Among n identical-looking coins, one is fake and lighter than the others. The algorithm uses a balance scale to compare sets of coins and determine which set contains the fake in O(log n) comparisons. It works by repeatedly splitting the coins into two piles, comparing the piles on the scale, and discarding the heavier pile until the fake coin is found. If n is odd, one coin is kept aside and the rest split into two piles. If even, all n coins are split into two piles.
La función lineal se expresa como y=mx, donde m es la pendiente y x e y son las variables independiente y dependiente. La función afín se expresa como y=mx+n, donde m es la pendiente, n es la ordenada al origen y x e y son las variables. Ambas funciones relacionan variables a través de ecuaciones o gráficas de rectas.
Este documento resume diferentes productos notables relacionados con la suma de cubos. Explica fórmulas para el cubo de binomio, la suma por su diferencia, productos con términos comunes, la diferencia de cubos y la suma de cubos. Proporciona ejemplos para ilustrar cómo aplicar cada fórmula.
El documento describe el método de Gauss-Jordan para resolver sistemas de ecuaciones. Resuelve dos ejemplos numéricos aplicando las operaciones elementales de filas y columnas hasta obtener la forma escalonada reducida. También analiza las condiciones para que un sistema tenga solución única, múltiples soluciones o no tenga solución.
Este documento introduce conceptos básicos sobre vectores en el plano, incluyendo: (1) la definición geométrica de un vector como un desplazamiento, (2) las operaciones de suma y multiplicación por escalar de vectores, y (3) la noción de producto escalar y sus propiedades.
El documento explica el método de Gauss para resolver sistemas de ecuaciones lineales. El método involucra escribir el sistema como una matriz ampliada y aplicar transformaciones a las filas para conseguir que los elementos por debajo de la diagonal principal sean nulos. Una vez escalonado el sistema, se resuelve comenzando por la ecuación con menos incógnitas. El documento ilustra el método con un ejemplo numérico.
El documento explica cómo resolver un sistema de ecuaciones lineales de 3 variables utilizando el método de Gauss. El método consiste en transformar la matriz aumentada del sistema en una matriz diagonal mediante operaciones de eliminación de filas, lo que permite obtener directamente las soluciones del sistema. Aplicando los pasos del método a un ejemplo numérico, se obtiene que las soluciones son x=5/4, y=13/28, z=23/28.
Soluciòn de sistemas de ecuaciones lineales con excelVictor Lara
Este texto nos muestra la teoria necesaria para resolver sistemas de ecuaciones lineales de polinomios de diferente grados, aplica para resolver sistemas de ecuaciones de n incognitas por n variables, claro esto se lleva a cabo en excel.
Among n identical-looking coins, one is fake and lighter than the others. The algorithm uses a balance scale to compare sets of coins and determine which set contains the fake in O(log n) comparisons. It works by repeatedly splitting the coins into two piles, comparing the piles on the scale, and discarding the heavier pile until the fake coin is found. If n is odd, one coin is kept aside and the rest split into two piles. If even, all n coins are split into two piles.
La función lineal se expresa como y=mx, donde m es la pendiente y x e y son las variables independiente y dependiente. La función afín se expresa como y=mx+n, donde m es la pendiente, n es la ordenada al origen y x e y son las variables. Ambas funciones relacionan variables a través de ecuaciones o gráficas de rectas.
Este documento resume diferentes productos notables relacionados con la suma de cubos. Explica fórmulas para el cubo de binomio, la suma por su diferencia, productos con términos comunes, la diferencia de cubos y la suma de cubos. Proporciona ejemplos para ilustrar cómo aplicar cada fórmula.
El documento describe el método de Gauss-Jordan para resolver sistemas de ecuaciones. Resuelve dos ejemplos numéricos aplicando las operaciones elementales de filas y columnas hasta obtener la forma escalonada reducida. También analiza las condiciones para que un sistema tenga solución única, múltiples soluciones o no tenga solución.
Este documento introduce conceptos básicos sobre vectores en el plano, incluyendo: (1) la definición geométrica de un vector como un desplazamiento, (2) las operaciones de suma y multiplicación por escalar de vectores, y (3) la noción de producto escalar y sus propiedades.
El documento explica el método de Gauss para resolver sistemas de ecuaciones lineales. El método involucra escribir el sistema como una matriz ampliada y aplicar transformaciones a las filas para conseguir que los elementos por debajo de la diagonal principal sean nulos. Una vez escalonado el sistema, se resuelve comenzando por la ecuación con menos incógnitas. El documento ilustra el método con un ejemplo numérico.
El documento explica cómo resolver un sistema de ecuaciones lineales de 3 variables utilizando el método de Gauss. El método consiste en transformar la matriz aumentada del sistema en una matriz diagonal mediante operaciones de eliminación de filas, lo que permite obtener directamente las soluciones del sistema. Aplicando los pasos del método a un ejemplo numérico, se obtiene que las soluciones son x=5/4, y=13/28, z=23/28.
Soluciòn de sistemas de ecuaciones lineales con excelVictor Lara
Este texto nos muestra la teoria necesaria para resolver sistemas de ecuaciones lineales de polinomios de diferente grados, aplica para resolver sistemas de ecuaciones de n incognitas por n variables, claro esto se lleva a cabo en excel.
Este documento describe métodos para resolver sistemas de ecuaciones lineales, incluyendo eliminación Gaussiana, Gauss-Jordan y descomposición LU. El método de eliminación Gaussiana consiste en escalonar la matriz aumentada para obtener un sistema equivalente, resolviendo las incógnitas de atrás hacia adelante. Gauss-Jordan finaliza con una matriz identidad. La descomposición LU factoriza la matriz A como el producto de una matriz triangular inferior L y una matriz triangular superior U.
El método Simplex es un método iterativo para resolver problemas de programación lineal que permite ir mejorando la solución en cada paso. Se convierten las restricciones en igualdades usando variables de holgura y exceso, y se iguala la función objetivo a cero agregando estas variables. Luego se construye la tabla inicial y se realizan iteraciones escogiendo la variable que entra a la base y sale de la base, hasta alcanzar una solución óptima donde todos los coeficientes de la función objetivo sean positivos.
El documento explica cómo crear un gráfico de tipo velocímetro en Excel con una aguja que indique el progreso de un proyecto. Primero, crea una escala circular dividiéndola en dos mitades y colocando rótulos en una de ellas. Luego, crea una aguja usando un gráfico XY con puntos conectados mediante fórmulas de seno y coseno. Finalmente, combina ambos gráficos adaptando los ejes para que la aguja coincida con la escala.
Este documento explica los conceptos básicos de la programación lineal, incluyendo inecuaciones lineales, sistemas de inecuaciones lineales, y la estructura básica de un problema de programación lineal. Un problema de programación lineal consiste en optimizar una función objetivo lineal sujeta a restricciones lineales. El documento también presenta un ejemplo de cómo aplicar estos conceptos para resolver un problema de optimización.
Este documento explica las propiedades básicas de las matrices, incluidas las operaciones de suma y multiplicación. También muestra cómo las matrices se pueden usar para representar coordenadas de puntos y transformaciones geométricas como traslaciones y dilataciones. Finalmente, presenta un ejemplo práctico de cómo una tienda puede usar matrices para calcular su inventario y ganancias de una venta especial.
El documento describe los pasos para resolver un problema de programación lineal utilizando el método simplex. Se trata de maximizar una función objetivo sujeta a varias restricciones. El proceso implica convertir las desigualdades en igualdades mediante variables holgura, formar el tablero inicial simplex, y luego iterar para encontrar la solución óptima cambiando las variables base y no base. Después de 3 iteraciones, se alcanza una solución óptima de 33 para la función objetivo.
El documento describe el método de las dos fases para resolver problemas de programación lineal. En la primera fase, se convierten las desigualdades en ecuaciones mediante el uso de variables holgura y artificiales, y se minimiza la función objetivo de las variables artificiales hasta que su valor sea cero. En la segunda fase, se eliminan las variables artificiales y se maximiza la función objetivo original aplicando el simplex. El proceso termina cuando se obtiene un valor óptimo para la función Z.
El método simplex se utiliza para resolver problemas de programación lineal estándar mediante la maximización o minimización de una función objetivo sujeta a restricciones. El método convierte las desigualdades en igualdades mediante la introducción de variables holgura y genera soluciones factibles iterativamente hasta alcanzar la solución óptima. Comienza con una tabla inicial simplex y selecciona la variable de entrada y salida en cada iteración para mejorar progresivamente el valor de la función objetivo.
El método simplex se utiliza para resolver problemas de programación lineal estándar mediante la maximización o minimización de una función objetivo sujeta a restricciones. El método convierte las desigualdades en igualdades mediante la introducción de variables holgura y genera soluciones factibles iterativamente hasta alcanzar la solución óptima. Comienza con una tabla inicial simplex y selecciona la variable que entra y sale de la base en cada iteración hasta satisfacer la condición de parada cuando todos los indicadores son no negativos.
El Método Simplex es un método iterativo para encontrar la solución óptima de un problema de programación lineal maximizando o minimizando una función objetivo. En cada paso, el método cambia el vértice actual por uno vecino con el fin de mejorar progresivamente la solución, aprovechando que el número de vértices de un poliedro es finito.
El método simplex primal es una herramienta matemática para resolver problemas de optimización lineal mediante la construcción y solución de una matriz. Se identifican la función objetivo y restricciones, se construye un modelo de programación lineal en forma estándar y una matriz asociada, la cual se resuelve iterativamente mediante eliminación de Gauss-Jordan hasta alcanzar la solución óptima.
El método simplex es un algoritmo para resolver problemas de programación lineal que examina los vértices o puntos extremos de un conjunto factible para encontrar una solución óptima. Comienza determinando un vértice inicial y luego recorre los vértices adyacentes a través de iteraciones sucesivas hasta alcanzar la solución óptima. Utiliza un tablero algebraico donde aplica reglas de entrada y salida de variables para moverse de un vértice a otro hasta optimizar la función objetivo.
Este documento presenta un resumen de dos métodos para resolver sistemas de ecuaciones lineales: el método de Gauss con pivoteo parcial y el método de Gauss-Jordan. El método de Gauss con pivoteo parcial busca el elemento dominante en cada columna para mejorar la precisión de la solución. El método de Gauss-Jordan transforma la matriz aumentada en una matriz identidad mediante operaciones elementales para obtener la solución del sistema.
El documento introduce los sistemas de numeración binario, octal y hexadecimal. Explica cómo representar números y letras usando códigos binarios y cómo convertir entre los diferentes sistemas de numeración, incluyendo la conversión de números decimales a binarios, octales y hexadecimales y viceversa. También presenta operaciones básicas como suma y resta en el sistema binario.
El documento describe el método simplex para resolver problemas de programación lineal. El método simplex es un algoritmo iterativo que analiza las soluciones factibles en los vértices de la región factible para encontrar la solución óptima. Primero convierte las restricciones en igualdades mediante variables artificiales y luego usa una tabla para iterar hacia la solución óptima colocando las variables no básicas como básicas.
Este documento describe el método del simplex para resolver problemas de programación lineal. Explica los pasos para convertir las restricciones en igualdades, establecer el tablero inicial, iterar para encontrar la variable que entra y sale de la base en cada paso, y actualizar los coeficientes hasta alcanzar la solución óptima cuando todos los coeficientes de la función objetivo sean positivos. Aplica este método para maximizar una función objetivo sujeta a varias restricciones y muestra los tableros en cada iteración hasta llegar a la solución final.
Este documento describe cómo resolver ecuaciones lineales de primer grado mediante los siguientes pasos: 1) quitar paréntesis y denominadores, 2) agrupar términos en x e independientes, 3) reducir términos semejantes, y 4) despejar la incógnita. Luego explica cómo resolver este tipo de ecuaciones de forma rápida y sencilla usando Microsoft Excel.
1. El documento proporciona instrucciones para realizar varias prácticas en Excel, incluyendo insertar filas y columnas, aplicar formato de números, usar funciones como SUM y cambiar el nombre de hojas.
2. Se explican funciones estadísticas como PROMEDIO, MAX, MIN y MODA y cómo aplicarlas en una tabla de calificaciones de estudiantes.
3. Se detallan los pasos para calcular estadísticas como nota máxima, mínima, media y moda, así como el número y porcentaje de estudiantes
El documento describe varios métodos para calcular las raíces de ecuaciones, incluyendo el método de bisección, aproximaciones sucesivas, Newton, secante y falsa posición. Luego explica estos métodos con un ejemplo práctico, y también cubre métodos para resolver ecuaciones lineales como eliminación gaussiana, matriz inversa, factorización de Crout y Doolittle, y factorización de Cholesky. Finalmente, introduce brevemente los métodos iterativos para resolver ecuaciones.
Ofrecemos herramientas y metodologías para que las personas con ideas de negocio desarrollen un prototipo que pueda ser probado en un entorno real.
Cada miembro puede crear su perfil de acuerdo a sus intereses, habilidades y así montar sus proyectos de ideas de negocio, para recibir mentorías .
Este documento describe métodos para resolver sistemas de ecuaciones lineales, incluyendo eliminación Gaussiana, Gauss-Jordan y descomposición LU. El método de eliminación Gaussiana consiste en escalonar la matriz aumentada para obtener un sistema equivalente, resolviendo las incógnitas de atrás hacia adelante. Gauss-Jordan finaliza con una matriz identidad. La descomposición LU factoriza la matriz A como el producto de una matriz triangular inferior L y una matriz triangular superior U.
El método Simplex es un método iterativo para resolver problemas de programación lineal que permite ir mejorando la solución en cada paso. Se convierten las restricciones en igualdades usando variables de holgura y exceso, y se iguala la función objetivo a cero agregando estas variables. Luego se construye la tabla inicial y se realizan iteraciones escogiendo la variable que entra a la base y sale de la base, hasta alcanzar una solución óptima donde todos los coeficientes de la función objetivo sean positivos.
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Este documento explica las propiedades básicas de las matrices, incluidas las operaciones de suma y multiplicación. También muestra cómo las matrices se pueden usar para representar coordenadas de puntos y transformaciones geométricas como traslaciones y dilataciones. Finalmente, presenta un ejemplo práctico de cómo una tienda puede usar matrices para calcular su inventario y ganancias de una venta especial.
El documento describe los pasos para resolver un problema de programación lineal utilizando el método simplex. Se trata de maximizar una función objetivo sujeta a varias restricciones. El proceso implica convertir las desigualdades en igualdades mediante variables holgura, formar el tablero inicial simplex, y luego iterar para encontrar la solución óptima cambiando las variables base y no base. Después de 3 iteraciones, se alcanza una solución óptima de 33 para la función objetivo.
El documento describe el método de las dos fases para resolver problemas de programación lineal. En la primera fase, se convierten las desigualdades en ecuaciones mediante el uso de variables holgura y artificiales, y se minimiza la función objetivo de las variables artificiales hasta que su valor sea cero. En la segunda fase, se eliminan las variables artificiales y se maximiza la función objetivo original aplicando el simplex. El proceso termina cuando se obtiene un valor óptimo para la función Z.
El método simplex se utiliza para resolver problemas de programación lineal estándar mediante la maximización o minimización de una función objetivo sujeta a restricciones. El método convierte las desigualdades en igualdades mediante la introducción de variables holgura y genera soluciones factibles iterativamente hasta alcanzar la solución óptima. Comienza con una tabla inicial simplex y selecciona la variable de entrada y salida en cada iteración para mejorar progresivamente el valor de la función objetivo.
El método simplex se utiliza para resolver problemas de programación lineal estándar mediante la maximización o minimización de una función objetivo sujeta a restricciones. El método convierte las desigualdades en igualdades mediante la introducción de variables holgura y genera soluciones factibles iterativamente hasta alcanzar la solución óptima. Comienza con una tabla inicial simplex y selecciona la variable que entra y sale de la base en cada iteración hasta satisfacer la condición de parada cuando todos los indicadores son no negativos.
El Método Simplex es un método iterativo para encontrar la solución óptima de un problema de programación lineal maximizando o minimizando una función objetivo. En cada paso, el método cambia el vértice actual por uno vecino con el fin de mejorar progresivamente la solución, aprovechando que el número de vértices de un poliedro es finito.
El método simplex primal es una herramienta matemática para resolver problemas de optimización lineal mediante la construcción y solución de una matriz. Se identifican la función objetivo y restricciones, se construye un modelo de programación lineal en forma estándar y una matriz asociada, la cual se resuelve iterativamente mediante eliminación de Gauss-Jordan hasta alcanzar la solución óptima.
El método simplex es un algoritmo para resolver problemas de programación lineal que examina los vértices o puntos extremos de un conjunto factible para encontrar una solución óptima. Comienza determinando un vértice inicial y luego recorre los vértices adyacentes a través de iteraciones sucesivas hasta alcanzar la solución óptima. Utiliza un tablero algebraico donde aplica reglas de entrada y salida de variables para moverse de un vértice a otro hasta optimizar la función objetivo.
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1. El documento proporciona instrucciones para realizar varias prácticas en Excel, incluyendo insertar filas y columnas, aplicar formato de números, usar funciones como SUM y cambiar el nombre de hojas.
2. Se explican funciones estadísticas como PROMEDIO, MAX, MIN y MODA y cómo aplicarlas en una tabla de calificaciones de estudiantes.
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La Unidad Eudista de Espiritualidad se complace en poner a su disposición el siguiente Triduo Eudista, que tiene como propósito ofrecer tres breves meditaciones sobre Jesucristo Sumo y Eterno Sacerdote, el Sagrado Corazón de Jesús y el Inmaculado Corazón de María. En cada día encuentran una oración inicial, una meditación y una oración final.
Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinaria). UCLMJuan Martín Martín
Examen de Selectividad de la EvAU de Geografía de junio de 2023 en Castilla La Mancha. UCLM . (Convocatoria ordinaria)
Más información en el Blog de Geografía de Juan Martín Martín
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
Este documento presenta un examen de geografía para el Acceso a la universidad (EVAU). Consta de cuatro secciones. La primera sección ofrece tres ejercicios prácticos sobre paisajes, mapas o hábitats. La segunda sección contiene preguntas teóricas sobre unidades de relieve, transporte o demografía. La tercera sección pide definir conceptos geográficos. La cuarta sección implica identificar elementos geográficos en un mapa. El examen evalúa conocimientos fundamentales de geografía.
ACERTIJO DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARÍS. Por JAVI...JAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA crea y desarrolla el “DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARIS”. Esta actividad de aprendizaje propone el reto de descubrir el la secuencia números para abrir un candado, el cual destaca la percepción geométrica y conceptual. La intención de esta actividad de aprendizaje lúdico es, promover los pensamientos lógico (convergente) y creativo (divergente o lateral), mediante modelos mentales de: atención, memoria, imaginación, percepción (Geométrica y conceptual), perspicacia, inferencia y viso-espacialidad. Didácticamente, ésta actividad de aprendizaje es transversal, y que integra áreas del conocimiento: matemático, Lenguaje, artístico y las neurociencias. Acertijo dedicado a los Juegos Olímpicos de París 2024.
Soluciones Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinar...Juan Martín Martín
Criterios de corrección y soluciones al examen de Geografía de Selectividad (EvAU) Junio de 2024 en Castilla La Mancha.
Soluciones al examen.
Convocatoria Ordinaria.
Examen resuelto de Geografía
conocer el examen de geografía de julio 2024 en:
https://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/2024/06/soluciones-examen-de-selectividad.html
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
2. Resolver el siguiente sistema de ecuaciones por el método de gauss jordan Paso 1. Se forma la matriz aumentada NOTA IMPORTANTE: El objetivo del método es lograr formar una matriz identidad de esta forma. Donde el sistema tiene la siguiente solución: x = a y = b z = c Este es el sistema de ecuaciones a resolver
3. Solución por el método de gauss jordan Paso 2. Como se busca obtener una diagonal de “1” en el primer renglón ya tenemos un número 1. Nuestro objetivo ahora será hacer obtener ceros debajo de este número “1” Al numero “1” de la diagonal se le denomina “elemento pivote”; sobre éste vamos a apoyarnos para hacer ceros los números arriba y debajo de dicho numero con operaciones de eliminación renglón Paso 1. Se forma la matriz aumentada
4. [ ] Columna pivote Renglón pivote Seleccionamos el renglón pivote Seleccionamos un renglón diferente al renglón pivote Como el objetivo es hacer “ 0 ” el número debajo del renglón pivote ¿Por qué número debemos multiplicar el renglón pivote? 0 Elemento pivote Identificamos Renglón, Columna y elemento pivote
5. (-2) [ ] Modificamos el segundo renglón con la operación de eliminación renglón 1 0 -3 -2 Ahora modificamos el tercer renglón ¿Por qué número multiplicamos el renglón pivote ahora? [ ] -8 0 -4 -7 3 -2 -1 2 (-3) ¿Cómo queda la nueva matriz?
6. Ya transformamos la primera columna, ahora vamos con la segunda; afortunadamente ya hay un “ 1 ” como nuevo elemento pivote 1 1 ¿Qué hacemos ahora? Hay que transformar en ceros los números arriba y abajo del nuevo elemento pivote [ 0 1 -3 -2 ] Nuevo renglón pivote Se repite la eliminación renglón 0 (-2) 1 2 1 3 1 7 7 [ 0 1 -3 -2 ] 0 -8 -4 -7 (8) 0 0 -28 -23 La siguiente matriz queda:
7. El siguiente elemento pivote es “28”; el cual debe ser transformado en “1” sin alterar la ecuación ¿Cómo lo hacemos? En otras palabras: Cada renglón representa una ecuación, si dividimos todo el renglón entre -28 obtenemos el “1” que estamos buscando Convertimos el elemento pivote en “ 1 ” para facilitar las operaciones; dividimos todo el renglón entre el número pivote (-28) obteniendo el siguiente resultado 1 1 1 1 1
8. Realizamos la operación de eliminación renglón [ 0 0 1 23/28 ] 1 0 7 7 (-7) 1 0 5/4 0 [ 0 0 1 23/28 ] 0 1 -3 -2 (3) 0 0 13/28 1 Finalmente la matriz queda Nuevo renglón pivote Leyéndose el siguiente resultado: x = 5/4 y = 13/28 z = 23/28
9. Solución por el método de gauss jordan Respuestas: x = 5/4 y = 13/28 z = 23/28 Sistema de ecuaciones original