1) Se define un espacio vectorial como un conjunto E con dos operaciones internas y externas que cumplen ciertas propiedades.
2) Se presentan ejemplos de espacios vectoriales como Rn, Cn, las matrices y los polinomios.
3) Un subespacio vectorial es un subconjunto de E que también es un espacio vectorial con las mismas operaciones.
Archivo realizado en Microsoft Power Point para la enseñanza de las desigualdas e Inecuaciones en el Colegio Inmaculado de María de la Localidad de Bosa. Diseñado por Janneth Galindo
Explicación y presentación de ejemplos del concepto del límite. Incluye estudio de los métodos númerico, gráfico y algebraico para hallar el límite de una función. Curso Cálculo I. Dr. Juan R. Mejías Ortiz.
4.1 Espacios vectoriales
4.2 Subespacios vectoriales
4.3 Combinaciones lineales
4.4 Dependencia e independencia lineal
4.5 Base y dimensión
4.6 Kernel, imagen, espacio columna y espacio fila de una matriz
4.7 Ecuaciones lineales y espacios vectoriales
4.8 Cambio de base
4.9 Espacio cociente
4.10 Sumas y sumas directas
Archivo realizado en Microsoft Power Point para la enseñanza de las desigualdas e Inecuaciones en el Colegio Inmaculado de María de la Localidad de Bosa. Diseñado por Janneth Galindo
Explicación y presentación de ejemplos del concepto del límite. Incluye estudio de los métodos númerico, gráfico y algebraico para hallar el límite de una función. Curso Cálculo I. Dr. Juan R. Mejías Ortiz.
4.1 Espacios vectoriales
4.2 Subespacios vectoriales
4.3 Combinaciones lineales
4.4 Dependencia e independencia lineal
4.5 Base y dimensión
4.6 Kernel, imagen, espacio columna y espacio fila de una matriz
4.7 Ecuaciones lineales y espacios vectoriales
4.8 Cambio de base
4.9 Espacio cociente
4.10 Sumas y sumas directas
Ecuaciones Diferenciales Ordinarias:
Un resumen sobre conceptos básicos.
Clasificación.
Fundamentos requeridos en las diversas técnicas para resolver ecuaciones diferenciales ordinarias.
Contenido.
- Ejemplos de espacios vectoriales.
- Combinación lineal.
- Dependencia lineal.
- Independencia lineal.
- Base y dimensión de un espacio vectorial.
- Espacio nulo de una matriz.
- Rango de una matriz.
3Redu: Responsabilidad, Resiliencia y Respetocdraco
¡Hola! Somos 3Redu, conformados por Juan Camilo y Cristian. Entendemos las dificultades que enfrentan muchos estudiantes al tratar de comprender conceptos matemáticos. Nuestro objetivo es brindar una solución inclusiva y accesible para todos.
En este documento analizamos ciertos conceptos relacionados con la ficha 1 y 2. Y concluimos, dando el porque es importante desarrollar nuestras habilidades de pensamiento.
Sara Sofia Bedoya Montezuma.
9-1.
Índice del libro "Big Data: Tecnologías para arquitecturas Data-Centric" de 0...Telefónica
Índice del libro "Big Data: Tecnologías para arquitecturas Data-Centric" de 0xWord escrito por Ibón Reinoso ( https://mypublicinbox.com/IBhone ) con Prólogo de Chema Alonso ( https://mypublicinbox.com/ChemaAlonso ). Puedes comprarlo aquí: https://0xword.com/es/libros/233-big-data-tecnologias-para-arquitecturas-data-centric.html
Es un diagrama para La asistencia técnica o apoyo técnico es brindada por las compañías para que sus clientes puedan hacer uso de sus productos o servicios de la manera en que fueron puestos a la venta.
Las lámparas de alta intensidad de descarga o lámparas de descarga de alta in...espinozaernesto427
Las lámparas de alta intensidad de descarga o lámparas de descarga de alta intensidad son un tipo de lámpara eléctrica de descarga de gas que produce luz por medio de un arco eléctrico entre electrodos de tungsteno alojados dentro de un tubo de alúmina o cuarzo moldeado translúcido o transparente.
lámparas más eficientes del mercado, debido a su menor consumo y por la cantidad de luz que emiten. Adquieren una vida útil de hasta 50.000 horas y no generan calor alguna. Si quieres cambiar la iluminación de tu hogar para hacerla mucho más eficiente, ¡esta es tu mejor opción!
Las nuevas lámparas de descarga de alta intensidad producen más luz visible por unidad de energía eléctrica consumida que las lámparas fluorescentes e incandescentes, ya que una mayor proporción de su radiación es luz visible, en contraste con la infrarroja. Sin embargo, la salida de lúmenes de la iluminación HID puede deteriorarse hasta en un 70% durante 10,000 horas de funcionamiento.
Muchos vehículos modernos usan bombillas HID para los principales sistemas de iluminación, aunque algunas aplicaciones ahora están pasando de bombillas HID a tecnología LED y láser.1 Modelos de lámparas van desde las típicas lámparas de 35 a 100 W de los autos, a las de más de 15 kW que se utilizan en los proyectores de cines IMAX.
Esta tecnología HID no es nueva y fue demostrada por primera vez por Francis Hauksbee en 1705. Lámpara de Nernst.
Lámpara incandescente.
Lámpara de descarga. Lámpara fluorescente. Lámpara fluorescente compacta. Lámpara de haluro metálico. Lámpara de vapor de sodio. Lámpara de vapor de mercurio. Lámpara de neón. Lámpara de deuterio. Lámpara xenón.
Lámpara LED.
Lámpara de plasma.
Flash (fotografía) Las lámparas de descarga de alta intensidad (HID) son un tipo de lámparas de descarga de gas muy utilizadas en la industria de la iluminación. Estas lámparas producen luz creando un arco eléctrico entre dos electrodos a través de un gas ionizado. Las lámparas HID son conocidas por su gran eficacia a la hora de convertir la electricidad en luz y por su larga vida útil.
A diferencia de las luces fluorescentes, que necesitan un recubrimiento de fósforo para emitir luz visible, las lámparas HID no necesitan ningún recubrimiento en el interior de sus tubos. El propio arco eléctrico emite luz visible. Sin embargo, algunas lámparas de halogenuros metálicos y muchas lámparas de vapor de mercurio tienen un recubrimiento de fósforo en el interior de la bombilla para mejorar el espectro luminoso y reproducción cromática. Las lámparas HID están disponibles en varias potencias, que van desde los 25 vatios de las lámparas de halogenuros metálicos autobalastradas y los 35 vatios de las lámparas de vapor de sodio de alta intensidad hasta los 1.000 vatios de las lámparas de vapor de mercurio y vapor de sodio de alta intensidad, e incluso hasta los 1.500 vatios de las lámparas de halogenuros metálicos.
Las lámparas HID requieren un equipo de control especial llamado balasto para funcionar
(PROYECTO) Límites entre el Arte, los Medios de Comunicación y la Informáticavazquezgarciajesusma
En este proyecto de investigación nos adentraremos en el fascinante mundo de la intersección entre el arte y los medios de comunicación en el campo de la informática.
La rápida evolución de la tecnología ha llevado a una fusión cada vez más estrecha entre el arte y los medios digitales, generando nuevas formas de expresión y comunicación.
Continuando con el desarrollo de nuestro proyecto haremos uso del método inductivo porque organizamos nuestra investigación a la particular a lo general. El diseño metodológico del trabajo es no experimental y transversal ya que no existe manipulación deliberada de las variables ni de la situación, si no que se observa los fundamental y como se dan en su contestó natural para después analizarlos.
El diseño es transversal porque los datos se recolectan en un solo momento y su propósito es describir variables y analizar su interrelación, solo se desea saber la incidencia y el valor de uno o más variables, el diseño será descriptivo porque se requiere establecer relación entre dos o más de estás.
Mediante una encuesta recopilamos la información de este proyecto los alumnos tengan conocimiento de la evolución del arte y los medios de comunicación en la información y su importancia para la institución.
(PROYECTO) Límites entre el Arte, los Medios de Comunicación y la Informática
Espacios vectoriales
1. ESPACIOS
VECTORIALES
UCA. Sección Departamental de Matemáticas.
Algeciras.
2. Espacio Vectorial
Sea E un conjunto no vacío, cuyos elementos denotaremos
por x , y , z …. ; y que llamaremos vectores, y K un cuerpo
conmutativo ( K , +, × ) , cuyos elementos representaremos
por α , λ , β ...; y que llamaremos escalares.
Como normalmente K = ℝ o K = ℂ , usaremos como notación
para las operaciones + y × , llamando además 0 al neutro
de + , y 1 al neutro de × .
3. Espacio Vectorial
Definimos en E dos leyes de composición:
( E , ⊕ ) interna, que llamamos suma de vectores, y
( E , , K ) externa de K sobre E , que llamamos producto
de un vector por un escalar
Se dice que E es un espacio vectorial sobre K si se cumplen:
1. ( E , ⊕ ) es un grupo abeliano
( )
2. ∀x, y ∈ E y ∀λ ∈ ℝ se tiene λ x ⊕ y = λ x ⊕ λ y
3. ∀x ∈ E y ∀λ,α ∈ ℝ se tiene ( λ + α ) x = λ x ⊕ λ x
(
4. ∀x ∈ E y ∀λ,α ∈ ℝ se tiene λ α x = ( λ ×α ) x)
5. ∃1∈ℝ ∀x ∈ E se tiene 1 x = x
4. Cuando no haya opción a confundirse podemos utilizar
“+” para ambas sumas, y “.” para ambos productos.
Y anotaremos:
( E , + ) interna, que llamamos suma de vectores, y
( E , ⋅, K ) externa de K sobre E , que llamamos producto
de un vector por un escalar
1. ( E , + ) es un grupo abeliano
( )
2. ∀x, y ∈ E y ∀λ ∈ ℝ se tiene λ ⋅ x + y = λ ⋅ x + λ ⋅ y
3. ∀x ∈ E y ∀λ,α ∈ ℝ se tiene ( λ + α ) ⋅ x = λ ⋅ x + λ ⋅ x
( )
4. ∀x ∈ E y ∀λ,α ∈ ℝ se tiene λ ⋅ α ⋅ x = ( λ ⋅α ) ⋅ x
5. ∃1∈ℝ ∀x ∈ E se tiene 1⋅ x = x
5. Ejemplos de Espacios Vectoriales
• ℝ es espacio vectorial sobre ( ℝ, +, ⋅) con las
n
operaciones:
n
* Suma de vectores en ℝ
( x1 x2 ⋅ ⋅ xn) +( y y2 ⋅ ⋅ yn) =( x +y x2 +y2 ⋅ ⋅ xn +yn)
1 1 1
* Producto por un escalar
α⋅( x1 x2 ⋅ ⋅ xn ) =(α⋅ x1 α⋅ x2 ⋅ ⋅ α⋅ xn )
6. Ejemplos de Espacios Vectoriales
• ℂ es espacio vectorial sobre ( ℝ, +, ⋅) y sobre
n
( ℂ, +, ⋅) con las operaciones:
n
* Suma de vectores en ℂ
( x1 x2 ⋅ ⋅ xn) +( y y2 ⋅ ⋅ yn) =( x +y x2 +y2 ⋅ ⋅ xn +yn)
1 1 1
* Producto por un escalar
α⋅( x1 x2 ⋅ ⋅ xn ) =(α⋅ x1 α⋅ x2 ⋅ ⋅ α⋅ xn )
7. Ejemplos de Espacios Vectoriales
M m×n el conjunto de las matrices definidas en un
cuerpo K conmutativo, es un espacio vectorial sobre
K , con las operaciones:
* Suma de matrices
A + B = ( aij ) + ( bij ) = ( aij + bij )
* Producto por un escalar
λ ⋅ A = λ ⋅ ( aij ) = ( λ ⋅ aij )
8. Ejemplos de Espacios Vectoriales
E=P(x) , polinomios con coeficientes pertenecientes
a un cuerpo conmutativo K.
Es un espacio vectorial sobre K con las operaciones:
* Suma de polinomios
p(x)+q(x)=(a0+a1x+...+anxn)+(b0+b1x+...+bmxm)=
=(a0+b0)+(a1+b1)x+...+(an+bn)xn+...+bmxm (m≥n )
* Producto por un escalar
αp(x) = α(a0+a1x+...+anxn )= α a0+ α a1x+...+ α anxn
9. • R2 con las operaciones
• Suma x = ( x1, x2 ) , y = ( y1, y2 ) ∈ ℝ2
x + y = ( x1, x2 ) + ( y1, y2 ) = ( x1 + y1, x2 + y2 )
• Producto por un escalar:
α x = α ( x1, x2 ) = (α x1,0)
No es un espacio vectorial sobre (R,+,.), ya
que aunque se cumplen las cuatro primeras
condiciones, como puede comprobarse
fácilmente, no se cumple la quinta:
1 x = 1( x1, x2 ) = ( x1,0) ≠ ( x1, x2 )
10. Propiedades deducidas de la definición
1 . ∀ x ∈ E s e v e rific a 0 ⋅ x = 0
2 . ∀ λ ∈ K s e v e rific a λ ⋅ 0 = 0
3. λ ⋅ x = 0 ⇔ λ = 0 ó x = 0
4. ∀ λ ∈ K y ∀ x ∈ E s e v e rific a
(− λ )⋅ x ( ) (
= λ ⋅ −x = − λ ⋅x )
5. ∀ λ ≠ 0 si λ ⋅ x = λ ⋅ y ⇒ x = y
∀x ≠ 0 si λ ⋅ x = α ⋅ x ⇒ λ = α
11. Subespacios vectoriales
Sea (E,+,.K) un espacio vectorial.
Se dice que un subconjunto L de E es un subespacio
vectorial o variedad lineal de E si tiene a su vez
estructura de espacio vectorial sobre K con las
mismas operaciones definidas en E.
En todo espacio vectorial E existen dos subespacios
llamados impropios, son:
L=E y L= 0 {}
12. Teorema de caracterización de
subespacios vectoriales
Las condiciones necesaria y suficiente para que un
subconjunto, no vacío, L de un espacio vectorial E
sea un subespacio vectorial, son:
1. ∀ x, y ∈ L se verifica x + y ∈ L
2. ∀ x ∈ L ∀λ ∈ K se verifica λ ⋅ x ∈ L
13. Ejemplos de Subespacios Vectoriales
1)Los conjuntos TS, TI de las matrices triangulares
superiores e inferiores de orden n son subespacios
vectoriales de Mn.
2) El conjunto de los polinomios de grado menor o igual
que 2, P2(x), es un subespacio vectorial del espacio
vectorial de los polinomios finitos P(x) .
3) El conjunto de los pares ordenados de números reales
con la segunda coordenada igual a 1: {(x,1)/ x∈R} no es
un subespacio vectorial de R2 ; ya que ni la suma ni el
producto por un escalar dan, en general, un vector con
la segunda coordenada igual a 1 .
14. Operaciones con subespacios
• Dados dos subespacios L1, L2 de E definimos la
suma de ambos como el conjunto formado por
todos los vectores que se obtienen sumando
uno cualquiera de L1 con uno cualquiera de L2,
es decir:
{
L1 + L2 = x ∈ E x = x1 + x2 con x1 ∈ L1 , x2 ∈ L2 }
• Dados dos subespacios L1, L2 de E definimos
la intersección de ambos como el conjunto
formado por todos los vectores que pertenecen
a los dos.
{
L1 ∩ L2 = x ∈ E x ∈ L1 y x ∈ L2 }
15. Propiedad
L1+L2 y L1 ∩L2 son subespacios vectoriales de E
Observaciones
L1 ∪ L2 no es subespacio vectorial
L1+L2 es el subespacio vectorial más
pequeño que contiene a L1 ∪ L2
16. Subespacios suplementarios
• Dos subespacios L1, L2 decimos que son
suplementarios cuando cualquier vector
x ∈ E se puede descomponer de forma
única como suma de un vector de L1 más
otro de L2:
i i
∃ x1 ∈ L1 y ∃ x2 ∈ L2 ∀ x ∈ E x = x1 + x2
• Proposición 1.
L1, L2 son dos subespacios suplementarios
{}
si y sólo si L1 +L2 = E y L1 ∩ L2 = 0
17. Proyecciones de un vector sobre
un subespacio paralelamente a
otro suplementario
• Sean L1, L2 dos subespacios suplementarios
de E
Sea un vector cualquiera x ∈ E , entonces
x = x1 + x2 con x1 ∈ L1 , x2 ∈ L2
Al vector x1 se le llama proyección de x
sobre L1 paralelamente a L2.
18. Dependencia e independencia lineal
{
Sea H = u 1, u 2 , ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ ⋅u n } un conjunto finito de vectores de E
Se dice que un vector x ∈ E es combinación lineal de
los vectores anteriores o que depende linealmente de ellos
si
n
∃xi ∈ ℝ x = ∑ xi u i
i =1
19. Dependencia e independencia lineal
{ }
Se dice que los vectores H = u 1, u 2 , ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ ⋅u n son linealmente
independientes o forman un sistema libre si la igualdad
n
0 = ∑ xi u i ⇒ xi = 0 ∀i
i =1
En caso contrario se dice que son linealmente dependientes
o que forman un sistema ligado de vectores.
20. Propiedades de la dependencia lineal
1)En ningún sistema libre figura el vector cero, es decir, que si en un sistema
de vectores figura el vector cero entre ellos, entonces el sistema es ligado.
2)Cualquier vector, considerado aisladamente, es linealmente independiente o
constituye un sistema libre siempre que sea distinto de cero.
3)La condición necesaria y suficiente para que un conjunto de vectores sea
linealmente dependiente es que al menos uno de ellos se pueda expresar
como combinación lineal de los demás.
4)Dos vectores iguales constituyen siempre un sistema ligado.
5)Cualquier conjunto de vectores que contenga a un sistema ligado es ligado.
6)Cualquier subconjunto de un sistema libre es un sistema libre.
21. Sistema generador de un
espacio vectorial
{ } un conjunto finito de vectores de E.
Sean H = u i
Se dice que H es un sistema generador de E si, ∀x ∈ E
n
∃xi ∈ ℝ x = ∑ xi u i
i =1
22. Base de un espacio
vectorial
{ }
Sea B = u i un conjunto finito de vectores de E.
Se dice que B es una base de E si cumple:
1. B es un sistema libre
2. B es un sistema generador de E
23. { }
Si B = u i es una base de E, ∀x ∈ E se tiene:
n
x = ∑ xi u i
i =1
A las xi ∈ ℝ se le llaman coordenadas de x
respecto de la base B
A las xi ui ∈ E se le llaman componentes de x
respecto de la base B
24. La expresión de x ∈ E respecto de la base B = u i { }
n
x = ∑ xi u i
i =1
La podemos escribir matricialmente, por:
x1
x2
(
x = u1 u2 ⋅ ⋅ un )
⋅
⋅
xn
25. Proposición 2
Las coordenadas de un vector respecto de una base
{ }
B = u i son únicas.
Demostración:
Supongamos dos coordenadas distintas ( xi ) y (x )
*
i
n n
Tenemos que: x = ∑i =1
xi u i y x = ∑
i =1
x i* u i
u i ⇒ ∑ ( xi − x ) u i = 0 ⇒
n n n
Luego: ∑x u =∑x
i =1
i i
i =1
*
i
i =1
*
i
x − x = 0 ∀i ⇒ xi = x ∀i
i
*
i
*
i
{}
Ya que los ui son linealmente independientes.
26. Teorema de la base
Todas las bases de un mismo espacio vectorial tienen
el mismo número de vectores.
Definición
Se llama dimensión de un espacio vectorial al número
de vectores que tiene una base y se denota por:
dim E
Base canónica B = e i { }
(
Donde: e i = 0 0 ⋅ ⋅ 1
co lum n a i
⋅ 0 )
27. CAMBIO de BASE
Consideremos dos base de un espacio vectorial E
B = ui { } B* = vi { }
Conocemos las coordenadas de un vector x ∈ E
respecto de la base B, sean ( xi )
x1
x2
x = (u 1 u 2 ⋅ ⋅ u n )
⋅
⋅
xn
28. CAMBIO de BASE
Y queremos calcular las coordenadas de x ∈ E
respecto de la base B*, sean ( xi* )
x 1*
*
x2
x = (v 1 v 2 ⋅ ⋅ v n )
⋅
⋅
*
xn
Los vectores u i { } son combinación lineal de {v } i
29. CAMBIO de BASE
u 1 = a1 1 v 1 + a 2 1 v 2 + ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ + a n 1 v n
u 2 = a1 2 v 1 + a 2 2 v 2 + ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ + a n 2 v n
...............................................
u = a v + a v + ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ + a v
n 1n 1 2n 2 n2 n
Expresado matricialmente
a11 a12 ⋅ ⋅ a1 n
a 21 a 22 ⋅ ⋅ a2 n
(u 1 u2 ⋅ ⋅ ) (
u n = v1 v2 ⋅ ⋅ vn ) ⋅
⋅ ⋅ ⋅ ⋅
⋅ ⋅ ⋅ ⋅ ⋅
a an 2 ⋅ ⋅
a nn
n1
30. CAMBIO de BASE
A la matriz:
a11 a12 ⋅ ⋅ a1 n
a 21 a 22 ⋅ ⋅ a2 n
P= ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ ⋅
⋅ ⋅ ⋅ ⋅ ⋅
a an 2 ⋅ ⋅
a nn
n1
Se le llama matriz de paso de B a B*
Conocida la matriz P podemos calcular las coordenadas ( xi* )
31. CAMBIO de BASE
En efecto:
x1 x 1*
*
x2 x2
(u 1 u 2 ⋅ ⋅ u n ) ⋅
=
(v 1 v 2 ⋅ ⋅ v n )
⋅
⋅ ⋅
x *
n xn
De donde:
x1 x 1*
*
x2 x2
(v 1 v 2 ⋅ ⋅ v n ) P
⋅ =
(v 1 v 2 ⋅ ⋅ v n )
⋅
⋅ ⋅
xn *
xn
32. CAMBIO de BASE
Luego: x1 x 1*
*
x 2 x 2
P ⋅ = ⋅
⋅ ⋅
x x *
n n
x 1* a11 a12 ⋅ ⋅ a1n x1
*
x2 a 21 a 22 ⋅ ⋅ a2n x2
⋅ = ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ ⋅
⋅ ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ ⋅
* a an2 ⋅ ⋅
a nn
xn
xn n1