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diff --git a/anm/n2.lyx b/anm/n2.lyx
index df93e7b..67a1f95 100644
--- a/anm/n2.lyx
+++ b/anm/n2.lyx
@@ -289,14 +289,20 @@ status open
 
 
 \backslash
-Entrada{$A:=(a_{ij})$, matriz cuadrada de tamaño $n$.}
+Entrada{$A 
+\backslash
+coloneqq (a_{ij})$, matriz cuadrada de tamaño $n$.}
 \end_layout
 
 \begin_layout Plain Layout
 
 
 \backslash
-Salida{Factorización $(L:=(l_{ij}),U:=(u_{ij}))$ de $A$, o error.}
+Salida{Factorización $(L
+\backslash
+coloneqq (l_{ij}),U
+\backslash
+coloneqq (u_{ij}))$ de $A$, o error.}
 \end_layout
 
 \begin_layout Plain Layout
@@ -558,7 +564,7 @@ Una matriz
 \end_inset
 
  Sea 
-\begin_inset Formula $(L:=(l_{ij}),U:=(u_{ij}))$
+\begin_inset Formula $(L\coloneqq (l_{ij}),U\coloneqq (u_{ij}))$
 \end_inset
 
  esta factorización, 
@@ -786,11 +792,11 @@ A partir de la factorización de Dootlittle
 \end_inset
 
  con 
-\begin_inset Formula $D:=\text{diag}(u_{11},\dots,u_{nn})$
+\begin_inset Formula $D\coloneqq \text{diag}(u_{11},\dots,u_{nn})$
 \end_inset
 
  y 
-\begin_inset Formula $\tilde{U}:=(u_{ij}/u_{ii})_{ij}$
+\begin_inset Formula $\tilde{U}\coloneqq (u_{ij}/u_{ii})_{ij}$
 \end_inset
 
 .
@@ -1045,11 +1051,11 @@ es de filas si y sólo si ninguno de sus menores principales hasta
 
 \begin_layout Standard
 En tal caso, sean 
-\begin_inset Formula $L:=M_{1}^{-1}\cdots M_{n-1}^{-1}$
+\begin_inset Formula $L\coloneqq M_{1}^{-1}\cdots M_{n-1}^{-1}$
 \end_inset
 
  y 
-\begin_inset Formula $U:=A^{(n)}$
+\begin_inset Formula $U\coloneqq A^{(n)}$
 \end_inset
 
 , entonces 
@@ -1270,7 +1276,7 @@ Diagonal estrictamente dominante
 
 \begin_layout Standard
 Una matriz 
-\begin_inset Formula $A:=(a_{ij})\in{\cal M}_{n}(\mathbb{C})$
+\begin_inset Formula $A\coloneqq (a_{ij})\in{\cal M}_{n}(\mathbb{C})$
 \end_inset
 
  tiene 
@@ -1303,7 +1309,7 @@ Toda matriz con diagonal estrictamente dominante es no singular y admite
 Demostración:
 \series default
  Si 
-\begin_inset Formula $A:=(a_{ij})$
+\begin_inset Formula $A\coloneqq (a_{ij})$
 \end_inset
 
  fuese singular, sus columnas serían linealmente dependientes y existiría
@@ -1383,7 +1389,7 @@ y, despejando
 
 .
  Como 
-\begin_inset Formula $B:=(b_{ij}):=M_{1}A$
+\begin_inset Formula $B\coloneqq (b_{ij})\coloneqq M_{1}A$
 \end_inset
 
  tiene la misma primera fila que 
@@ -1491,7 +1497,7 @@ Si lo fuera, las columnas serían linealmente dependientes y existiría
 
 \end_deeper
 \begin_layout Enumerate
-\begin_inset Formula $\langle x,y\rangle_{A}:=y^{*}Ax$
+\begin_inset Formula $\langle x,y\rangle_{A}\coloneqq y^{*}Ax$
 \end_inset
 
  es un producto escalar en 
@@ -1499,7 +1505,7 @@ Si lo fuera, las columnas serían linealmente dependientes y existiría
 \end_inset
 
  y 
-\begin_inset Formula $\Vert x\Vert_{A}:=\sqrt{x^{*}Ax}$
+\begin_inset Formula $\Vert x\Vert_{A}\coloneqq \sqrt{x^{*}Ax}$
 \end_inset
 
  es una norma, la 
@@ -1523,7 +1529,7 @@ Para
 \end_inset
 
 , 
-\begin_inset Formula $B:=X^{t}AX\in{\cal M}_{k}$
+\begin_inset Formula $B\coloneqq X^{t}AX\in{\cal M}_{k}$
 \end_inset
 
  es PD.
@@ -1734,7 +1740,7 @@ Sea
 \end_inset
 
  ortogonal con 
-\begin_inset Formula $D:=O^{t}AO$
+\begin_inset Formula $D\coloneqq O^{t}AO$
 \end_inset
 
  diagonal.
@@ -1824,7 +1830,7 @@ Sea
 \end_inset
 
  es PD, 
-\begin_inset Formula $\sqrt{D}:=\text{diag}(\sqrt{D_{11}},\dots,\sqrt{D_{nn}})$
+\begin_inset Formula $\sqrt{D}\coloneqq \text{diag}(\sqrt{D_{11}},\dots,\sqrt{D_{nn}})$
 \end_inset
 
  tiene diagonal positiva, y como 
@@ -1836,7 +1842,7 @@ Sea
 \end_inset
 
 , basta tomar 
-\begin_inset Formula $L_{C}:=L\sqrt{D}$
+\begin_inset Formula $L_{C}\coloneqq L\sqrt{D}$
 \end_inset
 
  y entonces 
@@ -1991,7 +1997,7 @@ a_{2} & b_{2} & c_{2}\\
 \end_inset
 
 si 
-\begin_inset Formula $\delta_{0},\delta_{1}:=1$
+\begin_inset Formula $\delta_{0},\delta_{1}\coloneqq 1$
 \end_inset
 
  y, para 
@@ -1999,7 +2005,7 @@ si
 \end_inset
 
 , 
-\begin_inset Formula $\delta_{k}:=b_{k}\delta_{k-1}-a_{k}c_{k-1}\delta_{k-2}$
+\begin_inset Formula $\delta_{k}\coloneqq b_{k}\delta_{k-1}-a_{k}c_{k-1}\delta_{k-2}$
 \end_inset
 
 , entonces 
@@ -2131,7 +2137,7 @@ H_{v}a=a-\frac{2}{v^{*}v}vv^{*}a=a-\frac{2v^{*}a}{\Vert v\Vert^{2}}v=a-\frac{2\V
 \end_inset
 
 , pero 
-\begin_inset Formula $p:=(\Vert a\Vert\cos\alpha)\frac{v}{\Vert v\Vert}$
+\begin_inset Formula $p\coloneqq (\Vert a\Vert\cos\alpha)\frac{v}{\Vert v\Vert}$
 \end_inset
 
  es la proyección de 
@@ -2208,7 +2214,7 @@ Dados
 \end_inset
 
 , las matrices 
-\begin_inset Formula $A_{\gamma}:=H_{a+(\gamma,0,\dots,0)}$
+\begin_inset Formula $A_{\gamma}\coloneqq H_{a+(\gamma,0,\dots,0)}$
 \end_inset
 
  con 
@@ -2246,11 +2252,11 @@ Demostración:
 \end_inset
 
 , 
-\begin_inset Formula $e_{1}:=(1,0,\dots,0)$
+\begin_inset Formula $e_{1}\coloneqq (1,0,\dots,0)$
 \end_inset
 
  y 
-\begin_inset Formula $v_{\gamma}:=a+\gamma e_{1}$
+\begin_inset Formula $v_{\gamma}\coloneqq a+\gamma e_{1}$
 \end_inset
 
 , entonces 
@@ -2350,11 +2356,11 @@ noprefix "false"
 \end_inset
 
  haciendo 
-\begin_inset Formula $R:=H_{m}\cdots H_{1}A$
+\begin_inset Formula $R\coloneqq H_{m}\cdots H_{1}A$
 \end_inset
 
  y 
-\begin_inset Formula $Q:=(H_{m}\cdots H_{1})^{-1}=H_{1}^{-1}\cdots H_{m}^{-1}=H_{1}^{*}\cdots H_{m}^{*}$
+\begin_inset Formula $Q\coloneqq (H_{m}\cdots H_{1})^{-1}=H_{1}^{-1}\cdots H_{m}^{-1}=H_{1}^{*}\cdots H_{m}^{*}$
 \end_inset
 
 .
@@ -2383,7 +2389,9 @@ times n$.}
 
 
 \backslash
-Salida{Factorización $(Q,R:=(r_{ij}))$ de $A$.}
+Salida{Factorización $(Q,R
+\backslash
+coloneqq (r_{ij}))$ de $A$.}
 \end_layout
 
 \begin_layout Plain Layout
@@ -2722,7 +2730,7 @@ Si
 Demostración:
 \series default
  Sea 
-\begin_inset Formula $K:=\{g\in G\mid \Vert f-g\Vert\leq\Vert f\Vert\}$
+\begin_inset Formula $K\coloneqq \{g\in G\mid \Vert f-g\Vert\leq\Vert f\Vert\}$
 \end_inset
 
 , 
@@ -2923,7 +2931,7 @@ Sean
 \begin_deeper
 \begin_layout Standard
 Sea 
-\begin_inset Formula $\alpha:=\inf_{h\in C}\Vert h\Vert$
+\begin_inset Formula $\alpha\coloneqq \inf_{h\in C}\Vert h\Vert$
 \end_inset
 
 , para 
@@ -3280,7 +3288,7 @@ Demostración:
 \end_inset
 
  y 
-\begin_inset Formula $G:=\text{span}(A_{1},\dots,A_{n})$
+\begin_inset Formula $G\coloneqq \text{span}(A_{1},\dots,A_{n})$
 \end_inset
 
 , la mejor aproximación