Transcript: GANIVET
A Navarro Ledesma
Ganivet! Ganivet! Hamlet tan cervantino!
Hijadalgo divino
Que haces meilificando al Cid un don Quijote
Que traspasa los siglos y resulta hoy un brote
Secular en un arbol de futuros mayores.
(Calavera ceñida de corona de flores,
Alas! que no me atrevo a tomar en mi mano
Pues es su peso enorme, soberano
Risueño, enamorado de cosas imposibles,
Y mistificador de las cosas sensibles
Hasta el punto de ser
verdugo de ti mismo...
Nada como mirarte,
A la luz de la luna del Arte,
Deshojando tu alma al borde del abismo.)
Oh Ganivet,
Falto de Fe!
Lleno de Amor
Y de Dolor!...
Buzo, buscas por fin, la misteriosa perla
La has encontrado? Acaso...
En el mar de la aurora puedes ir a cogerla
O en el mar del ocaso.
Y no será la misma que en tus sueños veías,
Pues tras tu muerte dura
Transmutaste en gloriosas armonías
Las pobres ansias de la tierra obscura.
Ay! Psiquis herida se queja.
Ganivet, recibe la vieja
Salutación. Ave! Vuela!
Gira, español maravilloso,
– (Mientras otros llevan el oso
De su pesado pensamiento)
Tu palabra aligera, gira
Como al compás de flauta y lira.
Y el órgano del sentimiento,
O, mejor dicho, el organillo,
Nos brinda su son, sabroso y sencillo...
Hidalgo, esta oración viene del alma mía
Por razón, por verdad, y porque de tu fría
Memoria se ha acecado a mí mas de un suspiro.
Mi corazon exprimo asi, porque te admiro.
Y te amo y te digo que Shakespeare te saluda.
Y ante el río siniestro está mi alma desnuda.
Veo el río
Negro y frío.
Y ante tu cuerpo que se hunde
Y mi razón que se confunde,
Un estremecimiento
En el cielo, en la tierra, en el viento.
Y mi alma que tiembla dice a todas las cosas:
– Ese era un grande Caballero entre las rosas
De fragantes alientos;
Despertaba libélulas, cazaba mariposas
Y tornaba a su fuerte torre de pensamiento.
Oh Dios! en quien él no creía:
He comprendido, oh Dios, que cuando sueño
Me das el agua de la sed
El pan del hambre en el mundo pequeño
Y en el dolor tu divina merced,
Que juntas grandeza y cariño:
Aquella inmensa alma de niño
Mordida por los dientes de la adversa fortuna,
Que se lanzó en la sombra, enferma de la nada,
Encontró en tu Justicia una celeste cuna
Y tu Misericordia le dio dulce almohada.
¿Fué la trágica y vasta comprensión de Lucrecio?
Fué el augusto desprecio
De nuestra miserable carne perecedora
Que él amó tanto en Venus y besó en Primavera?
Pio Cid, Pio Cid! el cisne wagneriano
Lo ha mirado caer como a Luis de Baviera!
(Alma ofelial también, corazón hamletiano.)
Y tu espíritu puro, desde el cristal del río
Lleno de brumas y visiones,
Ascendió a la Verdad, póstumo amigo mio,
Con el ascentimiento de las constelaciones!
Rubén Darío
Budapest. 1904.
Abstract: This paper stresses that standard multicriteria aggregation procedures either do not assume any structure in data or this structure is in fact assumed linear. Nevertheless, many decision making problems are based upon a family of data with a well defined spatial structure, which is simply not taken into account. Hence, such aggregation procedures may be misleading. Therefore, we propose an alternative model
where the aggregation of criteria assumes a certain structure, according to remote sensing data.
Abstract: Interpolation properties of the class of disjointly strictly singular operators on Banach lattices are studied. We also give some applications to compare the lattice structure of two rearrangement invariant function spaces. In particular, we obtain suitable analytic characterisations of when the inclusion map between
two Orlicz function spaces is disjointly strictly singular.
Keywords: Orlicz spaces; interpolation properties; disjointly strictly singular operators on Banach lattices; lattice structure; rearrangement invariant function spaces; Orlicz function spaces
Abstract: In this paper it is pointed out that a classification is always made taking into account all the available classes, i.e., by means of a classification system. The approach presented in this paper generalizes the classical definition of fuzzy partition as defined by Ruspini, which is now conceived as a quite often desirable objective that can be usually
obtained only after a long learning process. In addition, our model allows the evaluation of the resulting classification, according to several indexes related to covering, relevance and overlapping.
