1) Determinar el valor de x tal que dos vectores sean ortogonales. 2) Calcular el valor de t tal que un vector u(t) sea unitario. 3) A partir de una base dada de R3, calcular una base ortogonal usando las propiedades dadas en la nota.
El documento presenta 10 ejercicios de programación en MATLAB. Los ejercicios incluyen programas para ingresar y promediar notas de estudiantes, validar cédulas, clasificar tornillos, crear tablas matemáticas, determinar si un número es primo, calcular el número entero más grande para una suma dada, dibujar triángulos, verificar si un año es bisiesto y determinar si un número es de Dudeney sumando y comparando la suma de sus dígitos a su cubo.
El documento presenta tres problemas de matemáticas resueltos. El primero involucra despejar la aceleración a partir de la fórmula de distancia. El segundo involucra despejar m de una ecuación cuadrática. El tercero usa el teorema de Pitágoras para calcular la altura de una escalera apoyada en una pared.
Suma y Suma Directa de Subespacios Vectorioalesalgebragr4
El documento describe la suma de subespacios vectoriales. Explica que la suma de dos subespacios W1 y W2 es el conjunto de todos los vectores que pueden escribirse como la suma de un vector en W1 y uno en W2. La dimensión de la suma es la suma de las dimensiones de W1 y W2 menos la dimensión de su intersección. Proporciona un ejemplo numérico para ilustrar estos conceptos.
Este documento describe las características principales de las polis griegas como las acrópolis en lo alto, las necrópolis en las afueras y el ágora que representa el mercado y la economía. Muestra una imagen que ilustra estas características distintivas de una polis griega típica.
Este documento presenta las fórmulas básicas para calcular intereses simples y compuestos. Explica cómo calcular el monto, capital, interés y tasa de interés para intereses simples. Luego, describe cómo calcular el monto, valor presente, capital y tasa de interés para intereses compuestos cuando se aplican periódicamente. Finalmente, introduce conceptos sobre anualidades como cálculos para pagos periódicos constantes y amortizaciones.
Este documento presenta 7 problemas de funciones y gráficas. Los problemas 1-6 piden representar ecuaciones de funciones lineales y cuadráticas, identificando la ordenada en el origen, la pendiente y si son crecientes o decrecientes. El problema 7 analiza una gráfica de un viaje en coche, pidiendo detalles como la distancia del destino, número de paradas y duración total del viaje.
Este documento describe una representación abstracta del patrón hipodérmico en forma de una columna del orden jónico. La organización espacial está dentro de la columna para representar este patrón urbano común en ciudades romanas.
Este documento presenta la resolución de un problema de flujo de agua en una red de tuberías. Se modela la situación mediante un sistema de ecuaciones lineales con 4 incógnitas que representan los flujos en cada tramo. El sistema es compatible indeterminado, por lo que su conjunto de soluciones es una recta en el espacio parametrizada por uno de los flujos. Se analizan posibles soluciones particulares y se verifica que no es posible un flujo mayor a 50 litros debido a la conservación del flujo en cada nodo.
El documento presenta 10 ejercicios de programación en MATLAB. Los ejercicios incluyen programas para ingresar y promediar notas de estudiantes, validar cédulas, clasificar tornillos, crear tablas matemáticas, determinar si un número es primo, calcular el número entero más grande para una suma dada, dibujar triángulos, verificar si un año es bisiesto y determinar si un número es de Dudeney sumando y comparando la suma de sus dígitos a su cubo.
El documento presenta tres problemas de matemáticas resueltos. El primero involucra despejar la aceleración a partir de la fórmula de distancia. El segundo involucra despejar m de una ecuación cuadrática. El tercero usa el teorema de Pitágoras para calcular la altura de una escalera apoyada en una pared.
Suma y Suma Directa de Subespacios Vectorioalesalgebragr4
El documento describe la suma de subespacios vectoriales. Explica que la suma de dos subespacios W1 y W2 es el conjunto de todos los vectores que pueden escribirse como la suma de un vector en W1 y uno en W2. La dimensión de la suma es la suma de las dimensiones de W1 y W2 menos la dimensión de su intersección. Proporciona un ejemplo numérico para ilustrar estos conceptos.
Este documento describe las características principales de las polis griegas como las acrópolis en lo alto, las necrópolis en las afueras y el ágora que representa el mercado y la economía. Muestra una imagen que ilustra estas características distintivas de una polis griega típica.
Este documento presenta las fórmulas básicas para calcular intereses simples y compuestos. Explica cómo calcular el monto, capital, interés y tasa de interés para intereses simples. Luego, describe cómo calcular el monto, valor presente, capital y tasa de interés para intereses compuestos cuando se aplican periódicamente. Finalmente, introduce conceptos sobre anualidades como cálculos para pagos periódicos constantes y amortizaciones.
Este documento presenta 7 problemas de funciones y gráficas. Los problemas 1-6 piden representar ecuaciones de funciones lineales y cuadráticas, identificando la ordenada en el origen, la pendiente y si son crecientes o decrecientes. El problema 7 analiza una gráfica de un viaje en coche, pidiendo detalles como la distancia del destino, número de paradas y duración total del viaje.
Este documento describe una representación abstracta del patrón hipodérmico en forma de una columna del orden jónico. La organización espacial está dentro de la columna para representar este patrón urbano común en ciudades romanas.
Este documento presenta la resolución de un problema de flujo de agua en una red de tuberías. Se modela la situación mediante un sistema de ecuaciones lineales con 4 incógnitas que representan los flujos en cada tramo. El sistema es compatible indeterminado, por lo que su conjunto de soluciones es una recta en el espacio parametrizada por uno de los flujos. Se analizan posibles soluciones particulares y se verifica que no es posible un flujo mayor a 50 litros debido a la conservación del flujo en cada nodo.
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.
Este documento describe cómo calcular la matriz asociada a una composición de funciones lineales. Explica que la matriz de cambio de base de una composición es el producto de las matrices de cambio de base de cada función individual y las matrices identidad. También muestra cómo calcular la matriz asociada a una aplicación lineal respecto a bases canónicas y no canónicas.
Este documento describe las operaciones elementales que se pueden realizar en una matriz, incluyendo cambiar filas, multiplicar una fila por un escalar, y sumar filas multiplicadas. Explica que estas operaciones son importantes para escalonar, reducir y obtener la forma escalonada de una matriz. También define que dos matrices son equivalentes si una puede obtenerse de la otra a través de estas operaciones elementales. Luego, presenta ejercicios resueltos que muestran cómo aplicar estas operaciones para escalonar y reducir matrices.
Este documento describe las operaciones básicas que se pueden realizar con matrices, incluyendo suma, resta, multiplicación por un escalar, y multiplicación de matrices. Explica que la suma y resta requieren que las matrices tengan el mismo tamaño, y que la multiplicación de matrices solo es posible si el número de columnas de la primera matriz es igual al número de filas de la segunda matriz. También presenta un ejemplo numérico para ilustrar cómo resolver una expresión que involucra la multiplicación y resta de matrices.
Matrices conmutable, idempotente, nilpotente, involutiva, elemental y equival...algebra
Este documento define y da ejemplos de varios tipos de matrices, incluyendo matrices conmutables, idempotentes, nilpotentes, involutivas, elementales y equivalentes. También presenta dos teoremas y un corolario sobre la equivalencia de matrices.
Este documento explica los conceptos de matriz escalonada por filas, matriz escalonada reducida por filas y pivote de una matriz. Una matriz escalonada tiene ceros que aumentan de izquierda a derecha fila por fila, mientras que una matriz escalonada reducida tiene unos en las columnas con los únicos elementos no nulos. El pivote es el primer elemento no nulo de cada fila. El documento también incluye ejemplos y ejercicios resueltos de reducir matrices a estas formas.
Este documento presenta 6 ejercicios de reducción de matrices a forma escalonada y escalonada reducida por filas, así como 5 preguntas de opción múltiple relacionadas con conceptos de álgebra lineal como pívot, elementos en cero y operaciones entre filas y columnas para reducir una matriz.
Evaluación forma escalonada reducida por filas de una matrizalgebra
Este documento presenta 6 ejercicios de reducción de matrices a forma escalonada y escalonada reducida por filas, así como 5 preguntas de opción múltiple relacionadas con conceptos de álgebra lineal como pívot, elementos en cero y operaciones entre filas y columnas en este proceso.
Ejercicios resueltos y explicados operaciones con matricesalgebra
1) Se resuelve la multiplicación de las matrices A y B dando como resultado AB = 14841. También se calcula C2 = 38189. Luego se suma AB + C2 = 422613.
2) Para resolver 3AB + 2C2 se calcula primero 3AB = 422412 y 2C2 = 793618. Finalmente se suma 3AB + 2C2 = 121603025.
El documento resume diferentes tipos de matrices:
- Matriz conmutable: aquella donde A*B = B*A
- Matriz idempotente: cumple que A^2 = A
- Matriz nilpotente: existe un número n tal que A^n = 0
- Matriz involutiva: cumple que A^2 = I
- Matriz elemental: resultado de aplicar operaciones de filas a la matriz identidad I
- Matrices equivalentes: existen si una puede transformarse en la otra mediante operaciones de filas
Ejercicios propuestos y evaluacion operaciones elementalesalgebra
Este documento presenta una serie de ejercicios sobre operaciones elementales de fila para escalonar y reducir matrices. Propone aplicar estas operaciones a diferentes matrices y evaluar afirmaciones relacionadas con conceptos como equivalencia y similitud matricial.
1. Resume los tipos de matrices y pide hallar matrices que cumplan ciertas propiedades.
2. Pide hallar el conjunto de matrices que conmutan con una dada y probar propiedades de matrices idempotentes.
3. Presenta matrices y pide demostrar si son equivalentes, hallar matrices inversibles que relacionen matrices dadas, y calcular potencias de una matriz.
El método de Gauss-Jordan es un método para resolver sistemas de ecuaciones lineales mediante la transformación de la matriz aumentada en una matriz escalonada reducida o una matriz identidad a través de operaciones elementales de filas y columnas. Esto permite encontrar directamente las soluciones de cada incógnita sin necesidad de sustitución hacia atrás.
El método de Gauss consiste en encontrar una matriz ampliada escalonada equivalente al sistema original mediante operaciones de fila. Esto permite escribir el sistema equivalente y resolverlo para obtener las incógnitas. Si la matriz resultante tiene una fila de ceros, el sistema es inconsistente o tiene infinitas soluciones. El método involucra obtener la matriz ampliada, escalonarla por filas mediante operaciones, y reemplazar valores en filas superiores para hallar cada incógnita de forma secuencial.
Este documento resume los métodos para resolver sistemas de ecuaciones, incluyendo los métodos de Gauss, Gauss-Jordan y Cramer. Explica que un sistema tiene una solución única si el número de ecuaciones válidas es igual al número de incógnitas, tiene infinitas soluciones si hay menos ecuaciones que incógnitas, y no tiene solución si la matriz ampliada y la matriz de coeficientes no coinciden en el número de filas no nulas. También cubre cómo el determinante de Cramer indica si el sistema tiene solución única, infinitas soluc
Este documento explica el método de Cramer para resolver sistemas de ecuaciones lineales. Describe cómo formar la matriz ampliada y de coeficientes, calcular los determinantes para hallar valores de incógnitas, y determinar valores de parámetros para que un sistema tenga solución única, múltiples soluciones o ninguna solución. También incluye ejemplos resueltos y ejercicios propuestos para practicar el método.
El documento describe el método de Gauss-Jordan para resolver sistemas de ecuaciones y propone tres ejercicios para determinar los valores de x que darían una solución única, múltiples soluciones o ninguna solución a un sistema dado.
El primer ejercicio presenta un sistema de ecuaciones lineales 3x3 que no tiene solución porque al aplicar el método de Gauss se obtiene la última fila como (0 0 0 | -4), lo que implica un absurdo matemático. El segundo ejercicio también es un sistema 3x3 que tiene infinitas soluciones porque al aplicar Gauss se obtiene una fila de ceros. El tercer ejercicio es otro sistema 3x3 que tiene infinitas soluciones por la misma razón.
El documento describe el método de Gauss-Jordan para resolver sistemas de ecuaciones. Explica el procedimiento paso a paso para dos ejemplos numéricos, resolviendo cada sistema y obteniendo las soluciones. También analiza las condiciones para que un tercer sistema tenga solución única, múltiples soluciones o no tenga solución.
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.
Este documento describe cómo calcular la matriz asociada a una composición de funciones lineales. Explica que la matriz de cambio de base de una composición es el producto de las matrices de cambio de base de cada función individual y las matrices identidad. También muestra cómo calcular la matriz asociada a una aplicación lineal respecto a bases canónicas y no canónicas.
Este documento describe las operaciones elementales que se pueden realizar en una matriz, incluyendo cambiar filas, multiplicar una fila por un escalar, y sumar filas multiplicadas. Explica que estas operaciones son importantes para escalonar, reducir y obtener la forma escalonada de una matriz. También define que dos matrices son equivalentes si una puede obtenerse de la otra a través de estas operaciones elementales. Luego, presenta ejercicios resueltos que muestran cómo aplicar estas operaciones para escalonar y reducir matrices.
Este documento describe las operaciones básicas que se pueden realizar con matrices, incluyendo suma, resta, multiplicación por un escalar, y multiplicación de matrices. Explica que la suma y resta requieren que las matrices tengan el mismo tamaño, y que la multiplicación de matrices solo es posible si el número de columnas de la primera matriz es igual al número de filas de la segunda matriz. También presenta un ejemplo numérico para ilustrar cómo resolver una expresión que involucra la multiplicación y resta de matrices.
Matrices conmutable, idempotente, nilpotente, involutiva, elemental y equival...algebra
Este documento define y da ejemplos de varios tipos de matrices, incluyendo matrices conmutables, idempotentes, nilpotentes, involutivas, elementales y equivalentes. También presenta dos teoremas y un corolario sobre la equivalencia de matrices.
Este documento explica los conceptos de matriz escalonada por filas, matriz escalonada reducida por filas y pivote de una matriz. Una matriz escalonada tiene ceros que aumentan de izquierda a derecha fila por fila, mientras que una matriz escalonada reducida tiene unos en las columnas con los únicos elementos no nulos. El pivote es el primer elemento no nulo de cada fila. El documento también incluye ejemplos y ejercicios resueltos de reducir matrices a estas formas.
Este documento presenta 6 ejercicios de reducción de matrices a forma escalonada y escalonada reducida por filas, así como 5 preguntas de opción múltiple relacionadas con conceptos de álgebra lineal como pívot, elementos en cero y operaciones entre filas y columnas para reducir una matriz.
Evaluación forma escalonada reducida por filas de una matrizalgebra
Este documento presenta 6 ejercicios de reducción de matrices a forma escalonada y escalonada reducida por filas, así como 5 preguntas de opción múltiple relacionadas con conceptos de álgebra lineal como pívot, elementos en cero y operaciones entre filas y columnas en este proceso.
Ejercicios resueltos y explicados operaciones con matricesalgebra
1) Se resuelve la multiplicación de las matrices A y B dando como resultado AB = 14841. También se calcula C2 = 38189. Luego se suma AB + C2 = 422613.
2) Para resolver 3AB + 2C2 se calcula primero 3AB = 422412 y 2C2 = 793618. Finalmente se suma 3AB + 2C2 = 121603025.
El documento resume diferentes tipos de matrices:
- Matriz conmutable: aquella donde A*B = B*A
- Matriz idempotente: cumple que A^2 = A
- Matriz nilpotente: existe un número n tal que A^n = 0
- Matriz involutiva: cumple que A^2 = I
- Matriz elemental: resultado de aplicar operaciones de filas a la matriz identidad I
- Matrices equivalentes: existen si una puede transformarse en la otra mediante operaciones de filas
Ejercicios propuestos y evaluacion operaciones elementalesalgebra
Este documento presenta una serie de ejercicios sobre operaciones elementales de fila para escalonar y reducir matrices. Propone aplicar estas operaciones a diferentes matrices y evaluar afirmaciones relacionadas con conceptos como equivalencia y similitud matricial.
1. Resume los tipos de matrices y pide hallar matrices que cumplan ciertas propiedades.
2. Pide hallar el conjunto de matrices que conmutan con una dada y probar propiedades de matrices idempotentes.
3. Presenta matrices y pide demostrar si son equivalentes, hallar matrices inversibles que relacionen matrices dadas, y calcular potencias de una matriz.
El método de Gauss-Jordan es un método para resolver sistemas de ecuaciones lineales mediante la transformación de la matriz aumentada en una matriz escalonada reducida o una matriz identidad a través de operaciones elementales de filas y columnas. Esto permite encontrar directamente las soluciones de cada incógnita sin necesidad de sustitución hacia atrás.
El método de Gauss consiste en encontrar una matriz ampliada escalonada equivalente al sistema original mediante operaciones de fila. Esto permite escribir el sistema equivalente y resolverlo para obtener las incógnitas. Si la matriz resultante tiene una fila de ceros, el sistema es inconsistente o tiene infinitas soluciones. El método involucra obtener la matriz ampliada, escalonarla por filas mediante operaciones, y reemplazar valores en filas superiores para hallar cada incógnita de forma secuencial.
Este documento resume los métodos para resolver sistemas de ecuaciones, incluyendo los métodos de Gauss, Gauss-Jordan y Cramer. Explica que un sistema tiene una solución única si el número de ecuaciones válidas es igual al número de incógnitas, tiene infinitas soluciones si hay menos ecuaciones que incógnitas, y no tiene solución si la matriz ampliada y la matriz de coeficientes no coinciden en el número de filas no nulas. También cubre cómo el determinante de Cramer indica si el sistema tiene solución única, infinitas soluc
Este documento explica el método de Cramer para resolver sistemas de ecuaciones lineales. Describe cómo formar la matriz ampliada y de coeficientes, calcular los determinantes para hallar valores de incógnitas, y determinar valores de parámetros para que un sistema tenga solución única, múltiples soluciones o ninguna solución. También incluye ejemplos resueltos y ejercicios propuestos para practicar el método.
El documento describe el método de Gauss-Jordan para resolver sistemas de ecuaciones y propone tres ejercicios para determinar los valores de x que darían una solución única, múltiples soluciones o ninguna solución a un sistema dado.
El primer ejercicio presenta un sistema de ecuaciones lineales 3x3 que no tiene solución porque al aplicar el método de Gauss se obtiene la última fila como (0 0 0 | -4), lo que implica un absurdo matemático. El segundo ejercicio también es un sistema 3x3 que tiene infinitas soluciones porque al aplicar Gauss se obtiene una fila de ceros. El tercer ejercicio es otro sistema 3x3 que tiene infinitas soluciones por la misma razón.
El documento describe el método de Gauss-Jordan para resolver sistemas de ecuaciones. Explica el procedimiento paso a paso para dos ejemplos numéricos, resolviendo cada sistema y obteniendo las soluciones. También analiza las condiciones para que un tercer sistema tenga solución única, múltiples soluciones o no tenga solución.
Soluciones Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinar...Juan Martín Martín
Criterios de corrección y soluciones al examen de Geografía de Selectividad (EvAU) Junio de 2024 en Castilla La Mancha.
Soluciones al examen.
Convocatoria Ordinaria.
Examen resuelto de Geografía
conocer el examen de geografía de julio 2024 en:
https://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/2024/06/soluciones-examen-de-selectividad.html
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
En la ciudad de Pasto, estamos revolucionando el acceso a microcréditos y la formalización de microempresarios informales con nuestra aplicación CrediAvanza. Nuestro objetivo es empoderar a los emprendedores locales proporcionándoles una plataforma integral que facilite el acceso a servicios financieros y asesoría profesional.
José Luis Jiménez Rodríguez
Junio 2024.
“La pedagogía es la metodología de la educación. Constituye una problemática de medios y fines, y en esa problemática estudia las situaciones educativas, las selecciona y luego organiza y asegura su explotación situacional”. Louis Not. 1993.
1. Ejercicios propuestos<br />En R2, determinar:<br />x, tal que (3, 2) y (1, x+2) sean ortogonales<br />t, tal que u(t)=(-1+t, 2t-2) sea unitario, t ϵ R<br />Sea R3 un espacio vectorial definido con producto interno (/). Además, S= (u, v, w) es base de R3 tal que u=(1,-1,1), v=(2,1,1), w=(1,0,1).<br />A partir de S calcular una base ortogonal de R3 conociendo que:<br />ǁvǁ=ǁwǁ=1 , v/(u+v)=0 , v/w=0 , u/w=4 <br />Nota: El producto interno (/) no es usual<br />Preguntas<br />El producto interno de un vector no nulo por sí mismo siempre es:<br />NuloPositivoNegativoN.A.<br />El producto interno siempre da como resultado un:<br />VectorDeterminanteEscalarN.A.<br />Un producto interno inusual es:<br /> n u/v=u1/v1 + u2/v2 + u3/v3 +……+ un/vn= ui/vi i=1<br /> n u/v=u1/v1 + u2/v2 + u3/v3 +……+ un/vn= ui/vi i=1<br />A/B =Tr (A∙Bt)=Tr (B∙At)<br />N.A.<br />