Clase 13. 24 10
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Este documento introduce la noción de vectores por componentes, donde un vector debe situarse en un sistema de coordenadas bidimensional o tridimensional y tendrá dos o tres componentes respectivamente. También define la nulidad de una matriz como la dimensión del núcleo de la matriz, que es el subespacio de vectores que cuando se multiplican por la matriz dan el vector cero. Finalmente, proporciona ejemplos para ilustrar estos conceptos.
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Este documento trata sobre determinantes de matrices y matrices inversas. Explica que un determinante es un número asociado a una matriz cuadrada que define propiedades como su inversibilidad. Luego define determinantes para matrices de tamaño pequeño y métodos para calcular determinantes en general. También introduce la noción de matriz inversa como aquella que al multiplicarse con la matriz original da como resultado la matriz identidad, y provee ejemplos de cálculo de matrices inversas usando el método de Gauss-Jordán.
Clase 5. Sistema de Ecuaciones
Este documento describe tres métodos para resolver sistemas de ecuaciones lineales con dos incógnitas: el método de sustitución, el método de reducción y el método de igualación. Explica brevemente cada método y proporciona ejemplos para ilustrarlos.
Clase 3. operaciones con matrices
Este documento presenta una introducción a las matrices, incluyendo su definición formal como una tabla de números ordenados con filas y columnas, y describe varias operaciones básicas como suma, resta, multiplicación por escalar y multiplicación de matrices.
Resolución numérica de sistema de ecuaciones lineales
Este documento presenta varios métodos numéricos para resolver sistemas de ecuaciones lineales, incluyendo el método de eliminación de Gauss, el método de Gauss-Jordan, el método de descomposición LU y el método iterativo de Jacobi. Además, explica cómo aplicar la técnica de pivoteo parcial para mejorar la precisión de los métodos. Finalmente, resuelve ejemplos numéricos utilizando cada uno de los métodos.
Las-matrices-en-la-ingenieria-civil-utpl
Las matrices se utilizan ampliamente en ingeniería civil para resolver diversos problemas, como el análisis y diseño estructural. El método matricial de la rigidez es una herramienta importante que utiliza matrices para determinar los desplazamientos y fuerzas en una estructura al resolver un sistema de ecuaciones. Las matrices permiten modelar y analizar problemas complejos que involucran múltiples variables en aplicaciones como el cálculo estructural, ingeniería de tránsito, topografía y análisis numérico.
Trabajo Practico
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Solución de sistemas de ecuaciones lineales
El documento describe varios métodos para resolver sistemas de ecuaciones lineales, incluyendo el método de eliminación de Gauss, el método de Gauss-Jordan, la descomposición LU, la factorización de Cholesky, y los métodos iterativos de Gauss-Seidel y Jacobi. Cada método implica transformaciones matemáticas diferentes para simplificar el sistema de ecuaciones y encontrar sus soluciones.
Exposición de las matrices en el campo de la electrónica por Abigail Simba
Este documento describe el uso de matrices en diferentes aplicaciones como la resolución de sistemas de ecuaciones lineales, la representación de aplicaciones lineales y la descomposición de transformaciones geométricas. Explica que las matrices pueden sumarse, multiplicarse y descomponerse de varias formas, lo que las hace un concepto clave en álgebra lineal. También menciona aplicaciones de las matrices en ingeniería, ciencia, gráficos por computadora y análisis de circuitos eléctricos.
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Programa matemática 2° año 2017
Este documento presenta el programa de matemáticas para el segundo año de una escuela técnica y describe 10 unidades que cubren temas como números racionales e irracionales, álgebra (ecuaciones, sistemas de ecuaciones, funciones lineales, cuadráticas y polinómicas), geometría (teorema de Pitágoras, teorema de Thales, semejanza, círculos), y medidas. La intención es que los estudiantes desarrollen habilidades para resolver problemas utilizando estas herramientas matemáticas.
Transformacion lineal
El documento habla sobre las transformaciones lineales. Explica que una transformación lineal es una función cuyo dominio e imagen son espacios vectoriales y cumplen ciertas condiciones. Además, describe que las transformaciones lineales se usan con frecuencia en álgebra lineal y otras ramas de las matemáticas, y tienen aplicaciones importantes en física e ingeniería. Finalmente, menciona que el objetivo es diseñar una secuencia didáctica para la enseñanza de transformaciones lineales usando un enfoque diferente al formalista tradicional
Nicolas
El documento define las determinantes como una función matemática que asigna un número único a una matriz. Explica que se usan para resolver ecuaciones lineales y que tienen aplicaciones en campos como física, economía e ingeniería. Finalmente, resume que las determinantes se usan en gráficos por computadora, teoría de la información y criptografía.
Laura rodríguez
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Analis numerico.
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Listo Presentacion Yolimar Luis Sanchez 5 B
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Slideshare (analisis numerico)
El método de eliminación Gaussiana consiste en convertir un sistema de ecuaciones lineales en otro equivalente más sencillo a través de operaciones básicas llamadas operaciones de renglón, de modo que la solución pueda leerse directamente. Este método funciona para sistemas con cualquier número de ecuaciones y variables siempre que haya al menos una ecuación por variable.
Proyecto modelo uti
Este documento trata sobre el estudio de las matrices y su aplicación en problemas de administración y economía. El objetivo general es ampliar los conocimientos sobre matrices resolviendo problemas, mientras que los objetivos específicos son determinar conceptos básicos de matrices, investigar métodos de solución de problemas de matrices y resolver problemas prácticos de administración y economía usando matrices. El marco teórico presenta definiciones y fórmulas sobre conceptos como adición, sustracción, multiplicación de matrices y producto escalar según tres libros de referencia.
Precentacion slideshare
Este documento describe los determinantes, que son herramientas matemáticas usadas para resolver sistemas de ecuaciones lineales. Explica que los determinantes solo pueden extraerse de matrices cuadradas y tienen varias propiedades como que el determinante de una matriz es igual al de su transpuesta. También presenta diferentes métodos para calcular determinantes como cofactores, Sarrus y Gauss, ilustrando sus aplicaciones a través de ejemplos numéricos.
Matrices y conclusiones
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Determinantes
El documento explica los determinantes de matrices cuadradas de diferentes órdenes. Define que un determinante es un número asociado a una matriz cuadrada que depende de su orden. Explica que el determinante de orden 1 es el elemento de la matriz, el de orden 2 es el producto de los elementos de la diagonal principal menos la secundaria, y el de orden 3 se calcula mediante la regla de Sarrus copiando columnas.
La matriz
El documento presenta un mapa mental sobre la matriz que incluye definiciones y ejemplos de diferentes tipos de matrices como matrices cuadradas, matrices identidad, matrices triangulares, matrices diagonales, matrices transpuestas, matrices simétricas, matrices normales y matrices ortogonales. También explica cómo se pueden resolver sistemas de ecuaciones lineales usando matrices y el método de Gauss-Jordan, y define conceptos como determinantes, suma y resta de matrices, división de matrices y potencias de matrices.
Entrega 2
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Esquema de contenidos nodales Dic 2016. Mat 3 año
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Determinantes presentacion benjamin
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Matrices y determinantes
Las matrices y los determinantes son herramientas matemáticas que facilitan el ordenamiento y manejo de datos. Una matriz es una tabla rectangular de números ordenados en filas y columnas, donde cada elemento tiene una posición identificada por su fila y columna. Los determinantes son números asociados a matrices cuadradas que tienen importantes propiedades y usos.
Diagonalización de matrices
1. La diagonalización de matrices implica encontrar una base de vectores propios de la matriz que permita expresarla como una matriz diagonal mediante una transformación de coordenadas.
2. Para que una matriz sea diagonalizable, la dimensión de los subespacios propios asociados a cada autovalor debe coincidir con su orden de multiplicidad.
3. Toda matriz real simétrica posee una base de vectores propios ortonormales y por lo tanto es diagonalizable mediante una matriz ortogonal.
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