blrc_kernel.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::BLRC_MHGenBetaBlock''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::BLRC_MHGenBetaBlock(Matrix BMat, Matrix SMat, Matrix JMat, Set data, Real idWs)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/math/stat/models/bayesian/linear/_blrc_kernel.tol stdlib/tol/math/stat/models/bayesian/linear/_blrc_kernel.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::BLRC_MHGenSigma2Block''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::BLRC_MHGenSigma2Block(Matrix SMat, Matrix BMat, Matrix JMat, Set data, Real idWs)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/math/stat/models/bayesian/linear/_blrc_kernel.tol stdlib/tol/math/stat/models/bayesian/linear/_blrc_kernel.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::BLR_GetHiperBlock''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::BLR_GetHiperBlock(Set allParamNames, Set sheets, Text hpName)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/math/stat/models/bayesian/linear/_blr_add.tol stdlib/tol/math/stat/models/bayesian/linear/_blr_add.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::BLR_H''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::BLR_H(Set model, Set hierSet, Real calls, Real burning, Text fileSample)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Regresión lineal a bayesiana con información a priori en los
+parametros y jerarquia.
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/math/stat/models/bayesian/linear/_blr_add.tol stdlib/tol/math/stat/models/bayesian/linear/_blr_add.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::BLR_LinConBlock''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::BLR_LinConBlock(Set allParamNames, Set outConNames, Set inpConNames, Matrix X)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/math/stat/models/bayesian/linear/_blr_add.tol stdlib/tol/math/stat/models/bayesian/linear/_blr_add.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::BLR_MHGenBetaBlock''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::BLR_MHGenBetaBlock(Matrix BMat, Matrix SMat, Matrix JMat, Set data, Real idWs)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/math/stat/models/bayesian/linear/_blr_kernel.tol stdlib/tol/math/stat/models/bayesian/linear/_blr_kernel.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::BLR_MHGenSigma2Block''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::BLR_MHGenSigma2Block(Matrix SMat, Matrix BMat, Matrix JMat, Set data, Real idWs)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/math/stat/models/bayesian/linear/_blr_kernel.tol stdlib/tol/math/stat/models/bayesian/linear/_blr_kernel.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::BLR_P''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::BLR_P(Set model, Real calls, Real burning, Text fileSample)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Regresión lineal a bayesiana con información a priori en los
+parametros
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/math/stat/models/bayesian/linear/_blr_add.tol stdlib/tol/math/stat/models/bayesian/linear/_blr_add.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::BProbit''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::BProbit(Matrix Y, Matrix X, Set inputDef, Set hierSet, Set linSet, Real calls, Real burning, Text fileSample)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/math/stat/models/bayesian/generalized_linear/_bprobit.tol stdlib/tol/math/stat/models/bayesian/generalized_linear/_bprobit.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::BProbit_MHGenBetaBlock''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::BProbit_MHGenBetaBlock(Matrix BMat, Matrix OMat, Matrix JMat, Set data)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/math/stat/models/bayesian/generalized_linear/_bprobit.tol stdlib/tol/math/stat/models/bayesian/generalized_linear/_bprobit.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::BProbit_MHGenOmegaBlock''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::BProbit_MHGenOmegaBlock(Matrix OMat, Matrix BMat, Matrix JMat, Set data)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/math/stat/models/bayesian/generalized_linear/_bprobit.tol stdlib/tol/math/stat/models/bayesian/generalized_linear/_bprobit.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::BysMcmc::Inference::loadMcmc''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::BysMcmc::Inference::loadMcmc(Text path, Real burnin, Real length, Real thinning)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/math/stat/models/bayesian/bysMcmc/_inference_functions.tol stdlib/tol/math/stat/models/bayesian/bysMcmc/_inference_functions.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::CoPro''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::CoPro(Matrix mat1, Matrix mat2, Real min)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Matrix CoPro (Matrix mat1, Matrix mat2, Real min):
+Retorna la matriz que por entradas tiene el producto de las entradas de las matrixes <mat1> y <mat2>.
+El argumento <min> tiene el siguiente significado:
+           - Si min=0, indica que el usuario sabe que las matrices tienen todas sus entradas positivas.(Mas rapido).
+           - Si min<0, el usuario sabe que el minimo de las entradas de las dos matrices es <min>.(Velocidad intermedia).
+           - Si min>0, indica que el usuario no sabe el minimo de las entradas de las dos matrices.(Mas lento).
+
+ (Nota: Se usa la funcion Real MinMatrix() de las libreria common)
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/general/grammars/_matrix.tol stdlib/tol/general/grammars/_matrix.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::CoProL''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::CoProL(Matrix M1, Matrix M2)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/general/grammars/_matrix.tol stdlib/tol/general/grammars/_matrix.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::ColDiag''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::ColDiag(Matrix col)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Dada una matriz columna de tamaño n devuevle una matriz 
+cuadrada con elementos en la diagonal a[ii]=col[i]. 
+
+Por ejemplo:
+Matrix col = Col(1,2,3);
+Matrix a   = ColDiag(col);
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/general/grammars/_matrix.tol stdlib/tol/general/grammars/_matrix.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::ConcatSetCols''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::ConcatSetCols(Set cols)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Matrix ConcatSetCols (Set cols):
+Retorna la matriz resultado de concatenar los vectores columna del conjunto <cols>.
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/general/grammars/_matrix.tol stdlib/tol/general/grammars/_matrix.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::ConcatSetRows''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::ConcatSetRows(Set rows)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Matrix ConcatSetRows (Set rows):
+Retorna la matriz resultado de concatenar los vectores fila del conjunto <rows>.
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/general/grammars/_matrix.tol stdlib/tol/general/grammars/_matrix.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::CovMat''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::CovMat(Set setSer)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+
+Devuelve la Matriz de Varianzas-Covarianzas de un conjunto de series.
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/general/grammars/_matrix.tol stdlib/tol/general/grammars/_matrix.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::EvFromInitValues''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::EvFromInitValues(Set X)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/math/stat/models/mle/arima/_fun_general.tol stdlib/tol/math/stat/models/mle/arima/_fun_general.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::ForMat''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::ForMat(Real rows, Real columns, Code fun)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve una matriz con las dimensiones dadas y los valores generados por la funcion indicada, la cual toma dos argumentos reales correspondientes a las coordenadas (i,j) y devuelve el elemento (i,j) de la matriz.
+Ejemplo : 
+Matrix ForMat(2, 3, Real (Real n, Real m){n*m});
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/general/grammars/_matrix.tol stdlib/tol/general/grammars/_matrix.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::FreqRel''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::FreqRel(Matrix M, Real sample, Real ini, Real end)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Calcula la frecuencia relativa de los elementos de una 
+matriz columna y retorna una matriz con las siguientes columnas:
+- Extremos superiores de cada intervalo
+- Frecuencia relativa de cada intervalo
+- Probabilidad acumulada
+- 1- Probabilidad acumulada.
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/general/grammars/_matrix.tol stdlib/tol/general/grammars/_matrix.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::FreqRelSql''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::FreqRelSql(Text qry, Real sample, Real ini, Real end)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Calcula la frecuencia relativa de los elementos de una 
+matriz columna.
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/general/grammars/_matrix.tol stdlib/tol/general/grammars/_matrix.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::FrequencySql''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::FrequencySql(Text qry, Real sample, Real ini, Real fin)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Hace un análisis de frecuencia de sample intervalos para una
+query que devuelve una columna con nombre k. Devuelve una matriz con dos 
+columnas. En la primera columna contiene el límite superior de cada intervalo.
+En la segunda columna contiene el número de valores de M que pertenecen a
+cada intervalo.
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/general/grammars/_matrix.tol stdlib/tol/general/grammars/_matrix.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::FullWithZeroCol''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::FullWithZeroCol(Matrix a, Real ini, Real lon)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/math/stat/models/bayesian/linear/_blr_functions.tol stdlib/tol/math/stat/models/bayesian/linear/_blr_functions.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::FullWithZeroRow''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::FullWithZeroRow(Matrix a, Real ini, Real lon)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/math/stat/models/bayesian/linear/_blr_functions.tol stdlib/tol/math/stat/models/bayesian/linear/_blr_functions.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::FullWithZeroSquare''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::FullWithZeroSquare(Matrix a, Real ini, Real lon)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/math/stat/models/bayesian/linear/_blr_functions.tol stdlib/tol/math/stat/models/bayesian/linear/_blr_functions.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::FunArMat''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::FunArMat(Polyn ar, Matrix z, Real n)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Aplica un Polyn ar a una Matrix z
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/general/grammars/_matrix.tol stdlib/tol/general/grammars/_matrix.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::IncludeMatrix''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::IncludeMatrix(Text file)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve la matriz del fichero file.
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/general/grammars/_matrix.tol stdlib/tol/general/grammars/_matrix.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::MEvalDerTransfor''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::MEvalDerTransfor(Set trans, Matrix x)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/math/stat/models/mle/arima/_fun_transformation.tol stdlib/tol/math/stat/models/mle/arima/_fun_transformation.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::MEvalInvTransfor''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::MEvalInvTransfor(Set trans, Matrix x)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/math/stat/models/mle/arima/_fun_transformation.tol stdlib/tol/math/stat/models/mle/arima/_fun_transformation.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::MEvalTransfor''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::MEvalTransfor(Set trans, Matrix x)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/math/stat/models/mle/arima/_fun_transformation.tol stdlib/tol/math/stat/models/mle/arima/_fun_transformation.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::MInvSVD''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::MInvSVD(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/math/stat/models/bayesian/arima/_bmtsarima.tol stdlib/tol/math/stat/models/bayesian/arima/_bmtsarima.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::MLH_Cov''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::MLH_Cov(Set resSet, TimeSet tms)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Retorna la matriz de covarianzas de un conjunto de series en 
+diferentes fechados armonicos entre si y diferentes fechas entre ellos, pero
+con algun solapamiento entre las fechas de máximo y minimo.
+
+Observese que:
+Cov'(x,y) = (n/Nxy)*[Cov(x,y)+E[x]E[y]-Nxy*n*E[x]*E[y]/(Nx*Ny))
+
+Con Cov'(x,y) = (1/Nxy)*Suma(x*y)-((1/Nx)*Suma(x))*((1/Ny)*Suma(x))
+    E[x]      = (1/n)*Suma(x)
+    E[y]      = (1/n)*Suma(y)   
+    Cov(x,y)  = (1/n)*Suma(x*y)-((1/n)*Suma(x))*((1/n)*Suma(x))
+
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/math/stat/models/mle/arima/_fun_combination.tol stdlib/tol/math/stat/models/mle/arima/_fun_combination.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::MLH_IdTrans_LinRel''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::MLH_IdTrans_LinRel(Matrix nu, Matrix cov, Matrix matB, Matrix b)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve el vector media de la distribucion condicional de un sistema 
+de regresion lineal z = nu + e con e distribuido como N(0, cov) y restriccion
+lineal dada por Bz = b
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/math/stat/models/mle/arima/_fun_combination.tol stdlib/tol/math/stat/models/mle/arima/_fun_combination.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::MLH_Trans_LinRel''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::MLH_Trans_LinRel(Code t1, Code t1Inv, Code t2, Code t2Inv, Matrix nuZ1, Matrix nuZ2, Matrix cov, Matrix matA, Matrix a, Real show)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Retorna el vector maximo-verosimil de un modelo no lineal 
+de la forma:
+ T1(z1) = T1(nuZ1)+E1
+ T2(z2) = T2(nuZ2)+E2
+Con  (E1, E2) -> N(0, cov) y z2 = a+matA*z1
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/math/stat/models/mle/arima/_fun_combination.tol stdlib/tol/math/stat/models/mle/arima/_fun_combination.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::MLH_Trans_Rel''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::MLH_Trans_Rel(Code t1, Code t1Inv, Code t2, Code t2Inv, Matrix nuZ1, Matrix nuZ2, Matrix cov, Code rel, Set paramSet, Real show)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Retorna el vector maximo-verosimil de un modelo no lineal 
+de la forma:
+ T1(z1) = T1(nuZ1)+E1
+ T2(z2) = T2(nuZ2)+E2
+Con  (E1, E2) -> N(0, cov) y z2 = rel(z1). La funcion rel es una funcion 
+Matrix (Matrix z1), es decir una aplicacion vectorial rel:R^n1->R^m2, con
+Rows(z2)=m2 y Rows(z1)=m1.
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/math/stat/models/mle/arima/_fun_combination.tol stdlib/tol/math/stat/models/mle/arima/_fun_combination.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::MSVD''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::MSVD(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/math/stat/models/bayesian/arima/_bmtsarima.tol stdlib/tol/math/stat/models/bayesian/arima/_bmtsarima.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::MatCorrSetSer''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::MatCorrSetSer(Set s)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+
+Crea la matriz de correlaciones de un conjunto de series.
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/general/grammars/_matrix.tol stdlib/tol/general/grammars/_matrix.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::MatDiag''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::MatDiag(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+
+Devuelve la matriz diagonal de la matrix que recibe.
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/general/grammars/_matrix.tol stdlib/tol/general/grammars/_matrix.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::MatSetSeries''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::MatSetSeries(Set setSer)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+
+Devuelve una matriz a partir de un conjunto de series desde el mayor de los 
+inicion al menor de los finales
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/general/grammars/_matrix.tol stdlib/tol/general/grammars/_matrix.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::MatTriInf''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::MatTriInf(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/general/grammars/_matrix.tol stdlib/tol/general/grammars/_matrix.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::MatTriSup''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::MatTriSup(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+
+Devuelve la matriz triangular inferior de una matriz cuadrada.
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/general/grammars/_matrix.tol stdlib/tol/general/grammars/_matrix.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::MatUnkInd''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::MatUnkInd(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Retorna una matriz indicadora con 1 si hay ? en mat y 0 en
+otro caso (incluyendo 1/0 y -1/0).
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/general/grammars/_matrix.tol stdlib/tol/general/grammars/_matrix.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::MatrixEval''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::MatrixEval(Code function, Matrix x, Set param)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/math/stat/models/mle/arima/_fun_transformation.tol stdlib/tol/math/stat/models/mle/arima/_fun_transformation.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::NumericJacobian''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::NumericJacobian(Set X, Matrix Y, Code evalFun, Real tolerance)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/math/optim/_marquardt.tol stdlib/tol/math/optim/_marquardt.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::RCODA::raftery.diag''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::RCODA::raftery.diag(Anything data, Set optArgs)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Function RCODA::raftery.diag is a TOL port to R function raftery.diag {coda} 
+
+URL: http://cran.r-project.org/doc/packages/coda.pdf
+
+Description
+raftery.diag is a run length control diagnostic based on a criterion of accuracy of estimation of the quantile q. It is intended for use on a short pilot run of a Markov chain. The number of iterations required to estimate the quantile q to within an accuracy of +/- r with probability p is calculated. Separate calculations are performed for each variable within each chain.
+If the number of iterations in data is too small, an error message is printed indicating the minimum length of pilot run. The minimum length is the required sample size for a chain with no correlation between consecutive samples. Positive autocorrelation will increase the required sample size above this minimum value. An estimate I (the `dependence factor') of the extent to which autocorrelation inflates the required sample size is also provided. Values of I larger than 5 indicate strong autocorrelation which may be due to a poor choice of starting value, high posterior correlations or `stickiness' of the MCMC algorithm.
+The number of `burn in' iterations to be discarded at the beginning of the chain is also calculated.
+
+Usage examples
+
+  Matrix RCODA::raftery.diag(data, {[[
+    Real verbose=FALSE, 
+    Real varByCol=TRUE, 
+    Real q=0.030, 
+    Real r=0.006, 
+    Real s=0.99, 
+    Real eps=0.001]]})
+
+  Matrix RCODA::raftery.diag(data, {[[
+    Real varByCol=FALSE, 
+    Real eps=0.0003]]})
+
+  Matrix RCODA::raftery.diag(data,Empty)
+
+Arguments
+  data: an mcmc object that could be a Matrix variable or a Text one with the path to a BBM file
+  optArgs: supplies optional arguments:
+    Real verbose: If TRUE some traces will be send to standard output    Real varByCol: If TRUE then each column contains the Markov Chain of a variable and each row has a simulation. In other case each row is a variable and each column is a simulationDefault value is TRUE
+    Real q: the quantile to be estimated. Default value is 0.025
+    Real r: the desired margin of error of the estimate.Default value is 0.005
+    Real s: the probability of obtaining an estimate in the interval (q-r,q+r). Default value is 0.95
+    Real eps: Precision required for estimate of time to convergence.Default value is 0.001
+
+Returns a matrix containing in each row the next information about each variable: 
+  M the length of burn in, 
+  N the required sample size, 
+  Nmin the minimum sample size based on zero autocorrelation, 
+  I = (M+N)/Nmin the dependence factor
+
+Acknowledgements:
+Martyn Plummer, Nicky Best, Kate Cowles and Karen Vines (2006). coda:Output analysis and diagnostics for MCMC. R package version 0.10-7.
+URL http://www-fis.iarc.fr/coda/
+
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/math/stat/models/bayesian/diagnosis/_rcoda.tol stdlib/tol/math/stat/models/bayesian/diagnosis/_rcoda.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::Rkde::density''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::Rkde::density(Matrix sample, Set optArgs)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Rkde::density is a function to interface with the R function density 
+
+URL http://www.R-project.org.
+
+Description
+The (S3) generic function density computes kernel density estimates. Its default method does so with the given kernel and bandwidth for univariate observations. 
+
+Arguments:
+
+   sample: a vector with the sample data.
+
+   n: the number of equally spaced points at which the density is to be       estimated. When n > 512, it is rounded up to the next power of 2       for efficiency reasons (fft)..
+
+Return Value:
+
+     A matrix of two columns with (x,y) pairs of density evaluations
+};
+
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/math/stat/kde/_rkde.tol stdlib/tol/math/stat/kde/_rkde.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::SVDInverse''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::SVDInverse(Matrix a)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/math/stat/models/bayesian/linear/_blr_functions.tol stdlib/tol/math/stat/models/bayesian/linear/_blr_functions.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::SerCorrelation''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::SerCorrelation(Set series)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/general/grammars/_matrix.tol stdlib/tol/general/grammars/_matrix.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::SerCovarianze''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::SerCovarianze(Set series)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/general/grammars/_matrix.tol stdlib/tol/general/grammars/_matrix.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::SetSerMatCorr''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::SetSerMatCorr(Set s)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/general/grammars/_serie.tol stdlib/tol/general/grammars/_serie.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::SqlEngine::SqlDBMatrix''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::SqlEngine::SqlDBMatrix(Text query, Real defectValue)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+
+Llama a la funcion DBMatrix.
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/data/db/engine/_ini_engine.tol stdlib/tol/data/db/engine/_ini_engine.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::SubMat''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::SubMat(Matrix mat, Set filas, Set columnas)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Retorna la submatriz de la matriz dada que tiene las 
+filas y columnas argumento
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/general/grammars/_matrix.tol stdlib/tol/general/grammars/_matrix.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::SubMatCond''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::SubMatCond(Matrix mat, Text filas, Text columnas)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Retorna la submatriz de la matriz argumento a través de 
+condiciones dadas por os argumentos de texto para filas y columnas. Estos
+argumentos son sentencias tol que se evaluan y que deben servir de indicadores
+de pertenencia. Se usan variables <col> y <row> para hacer notar las columnas
+y filas a seleccionar. Por ejemplo:
+
+col == 1 y row>=5 selecciona la columna 1 y las filas mayores o iguales que 5.
+
+Solo sepueden color valores numéricos. Es decir no se pueden colocar 
+expresiones como col>row.
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/general/grammars/_matrix.tol stdlib/tol/general/grammars/_matrix.tol] 
+
+ == Función '''StdLib::SubPos''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix StdLib::SubPos(Matrix A, Real rows, Real cols)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Matrix SubPos (Matrix A, Real rows, Real cols) :
+Calcula la submatriz de la matriz <A> asociado a la posicion (<rows>,<cols>).
+}}}
+  * Lenguaje:TOL
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/stdlib/general/grammars/_matrix.tol stdlib/tol/general/grammars/_matrix.tol] 
+
+ == Función '''Sub''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix Sub(Matrix m, Real fila, Real columna, Real alto, Real ancho)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Extrae de la matriz la submatriz que comienza en la fila y la columna dadas y que tiene el alto y ancho indicados.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''SubCol''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix SubCol(Matrix m , Set indiceDeColumnas)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Extrae de la matriz las columnas indicadas.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''SubDiag''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix SubDiag(Matrix m, Real indiceDeDiagonal)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Extrae de la matriz la diagonal indicada. La diagonal principal es la de indice 0, las diagonales inferiores tienen indices negativos y las superiores los tienen positivos.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''SubRow''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix SubRow(Matrix m , Set indiceDeFilas)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Extrae de la matriz las filas indicadas.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''SubTriang''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix SubTriang(Matrix m, Text UPLO)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Extrae de la matriz <m> un vector fila conteniendo:
+  la parte triangular superior si <UPLO>=="U" 
+  la parte triangular inferior si <UPLO>=="L" 
+Si la matriz no es cuadrada silo se tendra en cuenta la submatriz menor principal.
+Si el tamaño de <m> es n entonces el tamaño del vector devuelto sera k=n*(n+1)/2
+Para restaurar la matriz triangular use SetTriang
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''Tan''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix Tan(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve la tangente trigonometrica de cada elemento de una matriz.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''TanH''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix TanH(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve la tangente hipergeometrica de cada elemento de una matriz.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''TrSolve''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix TrSolve(Matrix T, Matrix B [, Real left=1, Real trans=0, Real lower=1])
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Resuelve un sistema de ecuaciones triangular.Es posible resolver diferentes tipos de sistemas dependiendo de los valores que tomen los argumentos opciones left, trans y lower.
+Si lower es verdadero entonces se resuelve un sistema triangular inferior en otro caso se resuelve un sistema triangular superior:
+
+L*X=B  si (left=1,trans=0,lower=1)
+L'*X=B si (left=1,trans=1,lower=1)
+X*L=B  si (left=0,trans=0,lower=1)
+X*L'=B si (left=0,trans=1,lower=1)
+
+U*X=B  si (left=1,trans=0,lower=0)
+U'*X=B si (left=1,trans=1,lower=0)
+X*U=B  si (left=0,trans=0,lower=0)
+X*U'=B si (left=0,trans=1,lower=0)
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''Tra''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix Tra(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve la matriz traspuesta, es decir, el resultado de cambiar filas por columnas.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''TrasposePivots''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix TrasposePivots(Matrix p, Real dim)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve una matriz con el indice del elemento de maximo valor absoluto para cada columna.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''UniKerDnsEstOptBnw''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix UniKerDnsEstOptBnw(Matrix muestra, Matrix objetivos [, Real orden=0, Real numIter=0, Real epsilon=1.E-5])
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+UniKerDnsEstOptBnw es abreviatura de Univariate Kernel Density Estimation with Optimal Bandwith Un programa desarrollado por Vikas C. Raykar bajo la licencia Lessr GPL y disponible en 
+  http://www.umiacs.umd.edu/~vikas/Software/optimal_bw/optimal_bw_code.htm 
+Dado un vector <muestra> de realizaciones independientes de una variable aleatoria univariante esta función aproxima, en los objetivos marcados, la derivada de <orden> dado de la función de densidad correspondiente mediante el método Kernel Density Estimation (KDE) con función de núcleo normal y usando el criterio de optimalidad AMISE para la selección del ancho de banda. Si <orden> es 0 devuelve la densidad y si es mayor sus derivadas sucesivas. El argumento <epsilon> indica la tolerancia al error con respecto al método exacto que se desea obtener y cuanto mayor sea más rápido y menos exacto será el resultado.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/contrib/optimal_bw/api_tol_optimal_bw.cpp tol/contrib/optimal_bw/api_tol_optimal_bw.cpp] 
+
+ == Función '''VMat2Mat''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix VMat2Mat(VMatrix data [, Real transpose=FALSE])
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Convuerte una VMatrix o su traspuesta en una Marix.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/vmatrix_type/vmatgra.cpp tol/btol/vmatrix_type/vmatgra.cpp] 
+
+ == Función '''VMat2Triplet''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix VMat2Triplet(VMatrix M [, Real transpose=FALSE])
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Convuerte una VMatrix o su traspuesta en una Marix con tres columnas que en cada fila contiene una tripleta (i,j,M(i,j)).
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/vmatrix_type/vmatgra.cpp tol/btol/vmatrix_type/vmatgra.cpp] 
+
+ == Función '''Vech''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix Vech(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Vec Operator.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''WeightProd''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix WeightProd(Matrix mat1, Matrix mat2)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve la matriz de productos celda a celda mat1[i,j]*mat2[i,j].Ambas matrices deben tener las mismas dimensiones.Las siguientes dos expresiones son identicas y validas en TOL mat1$*at2==WeightProd(mat1,mat2)
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''WeightQuotient''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix WeightQuotient(Matrix mat1, Matrix mat2)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve la matriz de cocientes celda a celda mat1[i,j]/mat2[i,j].Ambas matrices deben tener las mismas dimensiones.Las siguientes dos expresiones son identicas y validas en TOL mat1$/at2==WeightQuotient(mat1,mat2)
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''^''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix mat ^ x {Matrix mat, Real x}
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve la potencia de cada elemnto de una matriz a un numero real.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''f01''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix f01(Matrix mat)
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Devuelve la funcion de densidad normal estandar de cada celda de una matriz.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+
+ == Función '''|''' ==
+  * Declaración:
+{{{
+Matrix mat1 | mat2 {Matrix mat1 , Matrix mat2}
+}}}
+  * Descripción:
+{{{
+Concatena todas las columnas de dos matrices con el mismo numero de filas.
+}}}
+  * Lenguaje:C++
+  * Fuente : [https://www.tol-project.org/browser/tolp/trunk/tol/btol/matrix_type/matgra.cpp tol/btol/matrix_type/matgra.cpp] 
+