SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 60
Instituto Tecnológico de
   San Juan del Río



        Matlab
Operaciones
 matemáticas con arrays.
(Funciones predefinidas y
      ejemplos de
     aplicaciones).
Suma y resta.
Las operaciones suma y resta se
 pueden utilizar con arrays de tamaños
 idénticos, es decir, aquellos que tiene
 el mismo número de filas y de
 columnas.

La suma, así como la resta, de dos
 arrays se lleva a cabo sumando o
 restando sus elementos.
Ejemplo:

   A=[5 2 8;3 4 1]
        Así se
    introduce una
       array en
        Matlab.


   B=[9 7 1;4 2 5]
Se define una
                       matriz C que es
   C=A+B             igual al resultado
                      de la suma de A +
                              B.


     Lo que nos da
    como resultado:
Se define una
   D=A-B              matriz D que es
                      igual al resultado
                      de la resta de A -
                              B.

     Lo que nos da
    como resultado:
Si queremos
   C-5                restar 5 a la
                      matriz C. Se
                      pone como se
                         muestra.

     Lo que nos da
    como resultado:
   VectA=[8 5 4];       Por ejemplo, se
                          definen dos
                        vectores (VectA y
                             VectB).
   VectB=[10 2 7];

                           Se define un
   VectC=VectA+VectB   vector VectC que
                        es igual a la suma
                        de VectA + VectB.
     Lo que nos da
    como resultado:
Multiplicación de arrays.
Como ya se dieron cuenta Matlab sigue
 las reglas propias del algebra lineal.
 Esto significa que si A y B son dos
 matrices, la operación A*B se ejecuta
 solamente si el número de columnas
 de la matriz A es igual al número de
 filas de la matriz B. El resultado es
 una matriz que tiene el mismo número
 de filas que A y el mismo número de
 columnas que B.
Ejemplo:
   A=[5 8 1; 7 3 9; 4 3 5; 1 2 3]

                     Se define una
                    matriz A de 4x3.




   B=[4 9; 2 7; 1 3]

                     Se define una
                    matriz B de 3x2.
   C=A*B
 Se multiplica la
matriz A por la B,
 y se asigna el
                      Lo que nos da
  resultado a la
                     como resultado:
   variable C.
   D=B*A

 Si se intenta multiplicar la
matriz B por la matriz A. La
operación retorna un error,
    ya que el número de
 columnas de B es 2, y el        Lo que nos da
número de filas de A es 4.      como resultado:
Se define un vector
    columna Bv de tres
        elementos.


   Bv=[2;5;1]


    Se define un vector
      fila Av de tres
        elementos.



   Av=[9 3 5]
Se multiplica Av por Bv. El
   Av*Bv    resultado es un escalar
            (producto escalar de dos
                    vectores).




            Se multiplica Bv por
   Bv*Av   Av. El resultado es
            una matriz de 3x3.
Cuando se multiplica un array por un
 número, cada elemento del array es
 multiplicado por dicho número.
      Por ejemplo, se
     define una matriz A
           de 4x4.


   A=[5 8 1 3; 7 3 9 1; 4 3 5 7; 1 2 3 4]
   b=4       Se asigna el
             número 4 a la
               variable b.



   b*A   Se multiplica la matriz A por
            b. Esto se puede hacer
           tecleando b*A o bien A*b.
              Lo que nos da como
                   resultado:
Matriz identidad.
La matriz identidad es una matriz
 cuadrada en donde la diagonal son
 unos y el resto de los elementos son
 ceros.
             Por ejemplo, una matriz
              identidad de 4x4, se
                realiza usando el
                  comando eye.




   eye(4)
Inversa de una matriz.
Se dice que una matriz B es la inversa de
 una matriz A si al multiplicar ambas
 matrices el producto es la matriz
 identidad.
   A=[5 8 1; 4 3 5; 7 6 9]

       Por ejemplo, se define la
              matriz A.




   B=inv(A)
        Se utiliza la función inv
        para calcular la inversa
         de A. El resultado se
              asigna a B.
El resultado de
   A*B   multiplicar A*b nos da la
             matriz identidad.
División izquierda .
La división izquierda ese utiliza para
 resolver ecuaciones matriciales AX=B.
 En esta ecuación X y B son vectores
 columna. La ecuación en sí puede ser
 resuelta multiplicando en la parte
 izquierda de ambos miembros de la
 igualdad por el inverso de A:

A-1 AX= A-1B
El primer miembro de la ecuación es X, ya
 que:
A-1 AX= IX=X
Por lo tanto, la solución a AX=B es:
X= A-1B

En Matlab, esta última ecuación se puede
 escribir utilizando el carácter de la
 división izquierda, lo cual se muestra a
 continuación.
   A=[3 4 9; 5 1 7; 6 2 8]




                              Se define A y B.


   B=[2;5;1]
Resolución de
   X=AB   X=AB, mediante la
            división izquierda.
División derecha /.
La división derecha se utiliza para
 resolver     ecuaciones     matriciales
 XC=D. En esta ecuación X y D son
 vectores fila. La ecuación anterior se
 puede resolver multiplicando la parte
 derecha de ambos miembros de la
 igualdad por la inversa de C:

XC C-1= D C-1
Que resulta en:
X= D C-1

En Matlab, esta última ecuación se
 puede escribir utilizando el carácter de
 división derecha, lo cual se muestra a
 continuación.
   C=[5 1 7; 6 9 1; 1 4 2]




   D=[5 1 9]             Se define C y D.
Resolución de
   X=D/C   X=D/C, mediante la
             división derecha.
Funciones predefinidas para
        trabajar con arrays.
 Función: mean(A)
 Descripción: Si A es un vector, retorna
  el valor medio de los elementos.
 Ejemplo:
 Función: C = max(A)
 Descripción: Si A es un vector, C
  contendrá el elemento mayor de A. Si
  A es una matriz, C contendrá un
  vector fila que representa el elemento
  mayor de cada columna A.
 Ejemplo:
 Función: [d,n]=max(A)
 Descripción: Si A es un vector, d
  contendrá el elemento mayor de A, y n
  la posición del elemento (la posición
  de la primera aparición, si el valor
  mayor se repite varias veces en el
  vector).
 Ejemplo:
 Función: min(A)
 Descripción: Lo mismo que max(A),
  pero para el elemento menor.
 Ejemplo:
 Función: [d,n]=min(A)
 Descripción:    Lo    mismo    que
  [d,n]=max(A), pero para el elemento
  menor.
 Ejemplo:
 Función: sum(A)
 Descripción: Si A es un vector, calcula
  la suma de sus elementos.
 Ejemplo:
 Función: sort(A)
 Descripción: Si A es un vector,
  devuelve el mismo vector ordenado
  en orden ascendente.
 Ejemplo:
 Función: median(A)
 Descripción: Si A es un vector,
  devuelve el valor de la mediana de los
  elementos del vector.
 Ejemplo:
 Función: std(A)
 Descripción: Si A es un vector,
  devuelve la desviación estándar de
  los elementos del vector.
 Ejemplo:
 Función: det(A)
 Descripción: Devuelve el valor del
  determinante de la matriz cuadrada A.
 Ejemplo:
 Función: rank(A)
 Descripción: Calcula el rango de una
  matriz A.
 Ejemplo:
 Función: diag(A)
 Descripción: Saca la diagonal de la
  matriz A en forma de vector.
 Ejemplo:
 Función: dot(a,b)
 Descripción:  Calcula el producto
  escalar de dos vectores a y b. Los
  vectores pueden ser de tipo fila o
  columna.
 Ejemplo:
 Función: cross(a,b)
 Descripción:  Calcula el producto
  cruzado de dos vectores a y b, (axb).
  Ambos vectores deben tener tres
  elementos.
 Ejemplo:
 Función: inv(A)
 Descripción: Devuelve la inversa de
  una matriz cuadrada A.
 Ejemplo:
 Función: rand
 Descripción:    Genera   un   número
  aleatorio entre 0 y 1.
 Ejemplo:
 Función: rand(1,n)
 Descripción: Genera un vector fila de
  n números aleatorios entre 0 y 1.
 Ejemplo:
 Función: rand(n)
 Descripción: Genera una matriz nxn
  de números aleatorios entre 0 y 1.
 Ejemplo:
 Función: rand(m,n)
 Descripción: Genera una matriz mxn
  de números aleatorios entre 0 y 1.
 Ejemplo:
 Función: randperm(n)
 Descripción: Genera un vector fila con
  n elementos que son permutaciones
  aleatorias de enteros entre 1 y n.
 Ejemplo:
Ejemplos de aplicación.
Experimento de fricción.



El coeficiente de fricción µ se puede
 calcular experimentalmente midiendo
 la fuerza F requerida para mover una
 masa m. A partir de estos parámetros,
 el coeficiente de fricción se puede
 calcular de la forma:
   µ=F/(mg)         (g = 9.81 m/s2)

En la tabla siguiente se presentan los
 resultados de seis experimentos en
 los cuales se midió F. Determinar el
 coeficiente de fricción en cada
 experimento, así como el valor medio
 de todos los experimentos realizados.

Experimento    1        2     3    4    5     6
Masa m (Kg)    2        4     5    10   20    50
Fuerza F(N)   12.5     23.5   30   61   118   294
   Solución:                                     Se crea un vector m y
                                                   F con los valores de
                                                   las masas y fuerzas
                                                     respectivamente.




    Para que las operaciones de multiplicación, exponenciación y
    división de arrays se realicen elemento a elemento, en Matlab
       hay que teclear un punto delante del operador aritmético
                            correspondiente.



                  Se calcula el valor de µ para cada
                 experimento, utilizando operaciones
                   elemento a elemento sobre los
                         vectores anteriores.
Se calcula la media de µ para cada uno de los
experimentos, almacenados dentro del propio vector
      mu. Se utiliza para ello la función mean.
Análisis   de    circuitos resistivos
 (resolución de un sistema de
 ecuaciones lineales).

El circuito eléctrico anexo está formado
 por distintas resistencias y fuentes de
 alimentación. Determinar la intensidad
 de corriente que pasa por cada
 resistencia utilizando para ello las
 leyes de Kirchhoff para la resolución
 de circuitos resistivos. Los datos
 conocidos del circuito son los
V1= 20 V, V2= 12 V V3= 40 V,
R1= 18 Ω, R2= 10 Ω, R3= 16 Ω,
 R4= 6 Ω, R5= 15 Ω, R6= 8 Ω,
      R7=12 Ω, R8= 14 Ω
Solución:
Las ecuaciones para las cuatro mallas
 que dan la solución a este problema
 son las siguientes:
    V1 - R1 I1 - R3(I1 - I3) - R2(I1 - I2) = 0
    - R5 I2 - R2(I1 - I2) - R4(I2 - I3) - R7(I2 - I4) = 0
    - V2 - R6(I3 - I4) - R4(I3 – I2) - R3(I3 - I1) = 0
     V3 - R8I4 - R7(I4 - I2) - R6(I4 - I3) = 0


Estas cuatro ecuaciones pueden ser
 representadas en la forma matricial
 [A][x]=[B].
Se definen los voltajes,
resistencias y se crea
      la matriz A.
Se crea el vector columna y se
      resuelve el sistema de
   ecuaciones utilizando división
 izquierda, lo que nos da el valor
de (I1, I2, I3 e I4) respectivamente.
Las corrientes que pasan por las
 resistencias R1, R5 y R8 son I1 = 0.8411
 A, I2 = 0.7206 A, e I4 = 1.5750 A,
 respectivamente. Respecto a las otras
 resistencias, estas pertenecen a dos
 mallas a la vez, y por tanto sus
 corrientes son la suma de las corrientes
 en las mallas.
La corriente que pasa por la resistencia:
R2= 0.1205 A. R3= 0.2284 A. R4= 0.1079
 A.
R6= 0.9623 A. R7= 0.8544 A.
Bibliografía.
 Matlab (Una introducción con
  ejemplos prácticos)
 Autor: Amos Gilat
 Editorial: Reverté
Control II

Prof. Soto Osornio Juan Emigdio

       Alumno: Mel A G




         San Juan del Río, Qro., a 27 de Mayo del 2011

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Modelo relacional y reglas de integridad
Modelo relacional y reglas de integridadModelo relacional y reglas de integridad
Modelo relacional y reglas de integridadkamui002
 
Matrices y conclusiones
Matrices y conclusionesMatrices y conclusiones
Matrices y conclusionesSelvin Loayes
 
Estructura de datos - Unidad 1: Introducción a las estructuras de datos
Estructura de datos - Unidad 1: Introducción a las estructuras de datosEstructura de datos - Unidad 1: Introducción a las estructuras de datos
Estructura de datos - Unidad 1: Introducción a las estructuras de datosJosé Antonio Sandoval Acosta
 
Algoritmos de busqueda
Algoritmos de busquedaAlgoritmos de busqueda
Algoritmos de busquedaJohnfornerod
 
Operaciones importantes de un arreglo bidimensional
Operaciones importantes de un arreglo bidimensionalOperaciones importantes de un arreglo bidimensional
Operaciones importantes de un arreglo bidimensionalCristian Quinteros
 
Método de Búsqueda Hash
Método de Búsqueda HashMétodo de Búsqueda Hash
Método de Búsqueda HashBlanca Parra
 
Sistemas de Ecuaciones Lineales por la Inversa de una Matriz. Presentación di...
Sistemas de Ecuaciones Lineales por la Inversa de una Matriz. Presentación di...Sistemas de Ecuaciones Lineales por la Inversa de una Matriz. Presentación di...
Sistemas de Ecuaciones Lineales por la Inversa de una Matriz. Presentación di...JAVIER SOLIS NOYOLA
 
Ensayo 002 aplicación de matrices y determinantes
Ensayo 002 aplicación de matrices y determinantesEnsayo 002 aplicación de matrices y determinantes
Ensayo 002 aplicación de matrices y determinantesRaúl Medina
 
Matrices conceptos-basicos
Matrices conceptos-basicosMatrices conceptos-basicos
Matrices conceptos-basicosAna Robles
 
1.5. parametros agrupados
1.5.  parametros agrupados1.5.  parametros agrupados
1.5. parametros agrupadosITCM
 
Diapositivas estadistica
Diapositivas estadisticaDiapositivas estadistica
Diapositivas estadisticalissethperez
 
Variables de-programación
Variables de-programaciónVariables de-programación
Variables de-programaciónKarenNaranjoH
 
Informe estructura de datos Unidad 1
Informe estructura de datos Unidad 1Informe estructura de datos Unidad 1
Informe estructura de datos Unidad 1eliezerbs
 

La actualidad más candente (20)

Modelo relacional y reglas de integridad
Modelo relacional y reglas de integridadModelo relacional y reglas de integridad
Modelo relacional y reglas de integridad
 
Matrices y conclusiones
Matrices y conclusionesMatrices y conclusiones
Matrices y conclusiones
 
Vectores y matrices
Vectores y matricesVectores y matrices
Vectores y matrices
 
Tipos de datos
Tipos de datosTipos de datos
Tipos de datos
 
Estructura de datos - Unidad 1: Introducción a las estructuras de datos
Estructura de datos - Unidad 1: Introducción a las estructuras de datosEstructura de datos - Unidad 1: Introducción a las estructuras de datos
Estructura de datos - Unidad 1: Introducción a las estructuras de datos
 
Algoritmos de busqueda
Algoritmos de busquedaAlgoritmos de busqueda
Algoritmos de busqueda
 
Operaciones importantes de un arreglo bidimensional
Operaciones importantes de un arreglo bidimensionalOperaciones importantes de un arreglo bidimensional
Operaciones importantes de un arreglo bidimensional
 
SUMAS DE RIEMANN
SUMAS DE RIEMANNSUMAS DE RIEMANN
SUMAS DE RIEMANN
 
Método de Búsqueda Hash
Método de Búsqueda HashMétodo de Búsqueda Hash
Método de Búsqueda Hash
 
Sistemas de Ecuaciones Lineales por la Inversa de una Matriz. Presentación di...
Sistemas de Ecuaciones Lineales por la Inversa de una Matriz. Presentación di...Sistemas de Ecuaciones Lineales por la Inversa de una Matriz. Presentación di...
Sistemas de Ecuaciones Lineales por la Inversa de una Matriz. Presentación di...
 
Ensayo 002 aplicación de matrices y determinantes
Ensayo 002 aplicación de matrices y determinantesEnsayo 002 aplicación de matrices y determinantes
Ensayo 002 aplicación de matrices y determinantes
 
Matrices conceptos-basicos
Matrices conceptos-basicosMatrices conceptos-basicos
Matrices conceptos-basicos
 
Matrices en java
Matrices en javaMatrices en java
Matrices en java
 
Ejercicio no 9
Ejercicio no 9Ejercicio no 9
Ejercicio no 9
 
1.5. parametros agrupados
1.5.  parametros agrupados1.5.  parametros agrupados
1.5. parametros agrupados
 
Diapositivas estadistica
Diapositivas estadisticaDiapositivas estadistica
Diapositivas estadistica
 
Variables de-programación
Variables de-programaciónVariables de-programación
Variables de-programación
 
Sistemas de ecuaciones
Sistemas de ecuacionesSistemas de ecuaciones
Sistemas de ecuaciones
 
Informe estructura de datos Unidad 1
Informe estructura de datos Unidad 1Informe estructura de datos Unidad 1
Informe estructura de datos Unidad 1
 
Matrices
MatricesMatrices
Matrices
 

Destacado

Array en java operaciones
Array en java operacionesArray en java operaciones
Array en java operacionesEmerson Garay
 
Arreglos Unidimensionales
Arreglos UnidimensionalesArreglos Unidimensionales
Arreglos UnidimensionalesCindy
 
Unidad 2-estudio-del-trabajo
Unidad 2-estudio-del-trabajoUnidad 2-estudio-del-trabajo
Unidad 2-estudio-del-trabajoLuis Vera Hdz
 
Codificacion de clases en java con NetBeans
Codificacion de clases en java con NetBeansCodificacion de clases en java con NetBeans
Codificacion de clases en java con NetBeansEmerson Garay
 
Guia rapida de matlab (comandos basicos, graficacion y programacion)
Guia rapida de matlab (comandos basicos, graficacion y programacion)Guia rapida de matlab (comandos basicos, graficacion y programacion)
Guia rapida de matlab (comandos basicos, graficacion y programacion)morones.om
 
Cámaras digitales profesionales roman
Cámaras digitales profesionales romanCámaras digitales profesionales roman
Cámaras digitales profesionales romanRomanGomez
 
Tribus urbanas
Tribus urbanasTribus urbanas
Tribus urbanasfer-brenda
 
Las computadoras
Las computadoras Las computadoras
Las computadoras aleper27
 
Mundial de clubes 2011
Mundial de clubes 2011Mundial de clubes 2011
Mundial de clubes 2011pablomoran10
 
Articulo practica dos corregido
Articulo practica dos corregidoArticulo practica dos corregido
Articulo practica dos corregidoLucy idaly
 
T administracion
T administracionT administracion
T administracionRaúl Ramos
 
Segunda evaluación a distancia.
Segunda evaluación a distancia.Segunda evaluación a distancia.
Segunda evaluación a distancia.Ladyeredia
 

Destacado (20)

Array en java operaciones
Array en java operacionesArray en java operaciones
Array en java operaciones
 
Arreglos Unidimensionales
Arreglos UnidimensionalesArreglos Unidimensionales
Arreglos Unidimensionales
 
Array en java
Array en javaArray en java
Array en java
 
Arreglos unidimensionales
Arreglos unidimensionalesArreglos unidimensionales
Arreglos unidimensionales
 
Unidad 2-estudio-del-trabajo
Unidad 2-estudio-del-trabajoUnidad 2-estudio-del-trabajo
Unidad 2-estudio-del-trabajo
 
Codificacion de clases en java con NetBeans
Codificacion de clases en java con NetBeansCodificacion de clases en java con NetBeans
Codificacion de clases en java con NetBeans
 
Guia rapida de matlab (comandos basicos, graficacion y programacion)
Guia rapida de matlab (comandos basicos, graficacion y programacion)Guia rapida de matlab (comandos basicos, graficacion y programacion)
Guia rapida de matlab (comandos basicos, graficacion y programacion)
 
Cámaras digitales profesionales roman
Cámaras digitales profesionales romanCámaras digitales profesionales roman
Cámaras digitales profesionales roman
 
La informática
La informáticaLa informática
La informática
 
Tribus urbanas
Tribus urbanasTribus urbanas
Tribus urbanas
 
Las computadoras
Las computadoras Las computadoras
Las computadoras
 
Mundial de clubes 2011
Mundial de clubes 2011Mundial de clubes 2011
Mundial de clubes 2011
 
Articulo practica dos corregido
Articulo practica dos corregidoArticulo practica dos corregido
Articulo practica dos corregido
 
Twitter educativo
Twitter educativoTwitter educativo
Twitter educativo
 
Guía de Orientación 4º ESO
Guía de Orientación 4º ESOGuía de Orientación 4º ESO
Guía de Orientación 4º ESO
 
OP ED ER. Narcís Prat
OP ED ER. Narcís PratOP ED ER. Narcís Prat
OP ED ER. Narcís Prat
 
Windows 7
Windows 7Windows 7
Windows 7
 
El abc de la bioestadistica
El abc de la bioestadisticaEl abc de la bioestadistica
El abc de la bioestadistica
 
T administracion
T administracionT administracion
T administracion
 
Segunda evaluación a distancia.
Segunda evaluación a distancia.Segunda evaluación a distancia.
Segunda evaluación a distancia.
 

Similar a Operaciones matemáticas con arrays y aplicaciones

Unidad 2 matrices
Unidad 2 matricesUnidad 2 matrices
Unidad 2 matricesjoder
 
Unidad 2 matrices
Unidad 2 matricesUnidad 2 matrices
Unidad 2 matricesjoder
 
Matrices
MatricesMatrices
Matricesujgh
 
Cursos de MATLAB
Cursos de MATLABCursos de MATLAB
Cursos de MATLABdwquezada
 
matrices determinanates y sistema de ecuaciones lineales
matrices determinanates y sistema de ecuaciones linealesmatrices determinanates y sistema de ecuaciones lineales
matrices determinanates y sistema de ecuaciones linealesHanz Seymour
 
Introduccion al Calculo Matricial CM2 Ccesa007.pdf
Introduccion al Calculo Matricial CM2 Ccesa007.pdfIntroduccion al Calculo Matricial CM2 Ccesa007.pdf
Introduccion al Calculo Matricial CM2 Ccesa007.pdfDemetrio Ccesa Rayme
 
Archivos apuntes comandos comunes de matlab para el procesamiento de imágen
Archivos apuntes comandos comunes de matlab para el procesamiento de imágenArchivos apuntes comandos comunes de matlab para el procesamiento de imágen
Archivos apuntes comandos comunes de matlab para el procesamiento de imágenJuan Ra
 
Matriz
MatrizMatriz
Matrizgato94
 
Matrices y determinantes
Matrices y determinantesMatrices y determinantes
Matrices y determinantesjoselosoriano
 

Similar a Operaciones matemáticas con arrays y aplicaciones (20)

Unidad 2 matrices
Unidad 2 matricesUnidad 2 matrices
Unidad 2 matrices
 
Unidad 2 matrices
Unidad 2 matricesUnidad 2 matrices
Unidad 2 matrices
 
Matrices
MatricesMatrices
Matrices
 
Tema 3
Tema 3Tema 3
Tema 3
 
Cursos de MATLAB
Cursos de MATLABCursos de MATLAB
Cursos de MATLAB
 
matrices determinanates y sistema de ecuaciones lineales
matrices determinanates y sistema de ecuaciones linealesmatrices determinanates y sistema de ecuaciones lineales
matrices determinanates y sistema de ecuaciones lineales
 
Manual matlab
Manual matlabManual matlab
Manual matlab
 
Matlab
MatlabMatlab
Matlab
 
2-Operaciones con matrices.pdf
2-Operaciones con matrices.pdf2-Operaciones con matrices.pdf
2-Operaciones con matrices.pdf
 
cap9.pdf
cap9.pdfcap9.pdf
cap9.pdf
 
Introduccion al Calculo Matricial CM2 Ccesa007.pdf
Introduccion al Calculo Matricial CM2 Ccesa007.pdfIntroduccion al Calculo Matricial CM2 Ccesa007.pdf
Introduccion al Calculo Matricial CM2 Ccesa007.pdf
 
Matrices pdf
Matrices pdfMatrices pdf
Matrices pdf
 
133467 p1a12
133467 p1a12133467 p1a12
133467 p1a12
 
Archivos apuntes comandos comunes de matlab para el procesamiento de imágen
Archivos apuntes comandos comunes de matlab para el procesamiento de imágenArchivos apuntes comandos comunes de matlab para el procesamiento de imágen
Archivos apuntes comandos comunes de matlab para el procesamiento de imágen
 
Matriz
MatrizMatriz
Matriz
 
Matrices
MatricesMatrices
Matrices
 
Matrices
MatricesMatrices
Matrices
 
Matrices
MatricesMatrices
Matrices
 
Mate II
Mate IIMate II
Mate II
 
Matrices y determinantes
Matrices y determinantesMatrices y determinantes
Matrices y determinantes
 

Último

programa dia de las madres 10 de mayo para evento
programa dia de las madres 10 de mayo  para eventoprograma dia de las madres 10 de mayo  para evento
programa dia de las madres 10 de mayo para eventoDiegoMtsS
 
UNIDAD DPCC. 2DO. DE SECUNDARIA DEL 2024
UNIDAD DPCC. 2DO. DE  SECUNDARIA DEL 2024UNIDAD DPCC. 2DO. DE  SECUNDARIA DEL 2024
UNIDAD DPCC. 2DO. DE SECUNDARIA DEL 2024AndreRiva2
 
Estrategia de prompts, primeras ideas para su construcción
Estrategia de prompts, primeras ideas para su construcciónEstrategia de prompts, primeras ideas para su construcción
Estrategia de prompts, primeras ideas para su construcciónLourdes Feria
 
Sesión de aprendizaje Planifica Textos argumentativo.docx
Sesión de aprendizaje Planifica Textos argumentativo.docxSesión de aprendizaje Planifica Textos argumentativo.docx
Sesión de aprendizaje Planifica Textos argumentativo.docxMaritzaRetamozoVera
 
2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdf
2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdf2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdf
2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdfBaker Publishing Company
 
Heinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativo
Heinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativoHeinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativo
Heinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativoFundación YOD YOD
 
Planificacion Anual 4to Grado Educacion Primaria 2024 Ccesa007.pdf
Planificacion Anual 4to Grado Educacion Primaria   2024   Ccesa007.pdfPlanificacion Anual 4to Grado Educacion Primaria   2024   Ccesa007.pdf
Planificacion Anual 4to Grado Educacion Primaria 2024 Ccesa007.pdfDemetrio Ccesa Rayme
 
celula, tipos, teoria celular, energia y dinamica
celula, tipos, teoria celular, energia y dinamicacelula, tipos, teoria celular, energia y dinamica
celula, tipos, teoria celular, energia y dinamicaFlor Idalia Espinoza Ortega
 
Registro Auxiliar - Primaria 2024 (1).pptx
Registro Auxiliar - Primaria  2024 (1).pptxRegistro Auxiliar - Primaria  2024 (1).pptx
Registro Auxiliar - Primaria 2024 (1).pptxFelicitasAsuncionDia
 
ACERTIJO DE LA BANDERA OLÍMPICA CON ECUACIONES DE LA CIRCUNFERENCIA. Por JAVI...
ACERTIJO DE LA BANDERA OLÍMPICA CON ECUACIONES DE LA CIRCUNFERENCIA. Por JAVI...ACERTIJO DE LA BANDERA OLÍMPICA CON ECUACIONES DE LA CIRCUNFERENCIA. Por JAVI...
ACERTIJO DE LA BANDERA OLÍMPICA CON ECUACIONES DE LA CIRCUNFERENCIA. Por JAVI...JAVIER SOLIS NOYOLA
 
Identificación de componentes Hardware del PC
Identificación de componentes Hardware del PCIdentificación de componentes Hardware del PC
Identificación de componentes Hardware del PCCesarFernandez937857
 
30-de-abril-plebiscito-1902_240420_104511.pdf
30-de-abril-plebiscito-1902_240420_104511.pdf30-de-abril-plebiscito-1902_240420_104511.pdf
30-de-abril-plebiscito-1902_240420_104511.pdfgimenanahuel
 
texto argumentativo, ejemplos y ejercicios prácticos
texto argumentativo, ejemplos y ejercicios prácticostexto argumentativo, ejemplos y ejercicios prácticos
texto argumentativo, ejemplos y ejercicios prácticosisabeltrejoros
 
Informatica Generalidades - Conceptos Básicos
Informatica Generalidades - Conceptos BásicosInformatica Generalidades - Conceptos Básicos
Informatica Generalidades - Conceptos BásicosCesarFernandez937857
 
OLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptx
OLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptxOLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptx
OLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptxjosetrinidadchavez
 
La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...
La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...
La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...JonathanCovena1
 
DECÁGOLO DEL GENERAL ELOY ALFARO DELGADO
DECÁGOLO DEL GENERAL ELOY ALFARO DELGADODECÁGOLO DEL GENERAL ELOY ALFARO DELGADO
DECÁGOLO DEL GENERAL ELOY ALFARO DELGADOJosé Luis Palma
 
Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...
Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...
Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...Lourdes Feria
 

Último (20)

programa dia de las madres 10 de mayo para evento
programa dia de las madres 10 de mayo  para eventoprograma dia de las madres 10 de mayo  para evento
programa dia de las madres 10 de mayo para evento
 
UNIDAD DPCC. 2DO. DE SECUNDARIA DEL 2024
UNIDAD DPCC. 2DO. DE  SECUNDARIA DEL 2024UNIDAD DPCC. 2DO. DE  SECUNDARIA DEL 2024
UNIDAD DPCC. 2DO. DE SECUNDARIA DEL 2024
 
Estrategia de prompts, primeras ideas para su construcción
Estrategia de prompts, primeras ideas para su construcciónEstrategia de prompts, primeras ideas para su construcción
Estrategia de prompts, primeras ideas para su construcción
 
Sesión de aprendizaje Planifica Textos argumentativo.docx
Sesión de aprendizaje Planifica Textos argumentativo.docxSesión de aprendizaje Planifica Textos argumentativo.docx
Sesión de aprendizaje Planifica Textos argumentativo.docx
 
2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdf
2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdf2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdf
2024 - Expo Visibles - Visibilidad Lesbica.pdf
 
Heinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativo
Heinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativoHeinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativo
Heinsohn Privacidad y Ciberseguridad para el sector educativo
 
Planificacion Anual 4to Grado Educacion Primaria 2024 Ccesa007.pdf
Planificacion Anual 4to Grado Educacion Primaria   2024   Ccesa007.pdfPlanificacion Anual 4to Grado Educacion Primaria   2024   Ccesa007.pdf
Planificacion Anual 4to Grado Educacion Primaria 2024 Ccesa007.pdf
 
Medición del Movimiento Online 2024.pptx
Medición del Movimiento Online 2024.pptxMedición del Movimiento Online 2024.pptx
Medición del Movimiento Online 2024.pptx
 
celula, tipos, teoria celular, energia y dinamica
celula, tipos, teoria celular, energia y dinamicacelula, tipos, teoria celular, energia y dinamica
celula, tipos, teoria celular, energia y dinamica
 
Registro Auxiliar - Primaria 2024 (1).pptx
Registro Auxiliar - Primaria  2024 (1).pptxRegistro Auxiliar - Primaria  2024 (1).pptx
Registro Auxiliar - Primaria 2024 (1).pptx
 
ACERTIJO DE LA BANDERA OLÍMPICA CON ECUACIONES DE LA CIRCUNFERENCIA. Por JAVI...
ACERTIJO DE LA BANDERA OLÍMPICA CON ECUACIONES DE LA CIRCUNFERENCIA. Por JAVI...ACERTIJO DE LA BANDERA OLÍMPICA CON ECUACIONES DE LA CIRCUNFERENCIA. Por JAVI...
ACERTIJO DE LA BANDERA OLÍMPICA CON ECUACIONES DE LA CIRCUNFERENCIA. Por JAVI...
 
Identificación de componentes Hardware del PC
Identificación de componentes Hardware del PCIdentificación de componentes Hardware del PC
Identificación de componentes Hardware del PC
 
30-de-abril-plebiscito-1902_240420_104511.pdf
30-de-abril-plebiscito-1902_240420_104511.pdf30-de-abril-plebiscito-1902_240420_104511.pdf
30-de-abril-plebiscito-1902_240420_104511.pdf
 
texto argumentativo, ejemplos y ejercicios prácticos
texto argumentativo, ejemplos y ejercicios prácticostexto argumentativo, ejemplos y ejercicios prácticos
texto argumentativo, ejemplos y ejercicios prácticos
 
Informatica Generalidades - Conceptos Básicos
Informatica Generalidades - Conceptos BásicosInformatica Generalidades - Conceptos Básicos
Informatica Generalidades - Conceptos Básicos
 
OLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptx
OLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptxOLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptx
OLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptx
 
La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...
La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...
La empresa sostenible: Principales Características, Barreras para su Avance y...
 
Unidad 3 | Metodología de la Investigación
Unidad 3 | Metodología de la InvestigaciónUnidad 3 | Metodología de la Investigación
Unidad 3 | Metodología de la Investigación
 
DECÁGOLO DEL GENERAL ELOY ALFARO DELGADO
DECÁGOLO DEL GENERAL ELOY ALFARO DELGADODECÁGOLO DEL GENERAL ELOY ALFARO DELGADO
DECÁGOLO DEL GENERAL ELOY ALFARO DELGADO
 
Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...
Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...
Caja de herramientas de inteligencia artificial para la academia y la investi...
 

Operaciones matemáticas con arrays y aplicaciones

  • 1. Instituto Tecnológico de San Juan del Río Matlab
  • 2. Operaciones matemáticas con arrays. (Funciones predefinidas y ejemplos de aplicaciones).
  • 3. Suma y resta. Las operaciones suma y resta se pueden utilizar con arrays de tamaños idénticos, es decir, aquellos que tiene el mismo número de filas y de columnas. La suma, así como la resta, de dos arrays se lleva a cabo sumando o restando sus elementos.
  • 4. Ejemplo:  A=[5 2 8;3 4 1] Así se introduce una array en Matlab.  B=[9 7 1;4 2 5]
  • 5. Se define una matriz C que es  C=A+B igual al resultado de la suma de A + B. Lo que nos da como resultado:
  • 6. Se define una  D=A-B matriz D que es igual al resultado de la resta de A - B. Lo que nos da como resultado:
  • 7. Si queremos  C-5 restar 5 a la matriz C. Se pone como se muestra. Lo que nos da como resultado:
  • 8. VectA=[8 5 4]; Por ejemplo, se definen dos vectores (VectA y VectB).  VectB=[10 2 7]; Se define un  VectC=VectA+VectB vector VectC que es igual a la suma de VectA + VectB. Lo que nos da como resultado:
  • 9. Multiplicación de arrays. Como ya se dieron cuenta Matlab sigue las reglas propias del algebra lineal. Esto significa que si A y B son dos matrices, la operación A*B se ejecuta solamente si el número de columnas de la matriz A es igual al número de filas de la matriz B. El resultado es una matriz que tiene el mismo número de filas que A y el mismo número de columnas que B.
  • 10. Ejemplo:  A=[5 8 1; 7 3 9; 4 3 5; 1 2 3] Se define una matriz A de 4x3.  B=[4 9; 2 7; 1 3] Se define una matriz B de 3x2.
  • 11. C=A*B Se multiplica la matriz A por la B, y se asigna el Lo que nos da resultado a la como resultado: variable C.
  • 12. D=B*A Si se intenta multiplicar la matriz B por la matriz A. La operación retorna un error, ya que el número de columnas de B es 2, y el Lo que nos da número de filas de A es 4. como resultado:
  • 13. Se define un vector columna Bv de tres elementos.  Bv=[2;5;1] Se define un vector fila Av de tres elementos.  Av=[9 3 5]
  • 14. Se multiplica Av por Bv. El  Av*Bv resultado es un escalar (producto escalar de dos vectores). Se multiplica Bv por  Bv*Av Av. El resultado es una matriz de 3x3.
  • 15. Cuando se multiplica un array por un número, cada elemento del array es multiplicado por dicho número. Por ejemplo, se define una matriz A de 4x4.  A=[5 8 1 3; 7 3 9 1; 4 3 5 7; 1 2 3 4]
  • 16. b=4 Se asigna el número 4 a la variable b.  b*A Se multiplica la matriz A por b. Esto se puede hacer tecleando b*A o bien A*b. Lo que nos da como resultado:
  • 17. Matriz identidad. La matriz identidad es una matriz cuadrada en donde la diagonal son unos y el resto de los elementos son ceros. Por ejemplo, una matriz identidad de 4x4, se realiza usando el comando eye.  eye(4)
  • 18. Inversa de una matriz. Se dice que una matriz B es la inversa de una matriz A si al multiplicar ambas matrices el producto es la matriz identidad.
  • 19. A=[5 8 1; 4 3 5; 7 6 9] Por ejemplo, se define la matriz A.  B=inv(A) Se utiliza la función inv para calcular la inversa de A. El resultado se asigna a B.
  • 20. El resultado de  A*B multiplicar A*b nos da la matriz identidad.
  • 21. División izquierda . La división izquierda ese utiliza para resolver ecuaciones matriciales AX=B. En esta ecuación X y B son vectores columna. La ecuación en sí puede ser resuelta multiplicando en la parte izquierda de ambos miembros de la igualdad por el inverso de A: A-1 AX= A-1B
  • 22. El primer miembro de la ecuación es X, ya que: A-1 AX= IX=X Por lo tanto, la solución a AX=B es: X= A-1B En Matlab, esta última ecuación se puede escribir utilizando el carácter de la división izquierda, lo cual se muestra a continuación.
  • 23. A=[3 4 9; 5 1 7; 6 2 8] Se define A y B.  B=[2;5;1]
  • 24. Resolución de  X=AB X=AB, mediante la división izquierda.
  • 25. División derecha /. La división derecha se utiliza para resolver ecuaciones matriciales XC=D. En esta ecuación X y D son vectores fila. La ecuación anterior se puede resolver multiplicando la parte derecha de ambos miembros de la igualdad por la inversa de C: XC C-1= D C-1
  • 26. Que resulta en: X= D C-1 En Matlab, esta última ecuación se puede escribir utilizando el carácter de división derecha, lo cual se muestra a continuación.
  • 27. C=[5 1 7; 6 9 1; 1 4 2]  D=[5 1 9] Se define C y D.
  • 28. Resolución de  X=D/C X=D/C, mediante la división derecha.
  • 29. Funciones predefinidas para trabajar con arrays.  Función: mean(A)  Descripción: Si A es un vector, retorna el valor medio de los elementos.  Ejemplo:
  • 30.  Función: C = max(A)  Descripción: Si A es un vector, C contendrá el elemento mayor de A. Si A es una matriz, C contendrá un vector fila que representa el elemento mayor de cada columna A.  Ejemplo:
  • 31.  Función: [d,n]=max(A)  Descripción: Si A es un vector, d contendrá el elemento mayor de A, y n la posición del elemento (la posición de la primera aparición, si el valor mayor se repite varias veces en el vector).  Ejemplo:
  • 32.  Función: min(A)  Descripción: Lo mismo que max(A), pero para el elemento menor.  Ejemplo:
  • 33.  Función: [d,n]=min(A)  Descripción: Lo mismo que [d,n]=max(A), pero para el elemento menor.  Ejemplo:
  • 34.  Función: sum(A)  Descripción: Si A es un vector, calcula la suma de sus elementos.  Ejemplo:
  • 35.  Función: sort(A)  Descripción: Si A es un vector, devuelve el mismo vector ordenado en orden ascendente.  Ejemplo:
  • 36.  Función: median(A)  Descripción: Si A es un vector, devuelve el valor de la mediana de los elementos del vector.  Ejemplo:
  • 37.  Función: std(A)  Descripción: Si A es un vector, devuelve la desviación estándar de los elementos del vector.  Ejemplo:
  • 38.  Función: det(A)  Descripción: Devuelve el valor del determinante de la matriz cuadrada A.  Ejemplo:
  • 39.  Función: rank(A)  Descripción: Calcula el rango de una matriz A.  Ejemplo:
  • 40.  Función: diag(A)  Descripción: Saca la diagonal de la matriz A en forma de vector.  Ejemplo:
  • 41.  Función: dot(a,b)  Descripción: Calcula el producto escalar de dos vectores a y b. Los vectores pueden ser de tipo fila o columna.  Ejemplo:
  • 42.  Función: cross(a,b)  Descripción: Calcula el producto cruzado de dos vectores a y b, (axb). Ambos vectores deben tener tres elementos.  Ejemplo:
  • 43.  Función: inv(A)  Descripción: Devuelve la inversa de una matriz cuadrada A.  Ejemplo:
  • 44.  Función: rand  Descripción: Genera un número aleatorio entre 0 y 1.  Ejemplo:
  • 45.  Función: rand(1,n)  Descripción: Genera un vector fila de n números aleatorios entre 0 y 1.  Ejemplo:
  • 46.  Función: rand(n)  Descripción: Genera una matriz nxn de números aleatorios entre 0 y 1.  Ejemplo:
  • 47.  Función: rand(m,n)  Descripción: Genera una matriz mxn de números aleatorios entre 0 y 1.  Ejemplo:
  • 48.  Función: randperm(n)  Descripción: Genera un vector fila con n elementos que son permutaciones aleatorias de enteros entre 1 y n.  Ejemplo:
  • 49. Ejemplos de aplicación. Experimento de fricción. El coeficiente de fricción µ se puede calcular experimentalmente midiendo la fuerza F requerida para mover una masa m. A partir de estos parámetros, el coeficiente de fricción se puede calcular de la forma:
  • 50. µ=F/(mg) (g = 9.81 m/s2) En la tabla siguiente se presentan los resultados de seis experimentos en los cuales se midió F. Determinar el coeficiente de fricción en cada experimento, así como el valor medio de todos los experimentos realizados. Experimento 1 2 3 4 5 6 Masa m (Kg) 2 4 5 10 20 50 Fuerza F(N) 12.5 23.5 30 61 118 294
  • 51. Solución: Se crea un vector m y F con los valores de las masas y fuerzas respectivamente. Para que las operaciones de multiplicación, exponenciación y división de arrays se realicen elemento a elemento, en Matlab hay que teclear un punto delante del operador aritmético correspondiente. Se calcula el valor de µ para cada experimento, utilizando operaciones elemento a elemento sobre los vectores anteriores.
  • 52. Se calcula la media de µ para cada uno de los experimentos, almacenados dentro del propio vector mu. Se utiliza para ello la función mean.
  • 53. Análisis de circuitos resistivos (resolución de un sistema de ecuaciones lineales). El circuito eléctrico anexo está formado por distintas resistencias y fuentes de alimentación. Determinar la intensidad de corriente que pasa por cada resistencia utilizando para ello las leyes de Kirchhoff para la resolución de circuitos resistivos. Los datos conocidos del circuito son los
  • 54. V1= 20 V, V2= 12 V V3= 40 V, R1= 18 Ω, R2= 10 Ω, R3= 16 Ω, R4= 6 Ω, R5= 15 Ω, R6= 8 Ω, R7=12 Ω, R8= 14 Ω
  • 55. Solución: Las ecuaciones para las cuatro mallas que dan la solución a este problema son las siguientes: V1 - R1 I1 - R3(I1 - I3) - R2(I1 - I2) = 0 - R5 I2 - R2(I1 - I2) - R4(I2 - I3) - R7(I2 - I4) = 0 - V2 - R6(I3 - I4) - R4(I3 – I2) - R3(I3 - I1) = 0 V3 - R8I4 - R7(I4 - I2) - R6(I4 - I3) = 0 Estas cuatro ecuaciones pueden ser representadas en la forma matricial [A][x]=[B].
  • 56. Se definen los voltajes, resistencias y se crea la matriz A.
  • 57. Se crea el vector columna y se resuelve el sistema de ecuaciones utilizando división izquierda, lo que nos da el valor de (I1, I2, I3 e I4) respectivamente.
  • 58. Las corrientes que pasan por las resistencias R1, R5 y R8 son I1 = 0.8411 A, I2 = 0.7206 A, e I4 = 1.5750 A, respectivamente. Respecto a las otras resistencias, estas pertenecen a dos mallas a la vez, y por tanto sus corrientes son la suma de las corrientes en las mallas. La corriente que pasa por la resistencia: R2= 0.1205 A. R3= 0.2284 A. R4= 0.1079 A. R6= 0.9623 A. R7= 0.8544 A.
  • 59. Bibliografía.  Matlab (Una introducción con ejemplos prácticos)  Autor: Amos Gilat  Editorial: Reverté
  • 60. Control II Prof. Soto Osornio Juan Emigdio Alumno: Mel A G San Juan del Río, Qro., a 27 de Mayo del 2011