Este documento presenta un ejemplo de programación lineal para maximizar las ganancias de una planta industrial que fabrica dos artículos utilizando tres máquinas. Se explica el proceso de analizar la información dada, organizarla en una tabla, establecer las restricciones basadas en los recursos disponibles, y trazar las gráficas de las desigualdades para determinar la región factible de soluciones óptimas. El objetivo es determinar la cantidad máxima de cada artículo que debe fabricarse para obtener la ganancia total más alta.
El documento describe el método de Gauss para resolver sistemas de ecuaciones lineales. Explica que el método consiste en obtener una forma escalonada de la matriz aumentada del sistema mediante operaciones en los renglones, como dividir un renglón entre un número o sumar renglones. El objetivo es obtener un 1 en una posición y ceros debajo, repitiendo el proceso hasta diagonalizar la matriz. Luego se pueden leer directamente las soluciones del sistema.
Este documento explica el método de Cramer para resolver sistemas de ecuaciones lineales. El método involucra calcular determinantes para cada incógnita y usarlos para determinar los valores de las incógnitas que satisfacen el sistema. Se presenta un ejemplo resuelto paso a paso usando el método de Cramer.
Este documento describe cómo calcular el área bajo una curva mediante el método de rectángulos. Se presenta un ejemplo donde se divide el área limitada por la curva y = 0.5x2 + 2 entre x = 0 y x = 4 en cinco rectángulos iguales. Se calculan las bases, alturas y áreas de cada rectángulo y se suman para aproximar el área total. Dividiendo en más rectángulos reduce el error de aproximación.
Este documento explica el método de Cramer para resolver sistemas de ecuaciones lineales. Describe que el método involucra calcular determinantes para determinar los valores de las incógnitas. Explica el procedimiento paso a paso usando un ejemplo de tres ecuaciones con tres incógnitas.
El documento describe la técnica de fracciones parciales para integrar funciones cuando el diferencial tiene factores que faltan o sobran. Explica el proceso paso a paso con un ejemplo donde el denominador se puede factorizar en factores lineales distintos. El proceso implica dividir el denominador común entre cada fracción para obtener los numeradores y luego igualar la suma de fracciones a la fracción original.
El método gráfico se utiliza para resolver problemas de optimización lineal con dos variables de decisión. El procedimiento consiste en trazar las restricciones en un plano cartesiano para identificar el área factible de soluciones. La solución óptima se encuentra en uno de los vértices de esta área, por lo que se evalúan los vértices en la función objetivo para encontrar el máximo o mínimo.
El documento describe los sistemas de ecuaciones lineales y métodos para resolverlos. Explica que los sistemas de ecuaciones lineales son importantes en matemáticas aplicadas y que se han desarrollado algoritmos sofisticados para resolverlos. Luego introduce conceptos clave como matrices, transformaciones elementales de filas, y teoremas sobre rangos que son útiles para determinar si un sistema es compatible o incompatible. Finalmente, presenta cuatro métodos para resolver sistemas de ecuaciones lineales, incluyendo el método de Gauss-Jordan.
El documento describe el método de Gauss para resolver sistemas de ecuaciones lineales. Explica que el método consiste en obtener una forma escalonada de la matriz aumentada del sistema mediante operaciones en los renglones, como dividir un renglón entre un número o sumar renglones. El objetivo es obtener un 1 en una posición y ceros debajo, repitiendo el proceso hasta diagonalizar la matriz. Luego se pueden leer directamente las soluciones del sistema.
Este documento explica el método de Cramer para resolver sistemas de ecuaciones lineales. El método involucra calcular determinantes para cada incógnita y usarlos para determinar los valores de las incógnitas que satisfacen el sistema. Se presenta un ejemplo resuelto paso a paso usando el método de Cramer.
Este documento describe cómo calcular el área bajo una curva mediante el método de rectángulos. Se presenta un ejemplo donde se divide el área limitada por la curva y = 0.5x2 + 2 entre x = 0 y x = 4 en cinco rectángulos iguales. Se calculan las bases, alturas y áreas de cada rectángulo y se suman para aproximar el área total. Dividiendo en más rectángulos reduce el error de aproximación.
Este documento explica el método de Cramer para resolver sistemas de ecuaciones lineales. Describe que el método involucra calcular determinantes para determinar los valores de las incógnitas. Explica el procedimiento paso a paso usando un ejemplo de tres ecuaciones con tres incógnitas.
El documento describe la técnica de fracciones parciales para integrar funciones cuando el diferencial tiene factores que faltan o sobran. Explica el proceso paso a paso con un ejemplo donde el denominador se puede factorizar en factores lineales distintos. El proceso implica dividir el denominador común entre cada fracción para obtener los numeradores y luego igualar la suma de fracciones a la fracción original.
El método gráfico se utiliza para resolver problemas de optimización lineal con dos variables de decisión. El procedimiento consiste en trazar las restricciones en un plano cartesiano para identificar el área factible de soluciones. La solución óptima se encuentra en uno de los vértices de esta área, por lo que se evalúan los vértices en la función objetivo para encontrar el máximo o mínimo.
El documento describe los sistemas de ecuaciones lineales y métodos para resolverlos. Explica que los sistemas de ecuaciones lineales son importantes en matemáticas aplicadas y que se han desarrollado algoritmos sofisticados para resolverlos. Luego introduce conceptos clave como matrices, transformaciones elementales de filas, y teoremas sobre rangos que son útiles para determinar si un sistema es compatible o incompatible. Finalmente, presenta cuatro métodos para resolver sistemas de ecuaciones lineales, incluyendo el método de Gauss-Jordan.
Este documento trata sobre matrices y determinantes. Explica qué es una matriz, sus elementos y dimensiones. Presenta ejemplos de matrices como la compra de bocadillos. Describe operaciones con matrices como suma, resta, multiplicación por un escalar y producto. Finalmente, define determinantes de orden 2 y 3, y explica la regla de Sarrus para calcularlos.
Este documento describe el método de igualación para resolver sistemas de dos ecuaciones lineales con dos incógnitas. Explica que este método involucra despejar la misma incógnita en ambas ecuaciones y luego igualar los resultados para obtener una ecuación con una sola incógnita que puede ser resuelta. Proporciona un ejemplo completo utilizando este método para resolver un problema sobre el punto de equilibrio de costos e ingresos.
Este capítulo trata sobre métodos numéricos para encontrar las raíces de ecuaciones algebraicas y trascendentes. Presenta el método de bisecciones sucesivas, el cual encuentra una raíz iterativamente bisectando el intervalo de búsqueda hasta alcanzar la precisión deseada. Luego introduce el método de interpolación inversa o falsa posición, el cual puede converger más rápidamente al utilizar una fórmula recursiva basada en una secante trazada entre dos puntos. Finalmente, compara ambos métodos numéricos.
Este documento presenta información sobre álgebra lineal incluyendo suma y multiplicación de matrices, sistemas de ecuaciones lineales, determinantes, vectores y otros temas. Explica conceptos como que las matrices solo pueden sumarse si son del mismo tamaño, cómo resolver sistemas de ecuaciones usando el método de Gauss, y cómo calcular la magnitud de un vector.
El documento describe el método de Gauss para resolver sistemas de ecuaciones lineales. Explica que el método consiste en obtener una matriz simplificada llamada forma escalonada por renglones. Esto se logra mediante operaciones como dividir renglones entre constantes, sumar o restar renglones, con el objetivo de obtener unos en posiciones específicas y ceros debajo de ellos. Proporciona un ejemplo para ilustrar los pasos del método.
El documento presenta el método gráfico para resolver problemas de programación lineal con dos variables. Explica cómo graficar las restricciones y función objetivo, y encontrar la solución óptima evaluando la función objetivo en las esquinas del área factible o usando la función objetivo para determinar la esquina que la optimiza. Presenta ejemplos de problemas con una solución única, múltiples soluciones, soluciones indeterminadas y sin solución.
El documento trata sobre matrices y determinantes. Explica conceptos básicos como qué es una matriz, tipos especiales de matrices como matrices cuadradas y triangulares, y operaciones con matrices como suma, resta, multiplicación por un escalar y producto de matrices. También cubre determinantes de orden 2 y 3, incluyendo la regla de Sarrus y su aplicación para calcular determinantes.
Este documento resume las propiedades de las operaciones con números reales, incluyendo suma, resta, multiplicación, división, potencias y raíces. Explica que las operaciones de suma, multiplicación y división siguen las mismas propiedades que con números naturales, enteros y racionales, como conmutatividad, asociatividad y elementos neutros e inversos. También destaca que la resta y división no son conmutativas ni la división asociativa.
Este documento explica el método de igualación para resolver sistemas de dos ecuaciones lineales con dos incógnitas. El método implica igualar las dos ecuaciones después de despejar la misma incógnita en ambas, resultando en una ecuación de primer grado con una sola incógnita que puede ser despejada para determinar el valor de una de las incógnitas originales y luego sustituir en una de las ecuaciones para encontrar el otro valor.
Este documento trata sobre los determinantes y su aplicación en el método de Cramer para resolver sistemas de ecuaciones lineales. Explica cómo calcular determinantes de matrices de orden 2 o superior, sus propiedades y cómo usarlos para hallar el rango de una matriz. También describe el método de Cramer, expresando cómo resolver un sistema mediante el cálculo de determinantes sustituyendo cada columna por el vector de términos independientes.
Este documento presenta el método gráfico y el método simplex para resolver modelos de programación lineal. Explica que el método gráfico solo se puede usar para problemas con dos variables, mientras que el método simplex puede resolver cualquier problema de programación lineal. Luego provee un ejemplo detallado de cómo usar el método gráfico para resolver un problema de mezcla de productos con dos variables de decisión.
2.3. procedimiento para resolver problemasRodia Bravo
Este documento describe el método M para resolver problemas de programación lineal con variables artificiales. El método M agrega variables artificiales a las ecuaciones que no tienen holguras y penaliza estas variables en la función objetivo usando un valor M grande. Esto genera una solución básica inicial que luego se mejora a través de iteraciones del método simplex hasta eliminar las variables artificiales.
método de determinantes cramer y sarrus 3x3Federico Urrea
El documento describe el método de determinantes y la regla de Cramer para resolver sistemas de ecuaciones lineales. La regla de Cramer establece que la solución de un sistema lineal puede obtenerse calculando determinantes. El método implica construir una matriz ampliada y calcular determinantes sustituyendo columnas por los términos independientes para obtener cada incógnita. También se explica el método de Sarrus para calcular determinantes 3x3 y se incluye un ejemplo práctico de su aplicación.
Este documento introduce conceptos básicos sobre matrices y determinantes. Explica que las matrices son una forma de organizar datos y se usan para resolver sistemas de ecuaciones lineales y en otras áreas como economía y física. Define diferentes tipos de matrices como matrices cuadradas, triangulares y de identidad. También describe operaciones básicas con matrices como suma, resta, multiplicación por un escalar y producto de matrices.
Ej 04 álgebra lineal problemas dos o más incógnitasEdgar Mata
Este documento presenta instrucciones para resolver problemas de razonamiento con dos o más incógnitas utilizando sistemas de ecuaciones lineales. Explica el proceso de comprender el problema, configurar un plan mediante la obtención de ecuaciones, ejecutar el plan resolviendo el sistema de ecuaciones y finalmente interpretar la solución. Luego presenta cuatro ejemplos de problemas con dos, tres y cuatro incógnitas para que sean resueltos siguiendo estos pasos.
El documento presenta un problema de programación lineal para maximizar los beneficios de una empresa que fabrica dos modelos de mesas. Se define la función objetivo y las restricciones de recursos de trabajo manual y máquina. El método gráfico permite representar las restricciones y encontrar la solución óptima en uno de los vértices de la región factible.
Este documento presenta un ejemplo de programación lineal para maximizar las ganancias de una planta industrial que fabrica dos artículos utilizando tres máquinas. Se proporciona información sobre los recursos requeridos y disponibles, y se genera un modelo matemático expresado como desigualdades lineales. El problema se resuelve gráficamente trazando las rectas correspondientes a cada desigualdad y determinando la región factible en el plano cartesiano donde se maximizan las ganancias.
Este documento presenta el proyecto final de estudiantes de álgebra lineal de la universidad de Mariano Gálvez de Guatemala. Explica conceptos básicos de álgebra lineal como suma, resta, multiplicación y determinantes de matrices, así como métodos para resolver sistemas de ecuaciones lineales.
Este documento describe los métodos directos para resolver problemas numéricos y discute su implementación computacional. Los métodos directos obtienen resultados exactos realizando una secuencia finita de operaciones aritméticas. También se analiza la eficiencia de estos métodos y cómo se propaga y acumula el error de redondeo debido a las limitaciones en la representación de números reales durante los cálculos.
Los métodos numéricos son técnicas para resolver problemas matemáticos usando operaciones aritméticas. Buscan aproximaciones eficientes a problemas expresados matemáticamente utilizando solo operaciones simples. Se aplican a cálculo, ecuaciones diferenciales, matrices, entre otros. Los errores absolutos y relativos miden la diferencia entre un valor medido y el valor exacto, y esta diferencia como proporción del valor exacto respectivamente.
Este documento trata sobre matrices y determinantes. Explica qué es una matriz, sus elementos y dimensiones. Presenta ejemplos de matrices como la compra de bocadillos. Describe operaciones con matrices como suma, resta, multiplicación por un escalar y producto. Finalmente, define determinantes de orden 2 y 3, y explica la regla de Sarrus para calcularlos.
Este documento describe el método de igualación para resolver sistemas de dos ecuaciones lineales con dos incógnitas. Explica que este método involucra despejar la misma incógnita en ambas ecuaciones y luego igualar los resultados para obtener una ecuación con una sola incógnita que puede ser resuelta. Proporciona un ejemplo completo utilizando este método para resolver un problema sobre el punto de equilibrio de costos e ingresos.
Este capítulo trata sobre métodos numéricos para encontrar las raíces de ecuaciones algebraicas y trascendentes. Presenta el método de bisecciones sucesivas, el cual encuentra una raíz iterativamente bisectando el intervalo de búsqueda hasta alcanzar la precisión deseada. Luego introduce el método de interpolación inversa o falsa posición, el cual puede converger más rápidamente al utilizar una fórmula recursiva basada en una secante trazada entre dos puntos. Finalmente, compara ambos métodos numéricos.
Este documento presenta información sobre álgebra lineal incluyendo suma y multiplicación de matrices, sistemas de ecuaciones lineales, determinantes, vectores y otros temas. Explica conceptos como que las matrices solo pueden sumarse si son del mismo tamaño, cómo resolver sistemas de ecuaciones usando el método de Gauss, y cómo calcular la magnitud de un vector.
El documento describe el método de Gauss para resolver sistemas de ecuaciones lineales. Explica que el método consiste en obtener una matriz simplificada llamada forma escalonada por renglones. Esto se logra mediante operaciones como dividir renglones entre constantes, sumar o restar renglones, con el objetivo de obtener unos en posiciones específicas y ceros debajo de ellos. Proporciona un ejemplo para ilustrar los pasos del método.
El documento presenta el método gráfico para resolver problemas de programación lineal con dos variables. Explica cómo graficar las restricciones y función objetivo, y encontrar la solución óptima evaluando la función objetivo en las esquinas del área factible o usando la función objetivo para determinar la esquina que la optimiza. Presenta ejemplos de problemas con una solución única, múltiples soluciones, soluciones indeterminadas y sin solución.
El documento trata sobre matrices y determinantes. Explica conceptos básicos como qué es una matriz, tipos especiales de matrices como matrices cuadradas y triangulares, y operaciones con matrices como suma, resta, multiplicación por un escalar y producto de matrices. También cubre determinantes de orden 2 y 3, incluyendo la regla de Sarrus y su aplicación para calcular determinantes.
Este documento resume las propiedades de las operaciones con números reales, incluyendo suma, resta, multiplicación, división, potencias y raíces. Explica que las operaciones de suma, multiplicación y división siguen las mismas propiedades que con números naturales, enteros y racionales, como conmutatividad, asociatividad y elementos neutros e inversos. También destaca que la resta y división no son conmutativas ni la división asociativa.
Este documento explica el método de igualación para resolver sistemas de dos ecuaciones lineales con dos incógnitas. El método implica igualar las dos ecuaciones después de despejar la misma incógnita en ambas, resultando en una ecuación de primer grado con una sola incógnita que puede ser despejada para determinar el valor de una de las incógnitas originales y luego sustituir en una de las ecuaciones para encontrar el otro valor.
Este documento trata sobre los determinantes y su aplicación en el método de Cramer para resolver sistemas de ecuaciones lineales. Explica cómo calcular determinantes de matrices de orden 2 o superior, sus propiedades y cómo usarlos para hallar el rango de una matriz. También describe el método de Cramer, expresando cómo resolver un sistema mediante el cálculo de determinantes sustituyendo cada columna por el vector de términos independientes.
Este documento presenta el método gráfico y el método simplex para resolver modelos de programación lineal. Explica que el método gráfico solo se puede usar para problemas con dos variables, mientras que el método simplex puede resolver cualquier problema de programación lineal. Luego provee un ejemplo detallado de cómo usar el método gráfico para resolver un problema de mezcla de productos con dos variables de decisión.
2.3. procedimiento para resolver problemasRodia Bravo
Este documento describe el método M para resolver problemas de programación lineal con variables artificiales. El método M agrega variables artificiales a las ecuaciones que no tienen holguras y penaliza estas variables en la función objetivo usando un valor M grande. Esto genera una solución básica inicial que luego se mejora a través de iteraciones del método simplex hasta eliminar las variables artificiales.
método de determinantes cramer y sarrus 3x3Federico Urrea
El documento describe el método de determinantes y la regla de Cramer para resolver sistemas de ecuaciones lineales. La regla de Cramer establece que la solución de un sistema lineal puede obtenerse calculando determinantes. El método implica construir una matriz ampliada y calcular determinantes sustituyendo columnas por los términos independientes para obtener cada incógnita. También se explica el método de Sarrus para calcular determinantes 3x3 y se incluye un ejemplo práctico de su aplicación.
Este documento introduce conceptos básicos sobre matrices y determinantes. Explica que las matrices son una forma de organizar datos y se usan para resolver sistemas de ecuaciones lineales y en otras áreas como economía y física. Define diferentes tipos de matrices como matrices cuadradas, triangulares y de identidad. También describe operaciones básicas con matrices como suma, resta, multiplicación por un escalar y producto de matrices.
Ej 04 álgebra lineal problemas dos o más incógnitasEdgar Mata
Este documento presenta instrucciones para resolver problemas de razonamiento con dos o más incógnitas utilizando sistemas de ecuaciones lineales. Explica el proceso de comprender el problema, configurar un plan mediante la obtención de ecuaciones, ejecutar el plan resolviendo el sistema de ecuaciones y finalmente interpretar la solución. Luego presenta cuatro ejemplos de problemas con dos, tres y cuatro incógnitas para que sean resueltos siguiendo estos pasos.
El documento presenta un problema de programación lineal para maximizar los beneficios de una empresa que fabrica dos modelos de mesas. Se define la función objetivo y las restricciones de recursos de trabajo manual y máquina. El método gráfico permite representar las restricciones y encontrar la solución óptima en uno de los vértices de la región factible.
Este documento presenta un ejemplo de programación lineal para maximizar las ganancias de una planta industrial que fabrica dos artículos utilizando tres máquinas. Se proporciona información sobre los recursos requeridos y disponibles, y se genera un modelo matemático expresado como desigualdades lineales. El problema se resuelve gráficamente trazando las rectas correspondientes a cada desigualdad y determinando la región factible en el plano cartesiano donde se maximizan las ganancias.
Este documento presenta el proyecto final de estudiantes de álgebra lineal de la universidad de Mariano Gálvez de Guatemala. Explica conceptos básicos de álgebra lineal como suma, resta, multiplicación y determinantes de matrices, así como métodos para resolver sistemas de ecuaciones lineales.
Este documento describe los métodos directos para resolver problemas numéricos y discute su implementación computacional. Los métodos directos obtienen resultados exactos realizando una secuencia finita de operaciones aritméticas. También se analiza la eficiencia de estos métodos y cómo se propaga y acumula el error de redondeo debido a las limitaciones en la representación de números reales durante los cálculos.
Los métodos numéricos son técnicas para resolver problemas matemáticos usando operaciones aritméticas. Buscan aproximaciones eficientes a problemas expresados matemáticamente utilizando solo operaciones simples. Se aplican a cálculo, ecuaciones diferenciales, matrices, entre otros. Los errores absolutos y relativos miden la diferencia entre un valor medido y el valor exacto, y esta diferencia como proporción del valor exacto respectivamente.
Los métodos numéricos son técnicas para aproximar soluciones matemáticas utilizando operaciones aritméticas. El objetivo es encontrar soluciones aproximadas a problemas complejos usando operaciones simples. Los métodos numéricos se aplican en áreas como ingeniería para resolver ecuaciones diferenciales, integrales, matrices y más.
Template 3 1 derivative app 2020 - ex02 fenceEdgar Mata
Este documento describe cómo usar la derivada para encontrar el área máxima de un terreno rectangular con un perímetro fijo de 100 metros. Se modela matemáticamente como una función del ancho (x) que es derivada e igualada a cero para encontrar el punto crítico de 25 metros. Esto corresponde a un área máxima de 1250 metros cuadrados con una longitud de 50 metros.
Este documento presenta definiciones y operaciones básicas sobre matrices. Define una matriz como una tabla rectangular de números reales con filas y columnas, y explica cómo se representan y nombran sus entradas. Luego resume operaciones como traspuesta, suma, resta, producto escalar y producto entre matrices, así como propiedades del álgebra matricial. Finalmente, introduce aplicaciones de matrices para sistemas de ecuaciones lineales.
El documento trata sobre métodos numéricos para resolver problemas de mecánica de fluidos. Estos métodos utilizan algoritmos y cálculos numéricos para simular la interacción de líquidos y gases, aunque solo pueden lograr resultados aproximados. También introduce conceptos básicos de matrices y su uso en Excel para resolver sistemas de ecuaciones lineales a través de la inversión matricial.
El documento presenta un modelo de programación lineal para resolver un problema de maximización de ganancias en una empresa que produce dos solventes (A y B) sujeto a restricciones en horas de trabajo disponibles. Se formula el modelo matemático con la función objetivo a maximizar y las restricciones, resolviéndolo gráficamente para encontrar la solución óptima de producir 70,000 galones de A y 90,000 galones de B, obteniendo un margen de ganancia de $660,000.
Este documento trata sobre el análisis numérico y los métodos numéricos. Explica que el análisis numérico se ocupa de describir, analizar y crear algoritmos para resolver problemas matemáticos utilizando cálculos numéricos. También describe los números de máquina decimales y los diferentes tipos de errores como el error absoluto y relativo que surgen en los cálculos numéricos.
Este documento introduce el uso básico de MATLAB. Explica cómo realizar cálculos matemáticos, definir vectores y matrices, y acceder a sus elementos. También cubre temas como operaciones con arrays, variables lógicas, polinomios, y gráficas de funciones. El objetivo es proporcionar una primera aproximación al aprendizaje de MATLAB.
Este documento presenta una introducción al uso del software MATLAB. Explica conceptos básicos como vectores, matrices, operaciones matemáticas con arrays, gráficas de funciones y programación. Detalla cómo definir y manipular vectores y matrices, y cómo acceder a sus elementos. Además, introduce comandos matemáticos como funciones, determinantes y resolución de sistemas de ecuaciones. El objetivo es proporcionar una primera aproximación al aprendizaje de MATLAB.
Este documento describe cómo realizar operaciones matriciales como suma, resta, multiplicación, transposición, determinante e inversa de matrices usando funciones en Excel. También presenta aplicaciones como calcular el área de un triángulo, volumen de un tetraedro y resolver sistemas de ecuaciones lineales usando matrices. Finalmente, muestra cómo crear un macro para calcular automáticamente el área de un triángulo al ingresar las coordenadas de sus vértices.
Este documento presenta el solucionario del tercer módulo de resolución de problemas de un concurso de mejoramiento de capacidades matemáticas. Incluye las soluciones a cinco problemas lógico-matemáticos, con explicaciones detalladas de cada paso. El documento está dirigido a equipos docentes para que revisen las soluciones enviadas y continúen preparándose en el área de lógica matemática.
Este documento presenta el solucionario del tercer módulo de resolución de problemas de un concurso de mejoramiento de capacidades matemáticas. Incluye soluciones a cinco problemas lógico-matemáticos, explicando los pasos para llegar a cada respuesta. El documento está dirigido a equipos docentes para que revisen las soluciones enviadas y continúen preparándose en el área de lógica matemática.
Este documento presenta 10 problemas de programación que involucran estructuras de control selectivas. Los problemas incluyen verificar si un número es par o impar, calcular el residuo de una división, determinar el tipo de triángulo basado en las longitudes de sus lados, verificar si dos rectas son paralelas, determinar si dos regiones se intersectan, resolver una ecuación cuadrática, ordenar números de forma ascendente, calcular impuestos a la propiedad predial en base a rangos de valor, mostrar el nombre del mes basado en un número de entrada, y determinar el precio
El documento trata sobre dos problemas de determinantes. La Parte A resume cómo calcular el determinante de la matriz opuesta, -A. La Parte B presenta un problema donde un artesano debe determinar las cantidades de tres tipos de barras a usar para cumplir un pedido específico, resolviéndolo a través de determinantes.
El documento describe varios métodos para asignar recursos de manera óptima, incluyendo el método de asignación, método gráfico y método de aproximación de Vogel. Explica el procedimiento para cada método con ejemplos numéricos ilustrativos que involucran la asignación de tareas a empleados, la producción de productos y el transporte de materiales.
Este documento introduce el uso de MATLAB, Scientific Workplace y Scilab para el tratamiento matemático y aplicaciones de ingeniería. Explica cómo trabajar con vectores, matrices, gráficas y sistemas de control en los tres programas. Además, brinda detalles sobre funciones matemáticas, valores y vectores propios, y el uso de comandos como plot, fplot y subplot para generar gráficas.
Este documento presenta conceptos básicos sobre vectores y matrices en MATLAB. Explica cómo definir y manipular vectores y matrices, incluyendo operaciones como suma, resta, multiplicación y división. También describe funciones como eye, zeros y rand para generar matrices, así como operadores para extraer y modificar elementos de matrices.
El documento describe la evolución de los sistemas de numeración utilizados por el ser humano, comenzando con sistemas no posicionales como la numeración romana y progresando hacia sistemas posicionales como la numeración maya. Explica que la introducción del cero fue fundamental para los sistemas posicionales y que los números complejos se desarrollaron para incluir raíces cuadradas de números negativos mediante la adición de los números imaginarios.
Este documento explica cómo convertir números complejos de la forma binómica a la forma trigonométrica y aplicar el Teorema de De Moivre para elevar números complejos a potencias o extraer raíces. Primero se describen las fórmulas para la conversión. Luego, se muestra un ejemplo detallado de la conversión. Finalmente, se explica cómo usar el Teorema de De Moivre para elevar números complejos a potencias usando su forma trigonométrica.
Este documento presenta los conceptos básicos de las operaciones con números complejos, incluyendo suma, resta, multiplicación y división. Explica que la suma y resta se tratan como la misma operación y muestra ejemplos de cómo aplicar las reglas de signos. También muestra cómo se llevan a cabo la multiplicación y división de números complejos a través de ejemplos paso a paso.
Este documento presenta 8 ejercicios que involucran el cálculo de límites matemáticos y la traza de gráficas correspondientes, identificando discontinuidades. Se pide resolver los ejercicios aplicando estrategias aritméticas, anotando solo las soluciones de cada límite calculado.
Este documento describe la importancia de identificar correctamente el problema como el primer paso para escribir una tesis o tesina. Explica que un problema surge cuando una situación se aparta de lo deseado y no es simplemente lo contrario de lo deseado. Además, recomienda cuantificar el problema mediante datos como números, gráficas y tendencias para comprender su gravedad e impacto, así como señalar cómo afecta el problema a procesos, áreas y el entorno.
Este documento proporciona instrucciones para un ejercicio de cálculo que involucra la aproximación numérica de límites. Los estudiantes deben obtener valores de una función para valores de x cercanos al límite por la izquierda y la derecha, tabular los datos y graficar la función para visualizar el límite. Se especifican los requisitos para completar cada sección de la actividad y obtener la puntuación máxima.
Este documento presenta información sobre los números reales y la notación científica. Explica la importancia de los números en la civilización y el desarrollo de la numeración. Define los números reales e introduce conceptos como operaciones con números reales, porcentajes, localización en la recta numérica y notación científica. Incluye ejercicios para practicar estos temas.
Activity 1 1 limits and continuity ea2021Edgar Mata
Este documento introduce el concepto de límite matemático de manera intuitiva a través de ejemplos. Explica que el desarrollo del cálculo carecía de rigor teórico inicialmente y fue necesario formalizar los conceptos de límite y continuidad para fundamentar esta rama de las matemáticas. Luego presenta tres ejemplos para ilustrar el concepto intuitivo de límite usando una deformación de resorte, operaciones aritméticas y gráficas de funciones.
Course presentation differential calculus ea2021Edgar Mata
Este documento presenta la asignatura de Cálculo Diferencial dictada por el profesor G. Edgar Mata Ortiz. Explica que se trata de un curso no presencial basado en competencias que utiliza tecnologías de la información. Describe los contenidos, objetivos y forma de evaluación del desempeño de los estudiantes a través de tareas, trabajos y participación en videoconferencias utilizando las plataformas Moodle y Microsoft Teams.
Course presentation linear algebra ea2021Edgar Mata
Este documento presenta la asignatura de Álgebra Lineal que será impartida de forma no presencial. Se describen los objetivos y contenidos de la asignatura, el modelo educativo basado en competencias, la evaluación y entrega de tareas a través de la plataforma Moodle, y los recursos tecnológicos como Moodle, Teams, blogs y redes sociales que se utilizarán.
Este documento presenta los pasos para resolver un sistema de tres ecuaciones con tres incógnitas utilizando el método de Cramer. Primero se anotan las tres ecuaciones y luego los determinantes formados por las ecuaciones y las incógnitas. A continuación, se calculan los valores de los determinantes y se sustituyen en las ecuaciones originales para encontrar los valores de las tres incógnitas.
Exercise 2 2 - area under the curve 2020Edgar Mata
El documento presenta un ejercicio de cálculo integral que pide determinar el área bajo la curva para tres funciones entre diferentes límites usando integración. Proporciona enlaces a artículos que explican las fórmulas de integración necesarias y pide trazar gráficas con toda la información requerida.
Este documento presenta varios ejercicios sobre álgebra vectorial. Instruye al lector a resolver problemas de vectores en dos y tres dimensiones utilizando solo una calculadora. Incluye ejemplos de sumas, restas, multiplicaciones y productos cruzados de vectores, así como representaciones gráficas. También cubre representaciones vectoriales de números complejos y transformaciones lineales como reflexión, rotación, traslación, expansión y contracción.
Este documento presenta dos problemas matemáticos que involucran funciones cúbicas. El primer problema proporciona cuatro puntos de datos y pide encontrar la función cúbica que pasa a través de ellos. El segundo problema presenta cuatro puntos de datos corregidos y pide lo mismo. Se pide graficar ambas funciones cúbicas y entregar las respuestas en formato PDF.
The document contains 32 systems of linear equations with 3 unknown variables (x1, x2, x3) each. Each system has 3 equations with coefficients for the variables and a constant. The goal is to solve for the unknown variables.
Este documento describe cómo resolver un sistema de ecuaciones lineales de 3 ecuaciones con 3 incógnitas utilizando el método de Cramer en Excel. Explica que el método de Cramer puede automatizarse fácilmente en Excel y muestra un ejemplo de cómo calcular los determinantes principales y de las incógnitas y luego dividir para obtener las soluciones utilizando fórmulas de referencia de celdas.
Este documento describe el método de Cramer para resolver sistemas de ecuaciones lineales. Explica que este método involucra calcular cuatro determinantes: el determinante principal y un determinante para cada incógnita. Proporciona un ejemplo numérico para ilustrar cómo calcular cada determinante y usar sus valores para encontrar las soluciones del sistema.
Exercise 2 1 - area under the curve 2020Edgar Mata
El documento presenta un ejercicio de cálculo integral que pide determinar el área bajo la curva para tres funciones entre diferentes límites usando integración. Proporciona enlaces a artículos que explican las fórmulas de integración y pide trazar gráficas con toda la información requerida.
Este documento presenta las instrucciones para resolver problemas de razonamiento con dos incógnitas. Se divide en 4 pasos: 1) entender el problema y crear un diagrama con las cantidades desconocidas, 2) configurar un plan para obtener ecuaciones, 3) resolver el sistema de ecuaciones gráficamente o algebraicamente para encontrar los valores de las incógnitas, y 4) verificar la respuesta y comprobar que se cumplan las condiciones del problema original.
La energía radiante es una forma de energía que
se transmite en forma de ondas
electromagnéticas esta energía se propaga a
través del vacío y de ciertos medios materiales y
es fundamental en una variedad naturales y
tecnológicos
Presentación transferencia de calor Jesus Morales.pdf
Optim1 ejemplo 1
1. Ejemplo 1 G. Edgar Mata Ortiz
Investigación de Operaciones
2.
3. Programación Lineal: Ejemplo 1
¿Qué es programación lineal?
Es un método para obtener un resultado óptimo
con base en un modelo matemático en el que
todas las relaciones entre variables y constantes
pueden expresarse linealmente.
4. Ejemplo 1: Primera Parte
Una planta industrial emplea tres máquinas M1, M2 y
M3 para fabricar dos artículos A1 y A2.
Para la fabricación de A1 se requieren dos horas en la
máquina M1, una hora en la M2 y tres horas en la M3;
para el producto A2 hace falta una hora en la máquina
M1, una hora en la M2 y 5 horas en la M3.
M2
M3M1
5. Ejemplo 1: Segunda Parte
Se dispone de 180 horas en la máquina M1, 110 en la
M2 y 480 en la M3.
La ganancia obtenida por cada pieza del artículo A1 es
de $50 y por cada pieza del artículo A2 es de $40.
¿Cuántas piezas de cada artículo deben fabricarse para
que la ganancia sea la máxima posible?
6. Ejemplo 1: Análisis de la Información
Después de una lectura superficial del problema es
necesario leerlo nuevamente con mayor atención.
En la segunda lectura trataremos de organizar la
información.
En las siguientes diapositivas se emplean colores para
visualizar cómo se organizará la información.
Azul: M1 Rojo: M2 Verde: M3
7. Ejemplo 1: Análisis de la Información
Una planta industrial emplea tres máquinas M1, M2 y
M3 para fabricar dos artículos A1 y A2.
Para la fabricación de A1 se requieren dos horas en la
máquina M1, una hora en la M2 y tres horas en la M3;
para el producto A2 hace falta una hora en la máquina
M1, una hora en la M2 y 5 horas en la M3.
8. Ejemplo 1: Análisis de la Información
Se dispone de 180 horas en la máquina M1, 110 en la
M2 y 480 en la M3.
La ganancia obtenida por cada pieza del artículo A1 es
de $50 y por cada pieza del artículo A2 es de $40.
¿Cuántas piezas de cada artículo deben fabricarse para
que la ganancia sea la máxima posible?
9. Ejemplo 1: Segunda parte
Para el planteamiento generalmente se emplea una
tabla en la que se sintetizan los datos de modo que sea
más fácil visualizar las relaciones entre las variables y
las constantes.
17. Ejemplo 1: Planteamiento
Productos o Artículos
Recursos
necesarios
Artículo A1
x
Artículo A2
y
Disponibilidad de
recursos
Máquina M1 2 1 180
Máquina M2 1 1 110
Máquina M3 3 5 480
Ganancia 50 40 Maximizar
18. Ejemplo 1: Planteamiento
¿Cuántas piezas de cada artículo deben fabricarse
para que la ganancia sea la máxima posible?
Identificaremos mediante incógnitas las
cantidades de cada artículo que se debe fabricar
Cantidad de piezas de A1 = x
Cantidad de piezas de A2 = y
19. Ejemplo 1: Planteamiento
Productos o Artículos
Recursos
necesarios
Artículo A1
x
Artículo A2
y
Disponibilidad de
recursos
Máquina M1 2 1 180
Máquina M2 1 1 110
Máquina M3 3 5 480
Ganancia 50 40 Maximizar
Número de piezas
del artículo A1 que
se van a fabricar
Número de piezas
del artículo A2 que
se van a fabricar
20. Ejemplo 1: Restricciones y desigualdades
La suma de los recursos utilizados para fabricar los artículos
A1 y A2 no deben ser mayores a los recursos disponibles.
Aplicando una restricción similar en cada máquina,
obtendremos las tres desigualdades que constituyen el
modelo matemático del problema.
M1: Restricción 1
M2: Restricción 2
M3: Restricción 3
21. Ejemplo 1: Restricciones y desigualdades
Para la máquina M1, se obtiene la inecuación 1.
𝟐𝒙 + 𝟏𝒚 ≤ 𝟏𝟖𝟎
22. Ejemplo 1: Restricciones y desigualdades
Para la máquina M2, se obtiene la inecuación 2.
1𝒙 + 𝟏𝒚 ≤ 𝟏𝟏𝟎
23. Ejemplo 1: Restricciones y desigualdades
En resumen, las desigualdades son:
𝟐𝒙 + 𝟏𝒚 ≤ 𝟏𝟖𝟎
1𝒙 + 𝟏𝒚 ≤ 𝟏𝟏𝟎
𝟑𝒙 + 𝟓𝒚 ≤ 𝟒𝟖𝟎
Productos o Artículos
Recursos
necesarios
Artículo A1
x
Artículo A2
y
Disponibilidad
de recursos
Máquina M1 2 1 180
Máquina M2 1 1 110
Máquina M3 3 5 480
Ganancia 50 40 Maximizar
31. Ejemplo 1: Trazar las gráficas
𝑬𝒄𝒖𝒂𝒄𝒊ó𝒏 𝟏: 𝟐𝒙 + 𝟏𝒚 = 𝟏𝟖𝟎: 𝟎, 𝟏𝟖𝟎 − (𝟗𝟎, 𝟎)
Esta es la gráfica de la ecuación.
No olvidemos que la desigualdad
incluye uno de los dos lados en
los que la recta divide al plano
cartesiano.
32. Ejemplo 1: Trazar las gráficas
𝑬𝒄𝒖𝒂𝒄𝒊ó𝒏 𝟐: 𝟏𝒙 + 𝟏𝒚 = 𝟏𝟏𝟎: 𝟎, 𝟏𝟏𝟎 − (𝟏𝟏𝟎, 𝟎)
Para saber cuál lado de la desigualdad
pertenece a la solución se toma un
punto cualquiera del plano,
generalmente el origen, y se sustituye
en la desigualdad que se desea
resolver.
34. Ejemplo 1: Gráficas de las desigualdades
Probamos la desigualdad 1 con las coordenadas del origen (0, 0): x = 0, y = 0
𝟐𝒙 + 𝟏𝒚 ≤ 𝟏𝟖𝟎
𝟐 𝟎 + 𝟏 𝟎 ≤ 𝟏𝟖𝟎
𝟎 ≤ 𝟏𝟖𝟎
El resultado final es verdadero;
cero es menor que 180, por lo
tanto la gráfica incluye los
puntos que están del mismo
lado que el origen.
35. Ejemplo 1: Gráficas de las desigualdades
Probamos la desigualdad 1 con las coordenadas del origen (0, 0): x = 0, y = 0
𝟐𝒙 + 𝟏𝒚 ≤ 𝟏𝟖𝟎
𝟐 𝟎 + 𝟏 𝟎 ≤ 𝟏𝟖𝟎
𝟎 ≤ 𝟏𝟖𝟎
El resultado final es verdadero;
cero es menor que 180, por lo
tanto la gráfica incluye los
puntos que están del mismo
lado que el origen.
36. Ejemplo 1: Gráficas de las desigualdades
Probamos la desigualdad 2 con las coordenadas del origen (0, 0): x = 0, y = 0
El resultado final es verdadero;
cero es menor que 110, por lo
tanto la gráfica incluye los
puntos que están del mismo
lado que el origen.
𝟏𝒙 + 𝟏𝒚 ≤ 𝟏𝟏𝟎
𝟏 𝟎 + 𝟏 𝟎 ≤ 𝟏𝟏𝟎
𝟎 ≤ 𝟏𝟏𝟎
37. Ejemplo 1: Gráficas de las desigualdades
Probamos la desigualdad 3 con las coordenadas del origen (0, 0): x = 0, y = 0
El resultado final es verdadero;
cero es menor que 480, por lo
tanto la gráfica incluye los
puntos que están del mismo
lado que el origen.
𝟑𝒙 + 𝟓𝒚 ≤ 𝟒𝟖𝟎
𝟑 𝟎 + 𝟓 𝟎 ≤ 𝟒𝟖𝟎
𝟎 ≤ 𝟒𝟖𝟎
38. Ejemplo 1: Gráficas con las 3 desigualdades
La intersección de estas tres
áreas recibe el nombre de:
“Área de Soluciones factibles”.
En la siguiente diapositiva se
señala con mayor claridad.
39. Ejemplo 1: Área de soluciones factibles
Se muestra, sombreada, el área
de soluciones factibles.
Es posible demostrar que la
solución óptima se encuentra
en uno de los vértices de dicha
área.
40. Ejemplo 1: Vértices del área de soluciones factibles
El siguiente paso es determinar
las coordenadas de los vértices.
Aunque es posible aplicar el
método gráfico, es preferible
recurrir a algún método
analítico.
41. Ejemplo 1: Vértices del área de soluciones factibles
El siguiente paso es determinar
las coordenadas de los vértices.
Aunque es posible aplicar el
método gráfico, es preferible
recurrir a algún método
analítico.
42. Ejemplo 1: Vértices del área de soluciones factibles
Generalmente algunos de los
vértices se conocen desde las
tabulaciones empleadas para
graficar.
En este caso los vértices A, B y C.
43. Ejemplo 1: Vértices del área de soluciones factibles
Las coordenadas de los
vértices D y E se determinan
por cualquier método
analítico o del álgebra lineal:
reducción, sustitución,
igualación, Cramer, Gauss,
Gauss – Jordan, entre muchos
otros.
44. Ejemplo 1:
Ganancias en los vértices del área de soluciones factibles
El siguiente paso es sustituir en la función objetivo las
coordenadas de cada vértice del área de soluciones factibles.
Función Objetivo:
Maximizar: z = 50x + 40y
Dado que se desea maximizar la ganancia, el vértice que
arroje el mayor valor, será la solución del problema.
Cuando se trata de minimizar costos se elegirá el vértice que
arroje el menor valor.
45. Ejemplo 1:
Ganancias en los vértices del área de soluciones factibles
Vértice x y z = 50x + 40y Ganancia
A(0, 96)
B(0, 0)
C( 90, 0)
D(70, 40)
E(35, 75)
46. Ejemplo 1:
Ganancias en los vértices del área de soluciones factibles
Vértice x y z = 50x + 40y Ganancia
A(0, 96) 0 96 50(0) + 40(96)
B(0, 0)
C( 90, 0)
D(70, 40)
E(35, 75)
47. Ejemplo 1:
Ganancias en los vértices del área de soluciones factibles
Vértice x y z = 50x + 40y Ganancia
A(0, 96) 0 96 50(0) + 40(96) 3840
B(0, 0)
C( 90, 0)
D(70, 40)
E(35, 75)
48. Ejemplo 1:
Ganancias en los vértices del área de soluciones factibles
Vértice x y z = 50x + 40y Ganancia
A(0, 96) 0 96 50(0) + 40(96) 3840
B(0, 0) 0 0
C( 90, 0)
D(70, 40)
E(35, 75)
49. Ejemplo 1:
Ganancias en los vértices del área de soluciones factibles
Vértice x y z = 50x + 40y Ganancia
A(0, 96) 0 96 50(0) + 40(96) 3840
B(0, 0) 0 0 50(0) + 40(0)
C( 90, 0)
D(70, 40)
E(35, 75)
50. Ejemplo 1:
Ganancias en los vértices del área de soluciones factibles
Vértice x y z = 50x + 40y Ganancia
A(0, 96) 0 96 50(0) + 40(96) 3840
B(0, 0) 0 0 50(0) + 40(0) 0
C( 90, 0)
D(70, 40)
E(35, 75)
51. Ejemplo 1:
Ganancias en los vértices del área de soluciones factibles
Vértice x y z = 50x + 40y Ganancia
A(0, 96) 0 96 50(0) + 40(96) 3840
B(0, 0) 0 0 50(0) + 40(0) 0
C( 90, 0) 90 0
D(70, 40)
E(35, 75)
52. Ejemplo 1:
Ganancias en los vértices del área de soluciones factibles
Vértice x y z = 50x + 40y Ganancia
A(0, 96) 0 96 50(0) + 40(96) 3840
B(0, 0) 0 0 50(0) + 40(0) 0
C( 90, 0) 90 0 50(90) + 40 (0)
D(70, 40)
E(35, 75)
53. Ejemplo 1:
Ganancias en los vértices del área de soluciones factibles
Vértice x y z = 50x + 40y Ganancia
A(0, 96) 0 96 50(0) + 40(96) 3840
B(0, 0) 0 0 50(0) + 40(0) 0
C( 90, 0) 90 0 50(90) + 40 (0) 4500
D(70, 40)
E(35, 75)
54. Ejemplo 1:
Ganancias en los vértices del área de soluciones factibles
Vértice x y z = 50x + 40y Ganancia
A(0, 96) 0 96 50(0) + 40(96) 3840
B(0, 0) 0 0 50(0) + 40(0) 0
C( 90, 0) 90 0 50(90) + 40 (0) 4500
D(70, 40) 70 40
E(35, 75)
55. Ejemplo 1:
Ganancias en los vértices del área de soluciones factibles
Vértice x y z = 50x + 40y Ganancia
A(0, 96) 0 96 50(0) + 40(96) 3840
B(0, 0) 0 0 50(0) + 40(0) 0
C( 90, 0) 90 0 50(90) + 40 (0) 4500
D(70, 40) 70 40 50(70) + 40(40)
E(35, 75)
56. Ejemplo 1:
Ganancias en los vértices del área de soluciones factibles
Vértice x y z = 50x + 40y Ganancia
A(0, 96) 0 96 50(0) + 40(96) 3840
B(0, 0) 0 0 50(0) + 40(0) 0
C( 90, 0) 90 0 50(90) + 40 (0) 4500
D(70, 40) 70 40 50(70) + 40(40) 5100
E(35, 75)
57. Ejemplo 1:
Ganancias en los vértices del área de soluciones factibles
Vértice x y z = 50x + 40y Ganancia
A(0, 96) 0 96 50(0) + 40(96) 3840
B(0, 0) 0 0 50(0) + 40(0) 0
C( 90, 0) 90 0 50(90) + 40 (0) 4500
D(70, 40) 70 40 50(70) + 40(40) 5100
E(35, 75) 35 75
58. Ejemplo 1:
Ganancias en los vértices del área de soluciones factibles
Vértice x y z = 50x + 40y Ganancia
A(0, 96) 0 96 50(0) + 40(96) 3840
B(0, 0) 0 0 50(0) + 40(0) 0
C( 90, 0) 90 0 50(90) + 40 (0) 4500
D(70, 40) 70 40 50(70) + 40(40) 5100
E(35, 75) 35 75 50(35) + 40(75)
59. Ejemplo 1:
Ganancias en los vértices del área de soluciones factibles
Vértice x y z = 50x + 40y Ganancia
A(0, 96) 0 96 50(0) + 40(96) 3840
B(0, 0) 0 0 50(0) + 40(0) 0
C( 90, 0) 90 0 50(90) + 40 (0) 4500
D(70, 40) 70 40 50(70) + 40(40) 5100
E(35, 75) 35 75 50(35) + 40(75) 4750
60. Ejemplo 1:
Ganancias en los vértices del área de soluciones factibles
Vértice x y z = 50x + 40y Ganancia
A(0, 96) 0 96 50(0) + 40(96) 3840
B(0, 0) 0 0 50(0) + 40(0) 0
C( 90, 0) 90 0 50(90) + 40 (0) 4500
D(70, 40) 70 40 50(70) + 40(40) 5100
E(35, 75) 35 75 50(35) + 40(75) 4750
Se toma el vértice que maximiza la función objetivo
61. Ejemplo 1:
Ganancias en los vértices del área de soluciones factibles
Vértice x y z = 50x + 40y Ganancia
A(0, 96) 0 96 50(0) + 40(96) 3840
B(0, 0) 0 0 50(0) + 40(0) 0
C( 90, 0) 90 0 50(90) + 40 (0) 4500
D(70, 40) 70 40 50(70) + 40(40) 5100
E(35, 75) 35 75 50(35) + 40(75) 4750
Se toma el vértice que maximiza la función objetivo
62. Ejemplo 1:
Ganancias en los vértices del área de soluciones factibles
Vértice x y z = 50x + 40y Ganancia
A(0, 96) 0 96 50(0) + 40(96) 3840
B(0, 0) 0 0 50(0) + 40(0) 0
C( 90, 0) 90 0 50(90) + 40 (0) 4500
D(70, 40) 70 40 50(70) + 40(40) 5100
E(35, 75) 35 75 50(35) + 40(75) 4750
Se toma el vértice que maximiza la función objetivo
63. Solución del Ejemplo 1
La solución, según el modelo empleado consiste
en fabricar:
70 piezas del artículo A1
40 piezas del artículo A2
Obteniendo una ganancia de $5,100.
64. Por su atención
Gracias
Fuentes de información en línea:
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