Este documento explica cómo calcular los eigenvectores de una matriz. Primero se propone la forma general de un eigenvector y luego se multiplica la matriz por el eigenvector para obtener ecuaciones cuya solución proporciona los componentes del eigenvector. Se incluyen dos ejemplos para ilustrar el proceso de cálculo de eigenvectores para matrices 2x2 y 3x3. Finalmente se proponen dos ejercicios para practicar el cálculo de eigenvectores.
el mejor libro teorico practico con el cual es muy sencillo aprender ecuaciones diferenciales (separacion de variables, exactas, homogeneas, lineales entre otras
Este documento explica la noción de combinación lineal y capsula lineal. Un vector u es una combinación lineal de los vectores de un conjunto B si puede escribirse como una suma de los vectores de B multiplicados por escalares. Un conjunto S genera un espacio vectorial V si todo vector en V puede escribirse como una combinación lineal de los vectores en S. Para encontrar la capsula lineal de un conjunto S, se escribe la definición como un sistema de ecuaciones y se aplica el método de Gauss-Jordán para obtener la restricción.
Este documento describe los métodos de interpolación polinómica de Lagrange y Newton. La interpolación polinómica consiste en encontrar un polinomio que pasa a través de puntos conocidos de una función para aproximar valores desconocidos. Los polinomios de Lagrange y Newton generan la misma aproximación polinómica pero de diferentes formas, siendo el método de Newton más estable numéricamente. La interpolación polinómica se usa comúnmente para estimar valores de funciones tabuladas.
El documento presenta varios ejercicios y problemas estadísticos resueltos. Incluye cálculos de intervalos de confianza para medias poblacionales usando la distribución t de Student, con diferentes niveles de confianza y tamaños de muestra.
Polinomios de Taylor. Formas cuadráticasJIE MA ZHOU
Este documento presenta los polinomios de Taylor como una herramienta para aproximar funciones. Explica que el polinomio de Taylor de grado 1 aproxima una función de manera más precisa que el plano tangente, mientras que el polinomio de grado 2 ofrece una aproximación aún más exacta si la función es dos veces diferenciable. Además, demuestra matemáticamente que la aproximación mejora a medida que el grado del polinomio de Taylor aumenta.
Ecuaciones diferenciales - Métodos de SoluciónKike Prieto
Este documento presenta métodos para resolver ecuaciones diferenciales, incluyendo variables separables, ecuaciones homogéneas y ecuaciones de coeficientes lineales. Define variables separables y muestra cómo integrarlas para obtener la solución general. Explica que las ecuaciones homogéneas pueden transformarse en variables separables mediante sustituciones adecuadas. Resuelve varios ejercicios como ejemplos de aplicación de estos métodos.
Solución Numérica de Ecuaciones no Lineales:Métodos cerradosPervys Rengifo
Este documento describe los métodos cerrados para resolver ecuaciones no lineales. Estos métodos se basan en el teorema de Bolzano, el cual establece que si una función continua cambia de signo en un intervalo, entonces existe al menos una raíz en ese intervalo. Los métodos cerrados iterativos, como el método de bisección y regla falsa, reducen sistemáticamente un intervalo hasta encontrar una raíz con la precisión deseada, siempre que la función sea continua y cambie de signo en el intervalo inicial.
El documento presenta varios temas relacionados con la ingeniería económica. Introduce el método tradicional utilizado para tomar decisiones de inversión en el sector público, conocido como análisis beneficio-costo. También analiza diferentes métodos de depreciación y su influencia en la recaudación de impuestos. Por último, incluye ejemplos y tablas para ilustrar conceptos como la equivalencia del dinero a través del tiempo y las series uniformes.
el mejor libro teorico practico con el cual es muy sencillo aprender ecuaciones diferenciales (separacion de variables, exactas, homogeneas, lineales entre otras
Este documento explica la noción de combinación lineal y capsula lineal. Un vector u es una combinación lineal de los vectores de un conjunto B si puede escribirse como una suma de los vectores de B multiplicados por escalares. Un conjunto S genera un espacio vectorial V si todo vector en V puede escribirse como una combinación lineal de los vectores en S. Para encontrar la capsula lineal de un conjunto S, se escribe la definición como un sistema de ecuaciones y se aplica el método de Gauss-Jordán para obtener la restricción.
Este documento describe los métodos de interpolación polinómica de Lagrange y Newton. La interpolación polinómica consiste en encontrar un polinomio que pasa a través de puntos conocidos de una función para aproximar valores desconocidos. Los polinomios de Lagrange y Newton generan la misma aproximación polinómica pero de diferentes formas, siendo el método de Newton más estable numéricamente. La interpolación polinómica se usa comúnmente para estimar valores de funciones tabuladas.
El documento presenta varios ejercicios y problemas estadísticos resueltos. Incluye cálculos de intervalos de confianza para medias poblacionales usando la distribución t de Student, con diferentes niveles de confianza y tamaños de muestra.
Polinomios de Taylor. Formas cuadráticasJIE MA ZHOU
Este documento presenta los polinomios de Taylor como una herramienta para aproximar funciones. Explica que el polinomio de Taylor de grado 1 aproxima una función de manera más precisa que el plano tangente, mientras que el polinomio de grado 2 ofrece una aproximación aún más exacta si la función es dos veces diferenciable. Además, demuestra matemáticamente que la aproximación mejora a medida que el grado del polinomio de Taylor aumenta.
Ecuaciones diferenciales - Métodos de SoluciónKike Prieto
Este documento presenta métodos para resolver ecuaciones diferenciales, incluyendo variables separables, ecuaciones homogéneas y ecuaciones de coeficientes lineales. Define variables separables y muestra cómo integrarlas para obtener la solución general. Explica que las ecuaciones homogéneas pueden transformarse en variables separables mediante sustituciones adecuadas. Resuelve varios ejercicios como ejemplos de aplicación de estos métodos.
Solución Numérica de Ecuaciones no Lineales:Métodos cerradosPervys Rengifo
Este documento describe los métodos cerrados para resolver ecuaciones no lineales. Estos métodos se basan en el teorema de Bolzano, el cual establece que si una función continua cambia de signo en un intervalo, entonces existe al menos una raíz en ese intervalo. Los métodos cerrados iterativos, como el método de bisección y regla falsa, reducen sistemáticamente un intervalo hasta encontrar una raíz con la precisión deseada, siempre que la función sea continua y cambie de signo en el intervalo inicial.
El documento presenta varios temas relacionados con la ingeniería económica. Introduce el método tradicional utilizado para tomar decisiones de inversión en el sector público, conocido como análisis beneficio-costo. También analiza diferentes métodos de depreciación y su influencia en la recaudación de impuestos. Por último, incluye ejemplos y tablas para ilustrar conceptos como la equivalencia del dinero a través del tiempo y las series uniformes.
Solucionario de dennis g zill ecuaciones diferencialesjhonpablo8830
Este documento contiene una serie de ejercicios de ecuaciones diferenciales organizados en varias secciones. Los ejercicios van desde determinar si una ecuación diferencial es lineal o no lineal, hasta resolver ecuaciones diferenciales mediante diferentes métodos como separación de variables, sustituciones homogéneas y condiciones iniciales. El documento proporciona instrucciones sobre cómo resolver los ejercicios y dónde encontrar soluciones de referencia.
Este documento presenta información sobre pruebas t de Student. Explica cómo se usa la prueba t para comparar medias de dos poblaciones independientes y normales, y cómo construir intervalos de confianza para una media poblacional utilizando valores t de la tabla t de Student. También proporciona ejemplos numéricos de cómo calcular valores t y construir intervalos de confianza para diferentes niveles de confianza y tamaños de muestra.
Este documento presenta la resolución de varios ejercicios relacionados con métodos numéricos para encontrar raíces de ecuaciones. En el primer ejercicio, se aplican los métodos de punto fijo y Newton-Raphson para encontrar raíces de dos ecuaciones. En el segundo ejercicio, se usan los métodos de bisección, Newton-Raphson y gráficas para aproximar raíces. Los siguientes ejercicios involucran aplicar métodos como secante, falsa posición y punto fijo para resolver ecuaciones.
Ecuaciones diferenciales lineales con coeficientes indeterminadossheep242
El documento describe dos métodos, el Método de Superposición y el Método del Anulador, para resolver sistemas de ecuaciones diferenciales lineales con coeficientes indeterminados. El Método de Superposición involucra encontrar una función complementaria para hallar la solución particular de una ecuación dada, mientras que para resolver ecuaciones diferenciales lineales no homogéneas se debe obtener primero la solución de la ecuación homogénea asociada y luego una solución particular de la ecuación no homogénea, de modo que la solución comple
El documento describe diferentes tipos de superficies tridimensionales representadas mediante ecuaciones, incluyendo cilindros, superficies cuádricas, elipsoides, hiperboloides y paraboloides. Se definen cada una de estas superficies y se proporcionan ejemplos de ecuaciones para ilustrarlas.
Solucionario de dennis g zill ecuaciones diferencialesMateoLeonidez
Este documento contiene una serie de ejercicios de ecuaciones diferenciales organizados en varias secciones. Los ejercicios van desde determinar si una ecuación diferencial es lineal o no lineal, hasta resolver ecuaciones diferenciales mediante diferentes métodos como separación de variables, sustituciones homogéneas y condiciones iniciales. El documento proporciona instrucciones sobre cómo resolver los ejercicios y dónde encontrar soluciones de referencia.
Dois grafos são isomorfos se eles possuem a mesma estrutura, diferindo apenas na representação geométrica ou rotulação de vértices e arestas. Dois grafos G1 e G2 são isomorfos se existirem funções K e X tal que K mapeia vértices de G1 para vértices de G2 de forma correspondente e X mapeia arestas de G1 para arestas de G2.
Este documento presenta los conceptos fundamentales de conjuntos de soluciones, soluciones generales de ecuaciones diferenciales homogéneas y no homogéneas. Define un conjunto fundamental de soluciones como un conjunto de soluciones linealmente independientes de una ecuación diferencial lineal homogénea. Explica que la solución general de una ecuación diferencial homogénea es una combinación lineal de las soluciones del conjunto fundamental, y que la solución general de una ecuación no homogénea es la suma de la solución particular y la solución
El método de bisección es un método incremental para encontrar raíces de una ecuación donde el intervalo se divide siempre en dos partes iguales. Si la función cambia de signo en un subintervalo, se evalúa el punto medio y la raíz se ubica en el subintervalo donde ocurre el cambio de signo. Este proceso se repite hasta aproximar la raíz de manera más precisa.
Este documento describe diferentes métodos de interpolación polinomial para estimar valores intermedios entre valores conocidos, incluyendo interpolación lineal, cuadrática y polinomios de interpolación de Newton usando diferencias divididas finitas. Proporciona ejemplos numéricos para ilustrar cada método.
Distribuciones de Probabilidad (Variable Aleatoria Continua)Daniel Gómez
Este documento describe conceptos básicos sobre distribuciones de probabilidad para variables continuas. Explica que una variable aleatoria continua puede tomar cualquier valor real en un intervalo, y que su distribución de probabilidad se caracteriza por una función de densidad. También define conceptos como función de distribución acumulativa, valor esperado, varianza, y distribuciones como la exponencial, normal y Weibull.
El documento describe el método de falsa posición para resolver una ecuación no lineal. Se aplica el método al ejemplo f(x)=e-x en el intervalo [0,1] con precisión ε=0.0001. Tras 5 iteraciones se obtiene la raíz 0.56715.
Método de la regla falsa (o metodo de la falsa posición) SNTensor
Este documento describe el método de la regla falsa para encontrar las raíces de una función. Explica que este método aprovecha la idea de unir los puntos (a, f(a)) y (b, f(b)) con una línea recta cuya intersección con el eje x proporciona una mejor estimación de la raíz. Luego, presenta el algoritmo del método, el cual involucra calcular repetidamente nuevas aproximaciones a la raíz usando una fórmula hasta alcanzar un error menor a un valor dado. Finalmente, ilustra
El documento presenta 5 ejercicios que involucran distribuciones normales. Cada ejercicio calcula probabilidades y percentiles relacionados con diferentes procesos cuyas variables se distribuyen normalmente, como puntuaciones de exámenes, resistencia de aleaciones, concentración de azúcar y diámetros de piezas. Las respuestas incluyen cálculos de z-scores, percentiles y probabilidades utilizando las fórmulas de la distribución normal.
Este documento describe diferentes tipos de superficies geométricas tridimensionales, incluyendo superficies de revolución, cilíndricas, cuádricas y planos. Define cada tipo de superficie y proporciona ejemplos ilustrados con ecuaciones. También explica las formas canónicas de las superficies cuádricas como paraboloides, hiperboloides y elipsoides.
El documento presenta información sobre las probabilidades de sacar diferentes manos en el juego de póker. Explica que la probabilidad de sacar una escalera de color es de 0.0000153, o 40 de cada 2,598,960 manos posibles. También menciona que la probabilidad de sacar una escalera real es de 1 en 649,740 cartas y que las probabilidades de otras manos como cuatro de un tipo, full house, flush, etc. se pueden calcular siguiendo métodos similares.
Este documento presenta la resolución de varios problemas relacionados con álgebra lineal. En el primer problema, se pide hallar el número de hombres, mujeres y niños que asistieron a una excursión, dadas algunas relaciones entre sus cantidades. Luego, se analizan problemas relacionados con bases de espacios vectoriales, subespacios, rango de matrices y propiedades de transformaciones lineales. En general, el autor resuelve cada problema mediante el uso de sistemas de ecuaciones, reducción de matrices y propiedades de álgebra lineal.
Este documento describe la regla de Simpson 3/8, un método numérico para aproximar el área bajo una curva. Explica que usa un polinomio cúbico para conectar 4 puntos e integrar la función entre esos puntos. Proporciona la fórmula de Simpson 3/8 y un ejemplo completo de cómo calcular la integral de 1/x entre 2 y 7 usando este método.
APUNTES Y EJERCICIOS RESUELTOS DE ANALISIS NUMERICOJulio Ruano
Este documento presenta apuntes y ejercicios resueltos de Análisis Numérico. Incluye introducciones y ejemplos de métodos para resolver ecuaciones no lineales, sistemas de ecuaciones lineales y no lineales, interpolación polinómica, diferenciación e integración numérica, ecuaciones diferenciales ordinarias y parciales. El objetivo es servir como material de apoyo para el estudio de esta asignatura.
Este documento resume los conceptos de eigenvectores, eigenvalores y polinomio característico de una matriz. Explica que los eigenvectores son vectores cuya dirección no cambia cuando se multiplican por la matriz, mientras que los eigenvalores indican cómo cambia su longitud. También define el polinomio característico y cómo está relacionado con los eigenvalores y la traza de la matriz.
El documento explica cómo calcular los vectores propios de una matriz. Primero se determinan los valores propios resolviendo la ecuación característica. Luego, se sustituyen los valores propios en la ecuación original para obtener un sistema de ecuaciones cuyas soluciones son los vectores propios asociados a cada valor propio. Se provee un ejemplo numérico para ilustrar el proceso.
Solucionario de dennis g zill ecuaciones diferencialesjhonpablo8830
Este documento contiene una serie de ejercicios de ecuaciones diferenciales organizados en varias secciones. Los ejercicios van desde determinar si una ecuación diferencial es lineal o no lineal, hasta resolver ecuaciones diferenciales mediante diferentes métodos como separación de variables, sustituciones homogéneas y condiciones iniciales. El documento proporciona instrucciones sobre cómo resolver los ejercicios y dónde encontrar soluciones de referencia.
Este documento presenta información sobre pruebas t de Student. Explica cómo se usa la prueba t para comparar medias de dos poblaciones independientes y normales, y cómo construir intervalos de confianza para una media poblacional utilizando valores t de la tabla t de Student. También proporciona ejemplos numéricos de cómo calcular valores t y construir intervalos de confianza para diferentes niveles de confianza y tamaños de muestra.
Este documento presenta la resolución de varios ejercicios relacionados con métodos numéricos para encontrar raíces de ecuaciones. En el primer ejercicio, se aplican los métodos de punto fijo y Newton-Raphson para encontrar raíces de dos ecuaciones. En el segundo ejercicio, se usan los métodos de bisección, Newton-Raphson y gráficas para aproximar raíces. Los siguientes ejercicios involucran aplicar métodos como secante, falsa posición y punto fijo para resolver ecuaciones.
Ecuaciones diferenciales lineales con coeficientes indeterminadossheep242
El documento describe dos métodos, el Método de Superposición y el Método del Anulador, para resolver sistemas de ecuaciones diferenciales lineales con coeficientes indeterminados. El Método de Superposición involucra encontrar una función complementaria para hallar la solución particular de una ecuación dada, mientras que para resolver ecuaciones diferenciales lineales no homogéneas se debe obtener primero la solución de la ecuación homogénea asociada y luego una solución particular de la ecuación no homogénea, de modo que la solución comple
El documento describe diferentes tipos de superficies tridimensionales representadas mediante ecuaciones, incluyendo cilindros, superficies cuádricas, elipsoides, hiperboloides y paraboloides. Se definen cada una de estas superficies y se proporcionan ejemplos de ecuaciones para ilustrarlas.
Solucionario de dennis g zill ecuaciones diferencialesMateoLeonidez
Este documento contiene una serie de ejercicios de ecuaciones diferenciales organizados en varias secciones. Los ejercicios van desde determinar si una ecuación diferencial es lineal o no lineal, hasta resolver ecuaciones diferenciales mediante diferentes métodos como separación de variables, sustituciones homogéneas y condiciones iniciales. El documento proporciona instrucciones sobre cómo resolver los ejercicios y dónde encontrar soluciones de referencia.
Dois grafos são isomorfos se eles possuem a mesma estrutura, diferindo apenas na representação geométrica ou rotulação de vértices e arestas. Dois grafos G1 e G2 são isomorfos se existirem funções K e X tal que K mapeia vértices de G1 para vértices de G2 de forma correspondente e X mapeia arestas de G1 para arestas de G2.
Este documento presenta los conceptos fundamentales de conjuntos de soluciones, soluciones generales de ecuaciones diferenciales homogéneas y no homogéneas. Define un conjunto fundamental de soluciones como un conjunto de soluciones linealmente independientes de una ecuación diferencial lineal homogénea. Explica que la solución general de una ecuación diferencial homogénea es una combinación lineal de las soluciones del conjunto fundamental, y que la solución general de una ecuación no homogénea es la suma de la solución particular y la solución
El método de bisección es un método incremental para encontrar raíces de una ecuación donde el intervalo se divide siempre en dos partes iguales. Si la función cambia de signo en un subintervalo, se evalúa el punto medio y la raíz se ubica en el subintervalo donde ocurre el cambio de signo. Este proceso se repite hasta aproximar la raíz de manera más precisa.
Este documento describe diferentes métodos de interpolación polinomial para estimar valores intermedios entre valores conocidos, incluyendo interpolación lineal, cuadrática y polinomios de interpolación de Newton usando diferencias divididas finitas. Proporciona ejemplos numéricos para ilustrar cada método.
Distribuciones de Probabilidad (Variable Aleatoria Continua)Daniel Gómez
Este documento describe conceptos básicos sobre distribuciones de probabilidad para variables continuas. Explica que una variable aleatoria continua puede tomar cualquier valor real en un intervalo, y que su distribución de probabilidad se caracteriza por una función de densidad. También define conceptos como función de distribución acumulativa, valor esperado, varianza, y distribuciones como la exponencial, normal y Weibull.
El documento describe el método de falsa posición para resolver una ecuación no lineal. Se aplica el método al ejemplo f(x)=e-x en el intervalo [0,1] con precisión ε=0.0001. Tras 5 iteraciones se obtiene la raíz 0.56715.
Método de la regla falsa (o metodo de la falsa posición) SNTensor
Este documento describe el método de la regla falsa para encontrar las raíces de una función. Explica que este método aprovecha la idea de unir los puntos (a, f(a)) y (b, f(b)) con una línea recta cuya intersección con el eje x proporciona una mejor estimación de la raíz. Luego, presenta el algoritmo del método, el cual involucra calcular repetidamente nuevas aproximaciones a la raíz usando una fórmula hasta alcanzar un error menor a un valor dado. Finalmente, ilustra
El documento presenta 5 ejercicios que involucran distribuciones normales. Cada ejercicio calcula probabilidades y percentiles relacionados con diferentes procesos cuyas variables se distribuyen normalmente, como puntuaciones de exámenes, resistencia de aleaciones, concentración de azúcar y diámetros de piezas. Las respuestas incluyen cálculos de z-scores, percentiles y probabilidades utilizando las fórmulas de la distribución normal.
Este documento describe diferentes tipos de superficies geométricas tridimensionales, incluyendo superficies de revolución, cilíndricas, cuádricas y planos. Define cada tipo de superficie y proporciona ejemplos ilustrados con ecuaciones. También explica las formas canónicas de las superficies cuádricas como paraboloides, hiperboloides y elipsoides.
El documento presenta información sobre las probabilidades de sacar diferentes manos en el juego de póker. Explica que la probabilidad de sacar una escalera de color es de 0.0000153, o 40 de cada 2,598,960 manos posibles. También menciona que la probabilidad de sacar una escalera real es de 1 en 649,740 cartas y que las probabilidades de otras manos como cuatro de un tipo, full house, flush, etc. se pueden calcular siguiendo métodos similares.
Este documento presenta la resolución de varios problemas relacionados con álgebra lineal. En el primer problema, se pide hallar el número de hombres, mujeres y niños que asistieron a una excursión, dadas algunas relaciones entre sus cantidades. Luego, se analizan problemas relacionados con bases de espacios vectoriales, subespacios, rango de matrices y propiedades de transformaciones lineales. En general, el autor resuelve cada problema mediante el uso de sistemas de ecuaciones, reducción de matrices y propiedades de álgebra lineal.
Este documento describe la regla de Simpson 3/8, un método numérico para aproximar el área bajo una curva. Explica que usa un polinomio cúbico para conectar 4 puntos e integrar la función entre esos puntos. Proporciona la fórmula de Simpson 3/8 y un ejemplo completo de cómo calcular la integral de 1/x entre 2 y 7 usando este método.
APUNTES Y EJERCICIOS RESUELTOS DE ANALISIS NUMERICOJulio Ruano
Este documento presenta apuntes y ejercicios resueltos de Análisis Numérico. Incluye introducciones y ejemplos de métodos para resolver ecuaciones no lineales, sistemas de ecuaciones lineales y no lineales, interpolación polinómica, diferenciación e integración numérica, ecuaciones diferenciales ordinarias y parciales. El objetivo es servir como material de apoyo para el estudio de esta asignatura.
Este documento resume los conceptos de eigenvectores, eigenvalores y polinomio característico de una matriz. Explica que los eigenvectores son vectores cuya dirección no cambia cuando se multiplican por la matriz, mientras que los eigenvalores indican cómo cambia su longitud. También define el polinomio característico y cómo está relacionado con los eigenvalores y la traza de la matriz.
El documento explica cómo calcular los vectores propios de una matriz. Primero se determinan los valores propios resolviendo la ecuación característica. Luego, se sustituyen los valores propios en la ecuación original para obtener un sistema de ecuaciones cuyas soluciones son los vectores propios asociados a cada valor propio. Se provee un ejemplo numérico para ilustrar el proceso.
Este documento presenta los conceptos fundamentales sobre sistemas de ecuaciones diferenciales ordinarias (EDO) de primer orden lineales. Introduce la forma general de estos sistemas y explica cómo convertir una EDO de orden superior en un sistema equivalente de EDO de primer orden. Además, describe el teorema de existencia y unicidad de soluciones para sistemas de EDO lineales, y explica que la solución general de un sistema no homogéneo es la suma de su solución homogénea y particular.
Este documento describe los conceptos básicos de los grafos conexos. Un grafo conexo es un grafo en el que existe un camino entre cualquier par de vértices. Esto significa que todos los vértices están relacionados de alguna manera. El documento proporciona ejemplos de grafos conexos, como un sistema de transporte público donde cada parada está conectada a través de rutas. También explica que la conectividad define una relación de equivalencia entre los vértices de un grafo.
El núcleo de una transformación lineal L contiene todos los vectores v de V cuya imagen bajo L es cero. El núcleo siempre es un subespacio vectorial de V. La imagen de L contiene todos los elementos w de W que son imágenes de vectores v de V bajo L, y también se conoce como el rango o recorrido de L.
Guía de estudio examen de oposición para director secundariajosdied
Este documento presenta una guía de estudio para el concurso de oposición para la promoción a cargo de director en educación secundaria. Explica que la evaluación consta de dos etapas que incluyen exámenes estandarizados de conocimientos y habilidades, así como de habilidades intelectuales y responsabilidades ético-profesionales. Describe las tres dimensiones a evaluar, incluyendo conocimientos sobre la escuela, habilidades de gestión escolar, y habilidades reflexivas. También proporciona bibliografía de apoyo y re
Este documento describe los valores y vectores propios de una matriz. Explica que los vectores propios de una matriz no son únicos, que existen infinitos vectores propios asociados a cada valor propio, y que una matriz es diagonalizable si existe una base ortogonal de vectores propios. También cubre propiedades específicas de matrices simétricas, como que sus valores propios son reales y que sus vectores propios asociados a valores propios distintos son ortogonales.
Transcripciones (partituras personales) de las música de Richard ClaydermanAudilio Valdés
Aquí encontrarás las primeras frases de algunas partituras de Richard Clayderman que han sido transcrita por algunos pianista fans del mundo. juan316amo@hotmail.com
Propiedades de determinantes y las operaciones de fila y columna.Determinante...Carlita Vaca
Este documento describe propiedades de los determinantes y operaciones elementales en determinantes. Las propiedades incluyen que el determinante de la matriz transpuesta es igual al determinante original, un determinante triangular es igual al producto de los elementos de la diagonal principal, y el determinante cambia de signo si se intercambian dos filas paralelas. También cubre cómo multiplicar filas o columnas por escalares y sumar múltiplos de una fila a otra no cambia el valor del determinante.
Una transformación lineal es una función entre espacios vectoriales que transforma vectores de un espacio en otro de forma lineal. El núcleo de una transformación lineal es el subespacio de vectores cuyas imágenes son el vector cero en el espacio vectorial de llegada.
El documento presenta varios proyectos de electrónica digital que los estudiantes pueden implementar para aplicar sus conocimientos. Entre los proyectos se incluyen un visualizador decimal de 4 bits, un secuenciador de luces, control RGB con LED, control de posición de motores paso a paso, operadores aritméticos, sistemas de seguridad y robótica. Todos los proyectos permiten articular conceptos de lógica combinacional, lógica secuencial, codificación, decodificación y control de dispositivos.
Presentación del Proyecto www.tocapartituras.com en el II Congreso Nacional de Profesores/as de Música ConEuterpe 2015 Más información aquí https://www.youtube.com/watch?v=1zAwwOPyhkQ
Partituras para casi todos los instrumentos en www.tocapartituras.com
Si eres profesor de música o escribes partiruas, infórmate ¡colabora! forma parte de nuestro proyecto ¡gracias!
Este documento presenta un circuito digital para realizar sumas y restas binarias. El circuito utiliza el método del complemento a 2 para realizar restas, transformando así la resta en una suma. Se explica qué es un complemento a 2 y cómo se realiza, y se detalla el algoritmo para hacer una resta utilizando complementos en un sistema binario. El circuito propuesto es útil para aprender conceptos básicos de aritmética digital.
Este documento contiene resúmenes de varios circuitos electrónicos, incluyendo un amplificador de 1/2W para intercomunicadores, un amplificador con ganancia de 1000 usando un operacional 741, y un oscilador con celda doble-T que produce señales de audio usando un operacional. En total, presenta descripciones breves de 16 circuitos diferentes.
Este documento presenta un libro de problemas resueltos de álgebra lineal. Contiene 8 capítulos que cubren temas como polinomios, espacios vectoriales, sistemas de ecuaciones, aplicaciones lineales, determinantes, diagonalización de endomorfismos, forma reducida de Jordan y análisis matricial. Además incluye 2 apéndices sobre grupos y anillos de clases de resto. El autor es M. Isabel García Planas y presenta soluciones detalladas a problemas comunes que los estudiantes encuent
El documento presenta varios métodos para resumir y visualizar datos estadísticos, incluyendo distribuciones de frecuencia, histogramas, gráficos de puntos y ojivas. Explica que las densidades mayores a 0.40 son inaceptablemente altas en un histograma de 150 muestras tomadas en una semana. También advierte sobre la paradoja de Simpson y la necesidad de considerar variables ocultas al analizar datos agregados en tablas cruzadas.
Este documento describe los valores y vectores propios de una matriz cuadrada A. Define valores y vectores propios, y explica cómo calcularlos. También cubre la diagonalización de matrices, incluyendo que una matriz es diagonalizable si tiene un conjunto de vectores propios linealmente independientes, y que puede escribirse como A = SDS-1.
Este documento presenta una perspectiva histórica de la econometría. Comienza con una introducción sobre los orígenes y fundadores de la econometría como Ragnard Frisch, Jan Tinbergen y Oskar Morgenstern en la década de 1920 en Europa. Luego discute los primeros estudios econometricos y las instituciones pioneras en este campo antes y después de la Segunda Guerra Mundial. Finalmente, aborda los fundamentos probabilísticos de la econometría y la revolución probabilística.
El documento habla sobre la importancia de la privacidad y la seguridad en línea. Explica que los usuarios deben tomar medidas para proteger su información personal en Internet, como usar contraseñas seguras y actualizadas, y estar atentos al phishing. También enfatiza que las empresas deben implementar medidas de seguridad sólidas para proteger los datos de los clientes.
Este documento trata sobre series temporales. Explica que una serie temporal es una colección de observaciones de una variable recogidas secuencialmente en el tiempo. Describe ejemplos de series temporales en economía, demografía y medio ambiente. Explica que el análisis de series temporales debe tener en cuenta que las observaciones no son independientes debido a su orden temporal. Además, describe objetivos como la descripción, predicción y clasificación de series temporales, así como sus componentes y métodos de análisis descriptivo.
Este documento introduce el modelo básico de regresión lineal en econometría. Explica que el modelo relaciona una variable endógena con variables exógenas a través de parámetros que cuantifican estas relaciones. También describe las utilidades del modelo como el análisis estructural, la predicción y la simulación de políticas. Finalmente, clasifica los modelos económetricos según el tipo y momento de los datos y el número de variables endógenas.
Este documento presenta tres ejercicios de modelos econométricos. El primer ejercicio analiza la relación entre el riesgo y rendimiento de acciones. El segundo ejercicio evalúa un modelo de regresión múltiple. Y el tercer ejercicio busca un modelo para predecir el tiempo de CPU de simulaciones basado en variables como número de corridas y de instrucciones.
Este documento introduce el concepto de variables no estacionarias y cointegración en series temporales. Explica que cuando se utilizan variables no estacionarias en una regresión, los resultados pueden ser espurios a menos que las variables estén cointegradas. Define cointegración como cuando dos variables no estacionarias tienen residuos estacionarios. También describe pruebas estadísticas como Dickey-Fuller para determinar si una variable es estacionaria o no, y pruebas de cointegración para identificar si dos variables no estacionarias están relacionadas a
1.
CALCULO DE LOS EIGENVECTORES
Una vez calculado los eigenvalores procedemos a calcular los eigenvectores. Se plantea un
eigenvector de la siguiente forma (en el caso de una matriz de 2x2):
Donde los valores a encontrar son los valores y . El eigenvector cumple la siguiente condición:
la cual nos da la siguiente ecuación matricial:
0
esta ecuación tiene las restricciones que cumplen los valores y .
EJEMPLO 1
Encontrar los eigenvectores de la matriz:
1 4
3 5
En la sección anterior se encontró que los eigenvalores son 1 y 7. Cada uno de estos
eigenvalores tiene un conjunto de eigenvectores correspondientes. Como se trata de una matriz
2x2, el eigenvector propuesto tiene que tener dimensiones 2x1:
Para el primer eigenvalor :
1 4
1
3 5
Multiplicando:
4
3 5
De esta forma:
4 0 2 4 0
, .
3 5 0 3 6 0
y nos da las siguientes ecuaciones:
2 4 0
3 6 0
Dr. Juan M. Camacho jmcamacho@itescam.edu.mx
2.
que nos da: 2 . para ambas ecuaciones. Entonces el eigenvector está formado de la
siguiente forma:
2 2
.
1
En forma general el valor de puede ser cualquier valor real. Así entonces un eigenvector
correspondiente a 1 es:
2
.
1
Para el segundo eigenvalor :
1 4
7
3 5
Multiplicando:
4 7
3 5 7
De esta forma:
4 7 0 6 4 0
, .
3 5 7 0 3 2 0
y nos da las siguientes ecuaciones:
6 4 0
3 2 0
que nos da: . para ambas ecuaciones. Entonces el eigenvector está formado de la
siguiente forma:
2 2
3 3 .
1
En forma general el valor de puede ser cualquier valor real. Así entonces un eigenvector
correspondiente a 7 es:
2/3
.
1
Otro vector que pertenece a la familia es cuando 3.
2
.
3
Dr. Juan M. Camacho jmcamacho@itescam.edu.mx
3.
Cualquiera de estos dos eigenvectores son los correspondientes a 7.
EJEMPLO 2
Encontrar los eigenvectores de la matriz:
1 2 1
1 0 1
4 4 5
En la sección anterior se encontró que los eigenvalores son 1, 2 y 3. Cada uno de
estos eigenvalores tiene un conjunto de eigenvectores correspondientes. Como se trata de una
matriz 3x3, el eigenvector propuesto tiene que tener dimensiones 3x1:
Para el primer eigenvalor :
1 2 1
1 0 1 1
4 4 5
Multiplicando:
2
4 4 5
De esta forma:
2 0
0
4 4 5 0
2 0
0
4 4 4 0
y nos da las siguientes ecuaciones:
2 0
0
4 4 4 0
De las cuales la segunda y la tercera son equivalentes. La primera nos da: 2 . sustituyendo
en la segunda ecuación, tenemos:
2 0
Entonces:
Dr. Juan M. Camacho jmcamacho@itescam.edu.mx
4.
Entonces el eigenvector está formado de la siguiente forma:
1
1
2 2
En forma general el valor de puede ser cualquier valor real. Así entonces un eigenvector
correspondiente a 1 es:
1
1
2
Para el segundo eigenvalor :
1 2 1
1 0 1 2
4 4 5
Multiplicando:
2 2
2
4 4 5 2
De esta forma:
2 2 0
2 0
4 4 5 2 0
2 0
2 0
4 4 3 0
y nos da las siguientes ecuaciones:
2 0
2 0
4 4 3 0
De las cuales la primera y la segunda son equivalentes. Multiplicando la primera por cuatro y
sumándola con la tercera nos da:
4 8 4 0
4 4 3 0
4 0
Dr. Juan M. Camacho jmcamacho@itescam.edu.mx
5.
Así:
4
Sustituyendo en la segunda ecuación, tenemos:
2 2 4 2 0
Entonces:
2
Entonces el eigenvector está formado de la siguiente forma:
2 2
1
4 4
En forma general el valor de puede ser cualquier valor real. Así entonces un eigenvector
correspondiente a 2 es:
2
1
4
Para el tercer eigenvalor :
1 2 1
1 0 1 3
4 4 5
Multiplicando:
2 3
3
4 4 5 3
De esta forma:
2 3 0
3 0
4 4 5 3 0
2 2 0
3 0
4 4 2 0
y nos da las siguientes ecuaciones:
Dr. Juan M. Camacho jmcamacho@itescam.edu.mx
6. 2 2 0
3 0
4 4 2 0
De las cuales la primera y la tercera son equivalentes. Multiplicando la segunda por 4 y
sumándola con la tercera nos da:
4 12 4 0
4 4 3 0
8 2 0
Así:
4
Sustituyendo en la segunda ecuación, tenemos:
3 3 4 0
Entonces:
Entonces el eigenvector está formado de la siguiente forma:
1
1
4 4
En forma general el valor de puede ser cualquier valor real. Así entonces un eigenvector
correspondiente a 3 es:
1
1
4
EJERCICIO 1.
En la sección anterior se encontró que los eigenvalores de la siguiente matriz
8 2 2
3 3 1
24 8 6
son 2 y 1. Encuentre los eigenvectores correspondientes.
R. Los eigenvectores correspondientes a 2 son:
Dr. Juan M. Camacho jmcamacho@itescam.edu.mx
7. 1 1 2
0 y 3 , el correspondiente a 1 es 1
3 0 8
EJERCICIO 2.
En la sección anterior se encontró que los eigenvalores de la siguiente matriz
2 2
1 5
son 3 y 4. Encuentre los eigenvectores correspondientes.
2
R. El eigenvector correspondientes a 3 es . El eigenvector correspondiente a 4 es
1
1
.
1
Dr. Juan M. Camacho jmcamacho@itescam.edu.mx