Este documento presenta la Unidad 1 de Análisis Matemático II sobre la aproximación de funciones continuas. La unidad cubre series de números, incluyendo criterios de convergencia como el criterio de comparación y el teorema de Leibniz. También introduce el teorema de aproximación de Weierstrass, el cual establece que toda función continua puede aproximarse uniformemente por polinomios. La unidad concluye con actividades para practicar los conceptos aprendidos.
Este documento presenta la unidad 4 sobre la integral de Lebesgue. Introduce los antecedentes históricos que motivaron el desarrollo de la integral de Lebesgue, incluyendo limitaciones de la integral de Riemann. Define formalmente la integral de Lebesgue para funciones medibles no negativas sobre conjuntos de medida finita y establece algunas de sus propiedades fundamentales como el lema de Fatou. Finalmente, incluye ejemplos y actividades para aplicar el cálculo de la integral de Lebesgue.
Este documento presenta conceptos preliminares de la teoría de la medida, incluyendo: 1) definiciones de semianillo, -conjunto y álgebra de conjuntos, 2) propiedades de las medidas como aditividad y monotonía, 3) definición de medida de Lebesgue y conjuntos medibles, y 4) teoremas clave sobre cómo una función satisface las propiedades de una medida. El objetivo es establecer una teoría general de medida de conjuntos que generalice conceptos como longitud, área y volumen.
Este documento presenta la unidad sobre la integral de Riemann-Stieltjes. Introduce los antecedentes de la integral, incluyendo su definición, propiedades como la linealidad y aditividad, y teoremas como la integración por partes y el cambio de variable. También incluye ejemplos y actividades para que los estudiantes apliquen los conceptos.
(1) La integral de Riemann-Stieltjes es una generalización de la integral de Cauchy-Riemann que integra una función según otra función utilizando los valores de la segunda función en lugar de las medidas de los subintervalos. (2) Se puede reducir a una integral de Riemann cuando la función según la cual se integra es diferenciable. (3) Para una función escalonada, la integral de Stieltjes es igual a la suma de los valores de la función en los puntos de discontinuidad multiplicados por los saltos.
Este documento presenta una muestra de actividades para una unidad sobre conjuntos de números para un curso de álgebra superior. Incluye ejemplos de actividades sobre propiedades de los números naturales, inducción matemática, el principio del buen orden, divisibilidad, congruencia y una evidencia de aprendizaje. El facilitador debe crear nuevos ejercicios para las actividades y no enviar este documento tal cual a los estudiantes.
Este documento trata sobre la teoría de la medida. Introduce conceptos como álgebra geométrica, cuadratura del círculo, funciones de variación acotada e integral de Riemann-Stieltjes. Explica el problema de medir subconjuntos de la recta real y cómo Lebesgue y Carathéodory lo abordaron. También presenta teoremas de convergencia para la integral de Lebesgue.
Euclides y Eudoxo introdujeron conceptos básicos de longitud, área y volumen. Arquímedes calculó el área del círculo. Cantor y Peano definieron la medida de conjuntos. Borel estableció una medida aditiva numerable. Los fractales son objetos cuya estructura se repite a diferentes escalas, con detalle a cualquier escala y dimensión fractal distinta de la topológica. Ejemplos son la curva de Koch, el conjunto de Cantor y el triángulo de Sierpinski.
Este documento presenta la unidad 4 sobre la integral de Lebesgue. Introduce los antecedentes históricos que motivaron el desarrollo de la integral de Lebesgue, incluyendo limitaciones de la integral de Riemann. Define formalmente la integral de Lebesgue para funciones medibles no negativas sobre conjuntos de medida finita y establece algunas de sus propiedades fundamentales como el lema de Fatou. Finalmente, incluye ejemplos y actividades para aplicar el cálculo de la integral de Lebesgue.
Este documento presenta conceptos preliminares de la teoría de la medida, incluyendo: 1) definiciones de semianillo, -conjunto y álgebra de conjuntos, 2) propiedades de las medidas como aditividad y monotonía, 3) definición de medida de Lebesgue y conjuntos medibles, y 4) teoremas clave sobre cómo una función satisface las propiedades de una medida. El objetivo es establecer una teoría general de medida de conjuntos que generalice conceptos como longitud, área y volumen.
Este documento presenta la unidad sobre la integral de Riemann-Stieltjes. Introduce los antecedentes de la integral, incluyendo su definición, propiedades como la linealidad y aditividad, y teoremas como la integración por partes y el cambio de variable. También incluye ejemplos y actividades para que los estudiantes apliquen los conceptos.
(1) La integral de Riemann-Stieltjes es una generalización de la integral de Cauchy-Riemann que integra una función según otra función utilizando los valores de la segunda función en lugar de las medidas de los subintervalos. (2) Se puede reducir a una integral de Riemann cuando la función según la cual se integra es diferenciable. (3) Para una función escalonada, la integral de Stieltjes es igual a la suma de los valores de la función en los puntos de discontinuidad multiplicados por los saltos.
Este documento presenta una muestra de actividades para una unidad sobre conjuntos de números para un curso de álgebra superior. Incluye ejemplos de actividades sobre propiedades de los números naturales, inducción matemática, el principio del buen orden, divisibilidad, congruencia y una evidencia de aprendizaje. El facilitador debe crear nuevos ejercicios para las actividades y no enviar este documento tal cual a los estudiantes.
Este documento trata sobre la teoría de la medida. Introduce conceptos como álgebra geométrica, cuadratura del círculo, funciones de variación acotada e integral de Riemann-Stieltjes. Explica el problema de medir subconjuntos de la recta real y cómo Lebesgue y Carathéodory lo abordaron. También presenta teoremas de convergencia para la integral de Lebesgue.
Euclides y Eudoxo introdujeron conceptos básicos de longitud, área y volumen. Arquímedes calculó el área del círculo. Cantor y Peano definieron la medida de conjuntos. Borel estableció una medida aditiva numerable. Los fractales son objetos cuya estructura se repite a diferentes escalas, con detalle a cualquier escala y dimensión fractal distinta de la topológica. Ejemplos son la curva de Koch, el conjunto de Cantor y el triángulo de Sierpinski.
Este documento presenta apuntes sobre la teoría de la medida de Lebesgue. Introduce conceptos clave como σ-álgebras, funciones medibles, medidas y espacios de medida. Explica la definición de integral de Lebesgue para funciones medibles arbitrarias a través de funciones simples y funciones indicatriz. Incluye varios ejemplos y ejercicios para aplicar los conceptos teóricos.
El documento describe diferentes métodos de demostración matemática como demostraciones directas, indirectas, por inducción completa y por contraejemplo. Explica que una demostración matemática es una cadena de proposiciones verdaderas obtenidas mediante reglas lógicas de inferencia que van de las premisas conocidas hasta llegar a la conclusión del teorema a demostrar. También define conceptos como axiomas, postulados, teoremas y la geometría euclidiana.
Este documento presenta un libro sobre vectores y matrices. Introduce el concepto de coordenadas cartesianas en el plano y define el espacio vectorial R2. Explica cómo representar vectores geométricamente y calcular su magnitud y dirección. Luego cubre temas como la suma y multiplicación de vectores, producto escalar, ángulo entre vectores, descomposición de vectores, proyecciones ortogonales y área de figuras planas. Finalmente, extiende estos conceptos al espacio tridimensional R3 y presenta matrices y determinantes.
El documento presenta conceptos básicos sobre la convexidad de conjuntos y funciones. Explica que la convexidad es relevante para la optimización de funciones y la resolución eficiente de problemas de optimización. Define conceptos como rectas, semirrectas, segmentos lineales, combinaciones lineales convexas, conjuntos convexos, envolturas convexas, hiperplanos, semiespacios, politopos, puntos extremos, aristas y funciones convexas y cóncavas.
Este documento trata sobre el teorema fundamental del álgebra para los cuaterniones de Hamilton. Primero introduce los conceptos de polinomios oblicuos y derivaciones sobre anillos de división. Luego clasifica las derivaciones izquierdas sobre los cuaterniones y demuestra que el anillo de polinomios oblicuos H[x] cumple con el teorema fundamental del álgebra, es decir, todo polinomio no constante se puede factorizar en polinomios de grado 1. Finalmente, comenta posibles generalizaciones de estos resultados.
Este documento presenta la conjetura abc, la cual establece que si a, b y c son números enteros positivos tales que a + b = c y son coprimos entre sí, entonces el máximo entre a, b y c es menor o igual que una constante multiplicada por el radical de abc elevado a una potencia mayor que 1. Esta conjetura tiene importantes consecuencias como demostrar versiones asintóticas de la conjetura de Fermat y mostrar que la ecuación de Catalán solo tiene un número finito de soluciones.
1) El documento introduce el tema de los espacios vectoriales, que proveen un marco teórico para conceptos como matrices y vectores. 2) Explica que un espacio vectorial es un conjunto sobre el cual se definen operaciones de suma y producto escalar que cumplen ciertas propiedades. 3) Enumera las ocho propiedades básicas que debe cumplir una cuádrupla para definir un espacio vectorial.
La topología tiene sus orígenes en los trabajos de Euler, Cantor y Möbius. En 1895, Poincaré publicó su libro Análisis Situs, que es considerado como el punto decisivo en el desarrollo de la topología como disciplina matemática. En 1914, Hausdorff creó la teoría de espacios topológicos abstractos usando la noción de vecindario, lo que estableció formalmente la topología conjuntista.
El documento introduce tres problemas históricos que sirvieron como base para el concepto de derivada: 1) determinar la recta tangente a una curva, 2) definir la velocidad de una partícula, y 3) definir la densidad de masa en un punto. Explica cómo matemáticos como Barrow, Newton y Leibniz desarrollaron métodos para resolver estos problemas usando los conceptos de derivada, límite y continuidad. También presenta teoremas como los de Fermat, Rolle y Lagrange que surgieron a partir del concepto de derivada.
Este documento contiene información sobre varios temas de álgebra lineal incluyendo:
1) Define un vector unitario como un vector cuyo módulo es igual a 1.
2) Explica la desigualdad triangular, que establece que la suma de las longitudes de dos lados de un triángulo siempre es mayor que la longitud del lado restante.
3) Describe cómo realizar la suma de vectores tanto matemáticamente como gráficamente usando el método del paralelogramo.
Este documento introduce la definición de continuidad para funciones entre espacios métricos. Explica que una función f es continua si para cada punto a y número ε positivo, existe un δ positivo tal que si d(x,a)<δ, entonces d'(f(x),f(a))<ε. También muestra que la continuidad puede definirse en términos de la convergencia de sucesiones o de la imagen de conjuntos abiertos/cerrados.
Este documento trata sobre la derivada y el cálculo integral. Explica brevemente la historia del cálculo integral desde Arquímedes hasta su desarrollo completo en el siglo XVIII. También define conceptos como la derivada, integral definida e indefinida, y métodos para calcular la integral como la suma de Riemann e integración por partes.
Presenteción sobre la Integral de Riemann josechloe
El documento describe la integral de Riemann, propuesta por el matemático alemán Georg Friedrich Bernhard Riemann. Explica que la integral de Riemann define la integral de una función sobre un intervalo como el área bajo la curva de la función. Proporciona un ejemplo de calcular el área bajo la gráfica de la función f(x)=x^2 en el intervalo [0,1]. También incluye una bibliografía y una reflexión sobre lo aprendido en la materia.
Las fórmulas de Newton-Cotes son métodos comunes de integración numérica que aproximan una integral reemplazando la función con polinomios más fáciles de integrar. Estos polinomios son aplicados por partes sobre intervalos iguales para estimar el área bajo la curva. Existen formas cerradas y abiertas de las fórmulas, donde las cerradas conocen los puntos límite y las abiertas extienden los límites más allá del rango de datos.
Este documento resume conceptos básicos sobre series infinitas, incluyendo definiciones de series convergentes y divergentes. Explica que una serie converge si la suma parcial tiende a un límite finito cuando n tiende a infinito, mientras que diverge si la suma parcial tiende a infinito. También presenta pruebas de convergencia como la comparación con series conocidas y la integración del término general.
Este documento describe diferentes tipos de series infinitas y métodos para determinar si una serie converge o diverge. Define series infinitas como sumas de sucesiones infinitas y discute series geométricas como un ejemplo. Luego describe pruebas preliminares y más avanzadas como la prueba de comparación, integración y cociente para determinar la convergencia de series con términos positivos.
1) Una serie es una sucesión de términos formados según una ley determinada. Se define el término general como la expresión que indica la ley de formación de los términos.
2) Existen series finitas e infinitas. Las series finitas tienen un número limitado de términos, mientras que las series infinitas tienen un número ilimitado de términos.
3) Las series geométricas son aquellas donde la razón entre términos sucesivos es constante. Sólo son convergentes si la razón está entre -
Este documento presenta un resumen de los conceptos fundamentales de cálculo vectorial como curvas planas, ecuaciones paramétricas, ecuaciones de rectas y planos en el espacio tridimensional. Incluye ejemplos y problemas típicos sobre estas nociones geométricas.
1) Los números complejos surgieron de la necesidad de lidiar con raíces cuadradas de números negativos en el siglo XVI. Su definición formal como pares ordenados de números reales data del siglo XIX.
2) Las operaciones básicas con números complejos como suma, resta, multiplicación y división siguen reglas similares a las de los números reales. La fórmula de De Moivre permite calcular potencias de números complejos.
3) El valor absoluto o módulo de un número complejo coincide con su distancia al origen y permite
Este documento describe diferentes métodos numéricos para calcular integrales, incluyendo la regla de Simpson y la regla del trapecio. Explica cómo la regla de Simpson usa polinomios de orden superior para aproximar una función, resultando en una estimación más precisa que la regla del trapecio. También proporciona ejemplos numéricos para demostrar la aplicación de estos métodos.
La Unión Europea ha acordado un embargo petrolero contra Rusia en respuesta a la invasión de Ucrania. El embargo prohibirá la mayoría de las importaciones de petróleo ruso a la UE y se implementará de manera gradual durante los próximos seis meses. Algunos países de la UE aún dependen en gran medida del petróleo ruso y buscarán exenciones al embargo.
Este documento presenta apuntes sobre la teoría de la medida de Lebesgue. Introduce conceptos clave como σ-álgebras, funciones medibles, medidas y espacios de medida. Explica la definición de integral de Lebesgue para funciones medibles arbitrarias a través de funciones simples y funciones indicatriz. Incluye varios ejemplos y ejercicios para aplicar los conceptos teóricos.
El documento describe diferentes métodos de demostración matemática como demostraciones directas, indirectas, por inducción completa y por contraejemplo. Explica que una demostración matemática es una cadena de proposiciones verdaderas obtenidas mediante reglas lógicas de inferencia que van de las premisas conocidas hasta llegar a la conclusión del teorema a demostrar. También define conceptos como axiomas, postulados, teoremas y la geometría euclidiana.
Este documento presenta un libro sobre vectores y matrices. Introduce el concepto de coordenadas cartesianas en el plano y define el espacio vectorial R2. Explica cómo representar vectores geométricamente y calcular su magnitud y dirección. Luego cubre temas como la suma y multiplicación de vectores, producto escalar, ángulo entre vectores, descomposición de vectores, proyecciones ortogonales y área de figuras planas. Finalmente, extiende estos conceptos al espacio tridimensional R3 y presenta matrices y determinantes.
El documento presenta conceptos básicos sobre la convexidad de conjuntos y funciones. Explica que la convexidad es relevante para la optimización de funciones y la resolución eficiente de problemas de optimización. Define conceptos como rectas, semirrectas, segmentos lineales, combinaciones lineales convexas, conjuntos convexos, envolturas convexas, hiperplanos, semiespacios, politopos, puntos extremos, aristas y funciones convexas y cóncavas.
Este documento trata sobre el teorema fundamental del álgebra para los cuaterniones de Hamilton. Primero introduce los conceptos de polinomios oblicuos y derivaciones sobre anillos de división. Luego clasifica las derivaciones izquierdas sobre los cuaterniones y demuestra que el anillo de polinomios oblicuos H[x] cumple con el teorema fundamental del álgebra, es decir, todo polinomio no constante se puede factorizar en polinomios de grado 1. Finalmente, comenta posibles generalizaciones de estos resultados.
Este documento presenta la conjetura abc, la cual establece que si a, b y c son números enteros positivos tales que a + b = c y son coprimos entre sí, entonces el máximo entre a, b y c es menor o igual que una constante multiplicada por el radical de abc elevado a una potencia mayor que 1. Esta conjetura tiene importantes consecuencias como demostrar versiones asintóticas de la conjetura de Fermat y mostrar que la ecuación de Catalán solo tiene un número finito de soluciones.
1) El documento introduce el tema de los espacios vectoriales, que proveen un marco teórico para conceptos como matrices y vectores. 2) Explica que un espacio vectorial es un conjunto sobre el cual se definen operaciones de suma y producto escalar que cumplen ciertas propiedades. 3) Enumera las ocho propiedades básicas que debe cumplir una cuádrupla para definir un espacio vectorial.
La topología tiene sus orígenes en los trabajos de Euler, Cantor y Möbius. En 1895, Poincaré publicó su libro Análisis Situs, que es considerado como el punto decisivo en el desarrollo de la topología como disciplina matemática. En 1914, Hausdorff creó la teoría de espacios topológicos abstractos usando la noción de vecindario, lo que estableció formalmente la topología conjuntista.
El documento introduce tres problemas históricos que sirvieron como base para el concepto de derivada: 1) determinar la recta tangente a una curva, 2) definir la velocidad de una partícula, y 3) definir la densidad de masa en un punto. Explica cómo matemáticos como Barrow, Newton y Leibniz desarrollaron métodos para resolver estos problemas usando los conceptos de derivada, límite y continuidad. También presenta teoremas como los de Fermat, Rolle y Lagrange que surgieron a partir del concepto de derivada.
Este documento contiene información sobre varios temas de álgebra lineal incluyendo:
1) Define un vector unitario como un vector cuyo módulo es igual a 1.
2) Explica la desigualdad triangular, que establece que la suma de las longitudes de dos lados de un triángulo siempre es mayor que la longitud del lado restante.
3) Describe cómo realizar la suma de vectores tanto matemáticamente como gráficamente usando el método del paralelogramo.
Este documento introduce la definición de continuidad para funciones entre espacios métricos. Explica que una función f es continua si para cada punto a y número ε positivo, existe un δ positivo tal que si d(x,a)<δ, entonces d'(f(x),f(a))<ε. También muestra que la continuidad puede definirse en términos de la convergencia de sucesiones o de la imagen de conjuntos abiertos/cerrados.
Este documento trata sobre la derivada y el cálculo integral. Explica brevemente la historia del cálculo integral desde Arquímedes hasta su desarrollo completo en el siglo XVIII. También define conceptos como la derivada, integral definida e indefinida, y métodos para calcular la integral como la suma de Riemann e integración por partes.
Presenteción sobre la Integral de Riemann josechloe
El documento describe la integral de Riemann, propuesta por el matemático alemán Georg Friedrich Bernhard Riemann. Explica que la integral de Riemann define la integral de una función sobre un intervalo como el área bajo la curva de la función. Proporciona un ejemplo de calcular el área bajo la gráfica de la función f(x)=x^2 en el intervalo [0,1]. También incluye una bibliografía y una reflexión sobre lo aprendido en la materia.
Las fórmulas de Newton-Cotes son métodos comunes de integración numérica que aproximan una integral reemplazando la función con polinomios más fáciles de integrar. Estos polinomios son aplicados por partes sobre intervalos iguales para estimar el área bajo la curva. Existen formas cerradas y abiertas de las fórmulas, donde las cerradas conocen los puntos límite y las abiertas extienden los límites más allá del rango de datos.
Este documento resume conceptos básicos sobre series infinitas, incluyendo definiciones de series convergentes y divergentes. Explica que una serie converge si la suma parcial tiende a un límite finito cuando n tiende a infinito, mientras que diverge si la suma parcial tiende a infinito. También presenta pruebas de convergencia como la comparación con series conocidas y la integración del término general.
Este documento describe diferentes tipos de series infinitas y métodos para determinar si una serie converge o diverge. Define series infinitas como sumas de sucesiones infinitas y discute series geométricas como un ejemplo. Luego describe pruebas preliminares y más avanzadas como la prueba de comparación, integración y cociente para determinar la convergencia de series con términos positivos.
1) Una serie es una sucesión de términos formados según una ley determinada. Se define el término general como la expresión que indica la ley de formación de los términos.
2) Existen series finitas e infinitas. Las series finitas tienen un número limitado de términos, mientras que las series infinitas tienen un número ilimitado de términos.
3) Las series geométricas son aquellas donde la razón entre términos sucesivos es constante. Sólo son convergentes si la razón está entre -
Este documento presenta un resumen de los conceptos fundamentales de cálculo vectorial como curvas planas, ecuaciones paramétricas, ecuaciones de rectas y planos en el espacio tridimensional. Incluye ejemplos y problemas típicos sobre estas nociones geométricas.
1) Los números complejos surgieron de la necesidad de lidiar con raíces cuadradas de números negativos en el siglo XVI. Su definición formal como pares ordenados de números reales data del siglo XIX.
2) Las operaciones básicas con números complejos como suma, resta, multiplicación y división siguen reglas similares a las de los números reales. La fórmula de De Moivre permite calcular potencias de números complejos.
3) El valor absoluto o módulo de un número complejo coincide con su distancia al origen y permite
Este documento describe diferentes métodos numéricos para calcular integrales, incluyendo la regla de Simpson y la regla del trapecio. Explica cómo la regla de Simpson usa polinomios de orden superior para aproximar una función, resultando en una estimación más precisa que la regla del trapecio. También proporciona ejemplos numéricos para demostrar la aplicación de estos métodos.
La Unión Europea ha acordado un embargo petrolero contra Rusia en respuesta a la invasión de Ucrania. El embargo prohibirá la mayoría de las importaciones de petróleo ruso a la UE y se implementará de manera gradual durante los próximos seis meses. Algunos países de la UE aún dependen en gran medida del petróleo ruso y buscarán exenciones al embargo.
Nuevo 2010 i_tecnicas de integracion_utp(2)CHESPINATOR
Este documento presenta las técnicas de integración y propiedades fundamentales de la integración. Enlista 26 propiedades de la integración como la linealidad, integración de funciones elementales como polinomios, exponenciales, logaritmos y funciones trigonométricas. También presenta ejemplos resueltos de integración aplicando dichas propiedades.
El documento presenta un capítulo introductorio de un libro sobre creatividad. Habla sobre la nada como punto de partida para crear, pensar e imaginar. Menciona que abordar el tema de la creatividad es un desafío ya que es impredecible e indefinible. Explica que la creatividad es una característica primordial del ser humano y requiere de una actitud positiva para explorar e innovar.
1) El documento habla sobre las características de la personalidad creadora y las divide en cuatro categorías: características de la personalidad, aptitudes, motivación y actitudes.
2) Dentro de las características de la personalidad se encuentran la preferencia por la complejidad, la apertura a nuevas experiencias y la tolerancia a la ambigüedad.
3) Las aptitudes incluyen el pensamiento divergente con capacidades como la fluidez, la flexibilidad y la originalidad.
Este documento compara tres modalidades de educación: presencial, a distancia y virtual. La educación presencial se caracteriza por la interacción en tiempo real entre docente y estudiantes en un aula. La educación a distancia permite flexibilidad en los horarios y uso de tecnología. La educación virtual usa computadoras e internet para el aprendizaje a través de un triángulo interactivo entre estudiante, docente y material didáctico de forma autodirigida. Cada modalidad tiene ventajas como la socialización presencial
Matlab integración numérica, método del trapecioTensor
Este documento describe el método numérico del trapecio para aproximar integrales definidas en Matlab. Explica que cuando una función no tiene una primitiva analítica, se debe usar un método numérico como el trapecio. Luego detalla los pasos del algoritmo del trapecio, incluyendo dividir el intervalo en subintervalos y sumar las áreas de los trapecios formados. Finalmente, muestra código Matlab que implementa este método para aproximar la integral de una función.
Este documento presenta el sílabo del curso de Análisis Matemático II dictado en la Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo. El curso dura 7 semanas y cubre temas como integrales indefinidas, integrales definidas, integrales de varias variables, integrales de línea e integrales de superficie. Los estudiantes serán evaluados a través de dos exámenes parciales, cuatro prácticas calificadas y su asistencia y participación en clase.
El documento describe el método del trapecio para aproximar integrales definidas. El método del trapecio aproxima el área bajo una curva como el área de un trapecio formado por la función en los límites del intervalo y una línea recta entre ellos. Se provee un ejemplo numérico para ilustrar cómo aplicar la fórmula del método.
Este documento describe la regla de Simpson 3/8, un método numérico para aproximar el área bajo una curva. Explica que usa un polinomio cúbico para conectar 4 puntos e integrar la función entre esos puntos. Proporciona la fórmula de Simpson 3/8 y un ejemplo completo de cómo calcular la integral de 1/x entre 2 y 7 usando este método.
Elementos en el_sistema_de_educacion_a_distanciaDaniel Castillo
El documento describe las funciones del tutor en la educación a distancia, incluyendo asegurar la excelencia académica, lograr mayor vinculación entre la universidad y el estudiante, conducir el programa de manera efectiva, obtener e intercambiar información, y realizar un seguimiento personalizado para ayudar a superar dificultades. También destaca que el tutor debe estar capacitado para guiar a los estudiantes mediante una comunicación efectiva, ser accesible para satisfacer sus necesidades, y establecer un clima de trabajo adecuado a través
Elementos en el_sistema_de_educacion_a_distanciaDaniel Castillo
El documento describe las funciones clave de un tutor en la educación a distancia, incluyendo asegurar la excelencia académica, lograr una mayor vinculación entre la universidad y el estudiante, y conducir de manera efectiva el programa. También destaca que un tutor debe estar capacitado para guiar a los estudiantes mediante la comunicación efectiva, ser accesible para satisfacer sus necesidades, y realizar un seguimiento personalizado para ayudar a superar las dificultades.
La regla de Simpson proporciona una estimación más precisa de la integral de una función. La regla de Simpson 1/3 simple aproxima el área bajo una curva mediante el área bajo una parábola que une tres puntos. La regla de Simpson 1/3 compuesta divide el intervalo en subintervalos iguales y aplica la regla simple en cada uno para mejorar la precisión cuando el intervalo original es grande. Dividiendo en más subintervalos reduce aún más el error de la aproximación.
Aplicacion Libre 2. Metodos de Trapecio y Metodos de SimpsonRomario Fajardo
Este documento presenta el cálculo del trabajo realizado por un cuerpo que se desplaza linealmente desde 1 hasta 2 metros con una fuerza variable dada por la función f(x)=10x/(x^0.5+1)^5. Usa la fórmula de Simpson 1/3 compuesta con 4 subdivisiones para aproximar la integral numéricamente y obtener un valor de 2,43191067688894 Joules. Compara este resultado con otros métodos numéricos mostrando que Simpson 1/3 es el más preciso dado la complejidad de la función.
Este documento presenta un estudio sobre el método numérico de la regla de Simpson. Brevemente describe que el objetivo es investigar este método para integrar funciones definidas tabular o gráficamente y aplicarlo a problemas comunes en ingeniería. Explica que la regla de Simpson usa polinomios de grado superior para aproximar la función, resultando en una integración más precisa que otros métodos. Luego desarrolla las reglas de Simpson 1/3 y 3/8, incluyendo sus fórmulas y errores asociados. Finalmente presenta ej
El documento describe el método de Simpson 1/3, el cual se usa para hallar el valor aproximado del área bajo una curva definida. Explica que la fórmula de Simpson 1/3 requiere la función y el intervalo de evaluación, y luego detalla cómo aplicar la regla simple y compuesta de Simpson 1/3 para resolver integrales mediante la sustitución de valores en la fórmula correspondiente.
EL ROL DEL DOCENTE Y EL ESTUDIANTE EN LA EDUCACIÓN VIRTUAL ABIERTA Y A DISTANCIAJudith Rojas Abreu
El documento describe el rol del docente a distancia. El docente debe crear condiciones para que los estudiantes interactúen y sean protagonistas de sus propios aprendizajes a través de actividades en línea como wikis y blogs. El docente también debe establecer comunicación con los estudiantes, ofrecer orientación y evaluar su participación.
Este documento describe métodos de integración aproximada como el método de los trapecios y los métodos de Simpson. El método de los trapecios sustituye la función por cuerdas entre ordenadas consecutivas, mientras que los métodos de Simpson usan polinomios de segundo y tercer grado. También explica cómo aplicar estos métodos para calcular momentos y momentos segundos de una superficie con el fin de determinar propiedades como el centroide y el radio metacéntrico.
Teorema de Role y del Valor Medio [Calculo 2]Cloud Rodriguez
Este documento presenta una investigación sobre el Teorema de Rolle y el Teorema del Valor Medio. Explica el Teorema de Valor Extremo, define el Teorema de Rolle y lo demuestra usando el Teorema de Valor Extremo. Luego define el Teorema del Valor Medio, lo interpreta geométricamente y lo demuestra como una generalización del Teorema de Rolle. Concluye que estos teoremas son importantes para determinar números críticos en el cálculo diferencial.
Esta unidad cubre las sucesiones, series y funciones representadas mediante series de Taylor. Se definen las sucesiones, series finitas e infinitas, y los criterios de convergencia de D'Alembert y Cauchy. También se explican las series de potencias, el radio de convergencia, y cómo representar funciones mediante la serie de Taylor y calcular integrales de estas funciones.
El documento describe la construcción de los números reales a partir de los conjuntos numéricos naturales, enteros, racionales e irracionales. Explica que los números irracionales como π y √2 no pueden expresarse como fracciones y pertenecen al conjunto de los números reales, el cual completa la recta numérica.
El documento presenta información sobre diferentes temas matemáticos como determinar puntos de corte de ecuaciones, resolver sistemas de ecuaciones, hallar pendientes y puntos de corte de rectas, definir conceptos de error, convergencia y divergencia de series, y redondeo de números. También incluye secciones sobre exposiciones de conceptos como error, convergencia y divergencia de series matemáticas, y redondeo de números decimales y enteros.
Una serie infinita es una sucesión de elementos que se extiende indefinidamente sin tener un término final. Las series infinitas pueden ser numéricas, como los múltiplos de 2, o no numéricas y surgir de fórmulas o algoritmos. Existen diferentes tipos de series infinitas como las armónicas, geométricas o convergentes, cuya convergencia se puede determinar con herramientas matemáticas.
Para aclarar dudas acerca de las derivadas...James Smith
Este documento presenta conceptos clave sobre derivadas que a menudo se omiten en libros de texto, como las reglas de especificación y generalización universal. También explica la diferencia entre incógnitas y variables en una relación funcional. Luego, desarrolla dos fórmulas para derivadas, incluyendo detalles y justificaciones que generalmente se omiten. Finalmente, describe por qué el cálculo moderno usa límites y demostraciones ε-δ al desarrollar fórmulas para derivadas.
Cálculo del tipo de interés de la ecuación de la cuota periódica del préstamo...José Manuel Gómez Vega
Se calacula el tipo de interés en la eucación de la cuota periódica de la amortización de un préstamo según el sistema francés tomando 2 métodos numéricos y comparando las soluciones y los procesos de cálculo
Una serie infinita es una sucesión de elementos que no tiene fin. Las series infinitas pueden ser numéricas, como los múltiplos de 2, o conceptuales, como los números impares. Algunos tipos importantes de series infinitas son la serie armónica, la serie geométrica y las series convergentes. Una figura clave en el estudio de series infinitas fue Leonhard Euler, quien investigó cómo representar funciones mediante series infinitas.
Este documento presenta un ejercicio matemático resuelto de manera incorrecta que contiene un error. Define varios conceptos matemáticos como lógica aristotélica, demostración y operaciones algebraicas básicas para analizar el ejercicio paso a paso y encontrar dónde se cometió el error, el cual surgió al obtener 1 = 0 al final del problema.
Una serie infinita es una sucesión de elementos que no tiene fin. Las series infinitas incluyen series numéricas como los múltiplos de 2 u otros números, las cuales no terminan. Existen diferentes tipos de series infinitas como las series armónicas, geométricas y convergentes, y han sido estudiadas por matemáticos como Euler para representar funciones y constantes.
Este documento trata sobre la importancia del cálculo matemático en diferentes ramas como la contabilidad, economía y estadística. Explica cómo el cálculo diferencial, integral, series numéricas y otras ramas matemáticas se aplican a problemas financieros, de optimización y modelado contable. Finalmente concluye que las habilidades matemáticas son esenciales para la contabilidad y economía modernas dado que permiten el desarrollo de modelos que sustentan los registros y análisis financieros.
Este documento presenta una introducción a las series infinitas. Define series infinitas y series convergentes y divergentes. Explica que una serie converge si la suma parcial tiende a un límite cuando n tiende a infinito. Presenta cuatro pruebas para determinar la convergencia de series con términos positivos: comparación, integración, cociente y preliminar. Ilustra estas pruebas con ejemplos como la serie armónica.
El documento describe los diferentes tipos de modelos, incluyendo modelos mentales, verbales, gráficos, físicos, matemáticos, analíticos, numéricos y computacionales. Luego discute los componentes básicos de un modelo matemático y conceptos como gradiente, divergencia, rotacional y laplaciano. Finalmente, introduce métodos numéricos como series de Taylor y diferencias finitas.
El documento describe los diferentes tipos de modelos, incluyendo modelos mentales, verbales, gráficos, físicos, matemáticos, analíticos, numéricos y computacionales. Luego explica los componentes básicos de un modelo matemático y conceptos como gradiente, divergencia, rotacional y laplaciano. Finalmente, introduce métodos numéricos como series de Taylor y diferencias finitas.
Este documento describe la construcción de la recta numérica y la ampliación progresiva del conjunto de números para incluir todos los números reales. Comienza con los números naturales en la recta y luego añade los números negativos y racionales. También introduce los irracionales como π y la raíz cuadrada de 2. Finalmente, explica que el conjunto de todos los números reales incluye tanto los racionales como los irracionales.
Este documento presenta una unidad sobre series. Explica conceptos como series finitas e infinitas, criterios de convergencia como el de D'Alembert y Cauchy, series de potencias, series de Taylor y su uso para representar funciones y calcular integrales. Incluye ejemplos de series como la exponencial y coseno.
Este documento describe los números reales racionales e irracionales. Explica que los números racionales pueden expresarse como fracciones de números enteros y tienen períodos decimales repetitivos, mientras que los números irracionales como raíz de 2 y pi no tienen períodos decimales. El documento también resume la historia del descubrimiento de los números irracionales por los pitagóricos y cómo ambos tipos de números reales forman el conjunto completo de los números reales.
Este documento describe los números reales racionales e irracionales. Explica que los números racionales pueden expresarse como fracciones de números enteros y tienen períodos decimales repetitivos, mientras que los números irracionales como raíz de 2 y pi no tienen períodos decimales. El documento también resume la historia del descubrimiento de los números irracionales por los pitagóricos y cómo ambos tipos de números forman el conjunto completo de los números reales.
Repaso de cálculo y matemáticas básicas.docxssuserd2a0fa
Este documento proporciona una revisión de conceptos básicos de matemáticas y cálculo, incluyendo números, variables, funciones y orden de operaciones. Explica los diferentes tipos de números como enteros, racionales e irracionales. También describe variables, funciones y cómo representar funciones matemáticas en Python.
Repaso de cálculo y matemáticas básicas.docxssuserd2a0fa
Este documento proporciona una revisión de conceptos básicos de matemáticas y cálculo, incluyendo números, variables, funciones y orden de operaciones. Explica los diferentes tipos de números como enteros, racionales e irracionales. También describe conceptos como variables, funciones matemáticas y cómo representar funciones en Python. El objetivo es servir como repaso antes de cubrir temas más avanzados de probabilidad, álgebra lineal, estadística y aprendizaje automático.
El documento presenta una crítica del programa de estudios vigente de la asignatura Álgebra para la Licenciatura en Ingeniería Civil. Se identifican algunas fortalezas como su enfoque interdisciplinario y las herramientas brindadas para el estudio, pero también se señalan problemas como carencias en el tiempo de estudio requerido y la secuencia lógica. Luego, se explican conceptos básicos de estructuras algebraicas como grupos y anillos, definiéndolos y mencionando algunos de sus tipos.
Este documento presenta información sobre sucesiones y series matemáticas. Define sucesiones finitas e infinitas, y describe los tipos de sucesiones infinitas como convergentes, monótonas y acotadas. También define series finitas e infinitas y clasifica las series infinitas como divergentes o convergentes. Explica diferentes tipos de series infinitas y criterios para determinar su convergencia.
1) Establecer una Correspondencia Biunívoca entre los Números Reales y los Términos que pueden ser Objetos de cualquier Cantidad, Tipo o Naturaleza.
2) Desarrollar los Conceptos Matemáticos que permitan calcular el valor exacto de sumas, o por lo menos saber si existe tal valor.
3) Proporcionar la Idea Intuitiva, Consecutiva y Ordenada que puede presentar los Datos o Eventos que Introduce el Estudio de Fenómenos en las Ciencias Ingenieriles.
La reseña crítica del programa de estudios de la asignatura álgebra, ofrece un análisis evaluativo de los objetivos, contenidos y metodologías que se pretenden enseñar en el aula, para que así, se obtenga una propuesta viable que promueva la innovación continua en el desarrollo docente de impartir su cátedra académica con asertividad a las y los estudiantes que cursan la carrera de Ingeniería Civil, en un panorama que le ofrezca el gran aprendizaje significativo en su formación profesional.
La presente Exposición Escrita del Tema VII Estructuras Algebraicas, que pertenece al contenido programático de la asignatura Álgebra del Plan de Estudios Vigente en Ingeniería Civil (U.N.A.M.-D.G.A.E., 2007), representa una Guía Metodológica, para:
a) Apoyar a la y al Estudiante en su Proceso de Aprendizaje Metacognitivo.
b) Orientar a la y al Docente en su Labor e Intervención Didáctica.
Este documento presenta un análisis estadístico y probabilístico de la deserción escolar en una dependencia educativa mediante el método de regresión por mínimos cuadrados. Se utilizan datos históricos de deserción para predecir las tasas futuras y determinar el mejor modelo de ajuste polinomial. El modelo cuadrático tuvo el mejor ajuste y se usó para calcular coeficientes y predecir tasas de deserción con intervalos de confianza.
Este documento presenta un análisis estadístico y probabilístico del abandono escolar en una dependencia educativa mediante el método de regresión por mínimos cuadrados. El objetivo es realizar predicciones del abandono estudiantil para los años 2013 y 2014. La metodología incluye el uso de datos históricos de matrícula y egreso, y el ajuste de una función cuadrática a los datos para estimar intervalos de predicción.
Este documento presenta un análisis estadístico y probabilístico del abandono escolar en una escuela mediante el método de regresión por mínimos cuadrados. Se realiza un ajuste cuadrático de los datos para determinar los coeficientes de la función de regresión. Estos coeficientes permiten predecir intervalos de confianza para la deserción escolar futura.
Este documento presenta el primer avance de un proyecto que analiza la deserción escolar en el IEMSDF mediante el método de regresión por mínimos cuadrados. Se tomaron datos de ingreso y egreso de estudiantes por generación de 2001 a 2012 de varios planteles. Se calculó el porcentaje de deserción por generación y se construyó una tabla de datos. El análisis preliminar sugiere que un ajuste polinomial cuadrático podría ser el más adecuado.
Análisis Estadístico y Probabilístico de la Deserción Escolar del IEMSDF mediante el método de regresión por mínimos cuadrados. Tesina para obtener el título de la Licenciatura en Matemáticas presenta:
El Sustentante: Pte. Mat. Pedro Daniel Lara Maldonado Asesorado: Mat. Beatriz Carrasco Torres
Evaluado: Dra. Marlen Hernández Ortiz
Análisis Estadístico y Probabilístico de la Deserción Escolar del IEMSDF mediante el método de regresión por mínimos cuadrados.
Tesina para obtener el título de la Licenciatura en Matemáticas presenta:
El Sustentante: Pte. Mat. Pedro Daniel Lara Maldonado Asesorado: Mat. Beatriz Carrasco Torres
Evaluado: Dra. Marlen Hernández Ortiz
Análisis Estadístico y Probabilístico de la Deserción Escolar de los planteles del IEMSDF mediante el método de regresión por mínimos cuadrados.
Tesina para obtener la titulación de la Licenciatura en Matemáticas presenta
El Sustentante: Pte. Mat. Pedro Daniel Lara Maldonado
Asesorado: Mat. Beatriz Carrasco Torres
Evaluado: Dra. Marlen Hernández Ortiz
Análisis Estadístico y Probabilístico de la Deserción Escolar de los planteles del IEMSDF mediante el método de regresión por mínimos cuadrados.
Tesina para obtener la titulación de la Licenciatura en Matemáticas presenta
El Sustentante: Pte. Mat. Pedro Daniel Lara Maldonado
Asesorado: Mat. Beatriz Carrasco Torres
Evaluado: Dra. Marlen Hernández Ortiz
Análisis Estadístico y Probabilístico de la Deserción Escolar del IEMSDF mediante el método de regresión por mínimos cuadrados.
Tesina para obtener el título de la Licenciatura en Matemáticas presenta:
El Sustentante: Pte. Mat. Pedro Daniel Lara Maldonado Asesorado: Mat. Beatriz Carrasco Torres
Evaluado: Dra. Marlen Hernández Ortiz
El tema de este proyecto se circunscribe a los datos registrados en el Sistema de Información Mexicana del Distrito Federal (INFOMEXDF) dentro de la dependencia paraestatal del Instituto de Educación Media Superior del Distrito Federal por parte de la Dirección Estudiantil; a través del conducto de la Subdirección de Administración Escolar. El objetivo de este proyecto es hacer predicciones de la deserción estudiantil en las últimas generaciones que comprenden del año 2013 hasta el año 2014, considerado para toda la dependencia; se aplicaron los modelos de ajuste de funciones polinomiales mediante el método regresión por mínimos cuadrados para encontrar una función polinomial de ajuste a los datos. Este ajuste se centró en el cálculo del error que define su desviación estándar con distribución 푡−student para poder construir un intervalo de predicción que representa una estimación muestral de estudiantes desertores para las generaciones venideras, cuya incidencia, se ha incrementado de manera gradual, debido a que dejan sus estudios inconclusos no suelen retomarlos posteriormente, por lo que este diagnóstico es una cuestión alarmante de riesgo en su credibilidad condicional, que aseveró la importancia de atender esta problemática, que implica una concientización de desempeño escolar, en relación a la eficiencia terminal.
El tema de este proyecto se circunscribe a los datos registrados en el Sistema de Información Mexicana del Distrito Federal (INFOMEXDF) dentro de la dependencia paraestatal del Instituto de Educación Media Superior del Distrito Federal por parte de la Dirección Estudiantil; a través del conducto de la Subdirección de Administración Escolar. El objetivo de este proyecto es hacer predicciones de la deserción estudiantil en las últimas generaciones que comprenden del año 2013 hasta el año 2014, considerado para los 16 planteles con amplio histórico; se aplicaron los modelos de ajuste de funciones polinomiales mediante el método regresión por mínimos cuadrados para encontrar una función polinomial de ajuste a los datos. Este ajuste se centró en el cálculo del error que define su desviación estándar con distribución 푡−student para poder construir un intervalo de predicción que representa una estimación muestral de estudiantes desertores para las generaciones venideras, cuya incidencia, se ha incrementado de manera gradual, debido a que dejan sus estudios inconclusos no suelen retomarlos posteriormente, por lo que este diagnóstico es una cuestión alarmante de riesgo en su credibilidad condicional, que aseveró la importancia de atender esta problemática, que implica una concientización de desempeño escolar, en relación a la eficiencia terminal.
Unidad 1. determinación del tipo de distribución que presenta un proceso esto...PEDRO LARA MALDONADO
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http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
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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.
José Luis Jiménez Rodríguez
Junio 2024.
“La pedagogía es la metodología de la educación. Constituye una problemática de medios y fines, y en esa problemática estudia las situaciones educativas, las selecciona y luego organiza y asegura su explotación situacional”. Louis Not. 1993.
1. Análisis matemático II
Unidad 1. Aproximación de funciones continuas
Educación Abierta y a Distancia * Ciencias Exactas, Ingenierías y Tecnologías
1
Universidad Abierta y a Distancia de México
Licenciatura en Matemáticas
8° cuatrimestre
Análisis Matemático II
Información general de la asignatura
Clave:
050930829
2. Análisis matemático II
Unidad 1. Aproximación de funciones continuas
Educación Abierta y a Distancia * Ciencias Exactas, Ingenierías y Tecnologías
2
Índice
Unidad 1. Aproximación de funciones continuas...................................................................3
Presentación de la unidad........................................................................................................3
Propósitos de la unidad ...........................................................................................................3
Competencia específica ...........................................................................................................3
1.1. Series de números.............................................................................................................4
1.1.1. Series convergentes...................................................................................................... 4
1.1.2. Series absolutamente convergentes.............................................................................. 7
1.1.3. Criterios de convergencia............................................................................................ 10
1.1.4. Reordenamientos ........................................................................................................ 12
Actividad 1. Práctica y aplicación..........................................................................................14
1.2. Aproximación de funciones ............................................................................................15
1.2.1 ¿Qué es aproximar funciones?..................................................................................... 15
1.2.2 Funciones continuas extrañas ...................................................................................... 19
Actividad 2. Aproximación de funciones continuas.............................................................22
1.3 Teorema de aproximación de Weierstrass......................................................................22
1.3.1 Enunciado, demostración y consecuencias notables.................................................... 23
1.3.2 Algunas generalizaciones............................................................................................. 25
Actividad 3. Teorema de Weierstrass....................................................................................26
Autoevaluación .......................................................................................................................27
Evidencia de Aprendizaje. Aproximación de funciones continuas.....................................27
Autorreflexiones .....................................................................................................................28
Cierre de la unidad..................................................................................................................28
Para saber más: ......................................................................................................................28
Referencias Bibliográficas .....................................................................................................28
3. Análisis matemático II
Unidad 1. Aproximación de funciones continuas
Educación Abierta y a Distancia * Ciencias Exactas, Ingenierías y Tecnologías
3
Unidad 1. Aproximación de funciones continuas
Presentación de la unidad
Uno de los objetivos fundamentales del Análisis Matemático es el estudio de los procesos de
aproximación. En ciertos casos la intención es acercarse a un objeto matemático (una función,
un número, un conjunto, etc.) por medio de otros objetos “más simples” –más manejables o más
conocidos- esperando que el objeto original herede algunas de las propiedades de los objetos
de aproximación o al menos que el límite que está detrás del proceso de aproximación permita
manipular mejor al primer objeto, que lo vuelva más cercano.
En tus cursos de cálculo aprendiste que hay funciones que pueden aproximarse mediante los
polinomios de Taylor, sin embargo, no todas las funciones diferenciables admiten una
aproximación de esta manera. Idealmente lo que se desea es aproximar una función continua
cualquiera mediante una función polinomial. Los polinomios significan muchas ventajas para la
representación en aproximación numérica, interpolación y modelación geométrica. Y han
demostrado ser extremadamente útiles en la implementación de estrategias de cálculo digital.
En esta Unidad estudiarás el Teorema de aproximación de Weierstrass, resultado esencial al
buscar la mejor aproximación polinomial de una función continua.
Previamente, abordaremos el tema de series de números, cuyos resultados serán de gran
ayuda para el buen entendimiento y manejo de resultados ulteriores.
Propósitos de la unidad
Asimilar los resultados más importantes sobre series de números
Identificar las hipótesis del Teorema de Weierstrass
Demostrar el Teorema de Weierstrass
Aplicar el Teorema de Weierstrass
Competencia específica
Aplicar el Teorema de Weierstrass para comprender que toda función real continua es
límite uniforme de una sucesión de polinomios, utilizando las definiciones y propiedades de
sucesiones, convergencia y continuidad.
4. Análisis matemático II
Unidad 1. Aproximación de funciones continuas
Educación Abierta y a Distancia * Ciencias Exactas, Ingenierías y Tecnologías
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1.1. Series de números
Una serie es una suma , con una cantidad infinita de sumandos.
Formalmente la escribimos como . Cómo sabes, un límite puede existir o
no. Por esta razón, hay series convergentes y divergentes. Aprender a distinguirlas será nuestra
principal motivación.
1.1.1. Series convergentes
A partir de una sucesión de números reales, podemos generar una nueva sucesión :
Los números son llamados sumas parciales de la serie ∑ .
A su vez, el sumando es el ésimo término (por el lugar que ocupa). También se le llama
término general de la serie.
Definición. Si el límite existe, diremos que la serie ∑ es convergente, y
definimos a ∑ ∑ , como la suma de la serie.
Si el límite no existe, diremos que ∑ es una serie divergente.
Veamos algunos ejemplos. Presta mucha atención, ya que aportarán resultados que más
adelante citaremos y/o aplicaremos.
Ejemplo. La serie geométrica , es convergente cuándo , y su
suma es ⁄ . De inicio consideremos , observa que las sumas parciales
, cuyo término general es ⁄ , son estrictamente
crecientes (i.e. ), y acotadas dado que ⁄ para todo .
Además,
⁄ ⁄
por lo tanto,
⁄
Los cálculos anteriores también son válidos si . Ya que si ,
5. Análisis matemático II
Unidad 1. Aproximación de funciones continuas
Educación Abierta y a Distancia * Ciencias Exactas, Ingenierías y Tecnologías
5
puesto que si y sólo si .
Ejemplo. La serie ⁄ ⁄ , es convergente y su suma es el número .
En efecto, las sumas parciales ⁄ ⁄ son crecientes. Además están
acotadas, ya que
Para comprobar que están acotadas, sólo observa que y sí hacemos
⁄ ⁄ ⁄
podemos aplicar lo visto en el Ejemplo 1,
⁄
⁄
⁄
De donde se sigue que ⁄ , y por lo tanto . Finalmente, por un
resultado visto en tu curso anterior, sabes que toda sucesión creciente y acotada es
convergente, de modo que el límite existe, y lo escribimos como .
El número es una de las constantes más importantes para muchas ramas de las
matemáticas, y especialmente para el Análisis matemático.
Ejemplo. La serie , que tiene por término general , es divergente ya
que la suma parcial es cero si es un número par, e igual a si es impar. Luego, hay dos
subsucesiones de sumas parciales que convergen a límites distintos, y por los criterios de
convergencia y divergencia de sucesiones, no existe .
Ejemplo. La serie ∑ ⁄ , con término general ,
tiene como ésima suma parcial
( ) ( ) ( )
Luego , y entonces ∑ ⁄ .
6. Análisis matemático II
Unidad 1. Aproximación de funciones continuas
Educación Abierta y a Distancia * Ciencias Exactas, Ingenierías y Tecnologías
6
En una serie ∑ , si para todo , las sumas parciales de la serie ∑ forman una
sucesión creciente. Y por lo tanto, una serie ∑ cuyos términos no son negativos, converge si
y sólo si existe una constante tal que para todo . Por ésta razón, se
acostumbra utilizar la notación ∑ para señalar que la serie ∑ , con , es
convergente.
Observación. Si para todo , y es una subsucesión de , entonces
∑ implicará que ∑ .
Ejemplo. La serie armónica ∑ ⁄ es divergente. En efecto, razonemos del siguiente modo:
Supongamos por un momento que la serie es convergente, i .e. ∑ , entonces ∑
sería convergente y ∑ también. Ahora bien, comprobar que , no es muy
complicado (sólo desarróllalo para las sumas parciales y lo verás). Luego, haciendo que
tendríamos que . Sin embargo, ∑ ∑ ; y por lo tanto .
A su vez, se cumple que
[( ) ( ) ( )]
( )
Lo que significa que . Esta desigualdad establece una contradicción con la hipótesis,
luego entonces la serie armónica es divergente.
Teorema 1. Criterio de comparación.- Sean ∑ y ∑ series cuyos términos son mayores
o iguales a . Si existen y tales que para todo , entonces la
convergencia de ∑ implica la de ∑ , mientras que la divergencia de ∑ implica la de ∑ .
Demostración.
Bajo las condiciones de la hipótesis del teorema, la desigualdad se cumplirá para casi
todos los valores de , salvo en una cantidad finita de términos, para los cuales no
podemos asegurar nada. Sin embargo, a partir de podemos generar otro valor que satisfaga la
desigualdad para todo , por ejemplo ⁄ ⁄ .
Así que, sin pérdida de generalidad, podemos suponer que para todo .
La idea del argumento demostrativo es el siguiente: Supongamos que la segunda serie
converge, luego por la desigualdad anterior, tendríamos que la segunda serie (creciente) estaría
7. Análisis matemático II
Unidad 1. Aproximación de funciones continuas
Educación Abierta y a Distancia * Ciencias Exactas, Ingenierías y Tecnologías
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acotada superiormente (por un múltiplo del límite de la segunda serie) y por lo tanto la primera
también sería convergente. Por otro lado, si la primer serie fuera divergente, tendríamos que la
segunda serie nunca podría alcanzar un límite, en virtud de la desigualdad de la hipótesis.
La argumentación anterior, aunque intuitiva es perfectamente válida, de hecho suele ser lo que
detona el argumento formal: Las sumas parciales y , de ∑ y ∑ respectivamente,
determinan sucesiones crecientes tales que para todo . Y dado que , el que
sea acotada implica que también lo sea, y si no es acotada entonces
tampoco lo será, pues .
■
Ejemplo. Si , la serie ∑ ⁄ es convergente.
Veamos porque, sea la suma de la serie geométrica ∑ ⁄ . Probaremos que toda
suma parcial de la serie ∑ es menor que . En efecto, sea tal que .
Luego,
( ) ( )
( )
∑ ( )
Dado que la serie armónica es divergente, y al aplicar el criterio de comparación obtendremos
que ∑ diverge también si , ya que ⁄ ⁄ .
Teorema 2. El término general de una serie convergente tiene a cero cómo límite.
Demostración. Si la serie ∑ converge, al hacer , tendremos que
existe. Ahora, considera la sucesión tal que y . Luego,
y . Por lo que .
■
1.1.2. Series absolutamente convergentes
Definición. Una serie ∑ se define como absolutamente convergente cuando ∑
8. Análisis matemático II
Unidad 1. Aproximación de funciones continuas
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converge.
Ejemplo. Si los términos de una serie convergente son todos del mismo signo, la serie misma
será absolutamente convergente.
Ejemplo. Si , entonces la serie geométrica ∑ es absolutamente convergente,
ya que ∑ es una serie geométrica, y siempre que .
Ejemplo. Veamos ahora un ejemplo de una serie convergente que no es absolutamente
convergente: ∑ ⁄ .
Si en esta serie tomamos la suma de los valores absolutos, resulta la serie armónica, que
sabemos diverge. A su vez, la convergencia de la original, resultará del teorema siguiente.
Teorema 3. (Leibniz). Si es una sucesión monótona decreciente que tiende a cero
entonces ∑ es una serie convergente.
Demostración.
Si . Tendremos que , y
. Observamos entonces, que las sumas parciales con índice par forman una
sucesión creciente (ya que ), a su vez las de índice impar forman una sucesión
decreciente (ya que ). Por otro lado , de modo que
.
De lo anterior se sigue, que
Así mismo , ya que . Y por lo tanto, converge, quedando
demostrado el teorema.
■
Ejemplo. A partir del Teorema 3, sabemos que la serie ∑ ( ) es convergente.
Pero no es absolutamente convergente. Observemos que la ésima suma parcial de
la serie ∑ ( ) ∑ ( ), es
( ) ( ) ( )
9. Análisis matemático II
Unidad 1. Aproximación de funciones continuas
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Luego entonces, .
Definición. Una serie convergente ∑ tal que ∑ , se llama condicionalmente
convergente.
En una serie, ¿qué pasaría si cambamos de manera arbitraria los signos de algunos términos?
O mejor aún, si el cambio de signo se hace sobre un subconjunto infinito de términos.
La intuición nos alerta sobre un resultado impredecible. Sin embargo, veremos que bajo ciertas
premisas iniciales, no todo resulta caótico.De hecho, si la serie es convergente y los todos los
términos son mayores o iguales a , entonces aunque se cambie el signo a una cantidad infinita
de términos, obtendremos una serie convergente.
Teorema 4. Toda serie absolutamente convergente es convergente.
Demostración. Sea ∑ una serie convergente. Para todo número natural , vamos a definir
los números y del siguiente modo:
{
{
Los números y , los llamamos respectivamente, parte positiva y parte negativa de .
Observa que para cada , al menos uno de los números y es cero.
Luego entonces, ), , .
Finalmente, por el Teorema 1 las series ∑ y ∑ son convergentes. Por lo que también será
convergente la serie ∑ ∑ ∑ ∑ .
■
Observa que si la serie ∑ , es condicionalmente convergente, obligadamente tenemos que
∑ y ∑ . De otro modo, si sólo una de estas dos series fuese convergente,
digamos la primera, tendríamos que ∑ ∑ ∑ . Y si ambas son
convergentes, tendríamos que ∑ ∑ ∑ , luego la serie resultaría ser
absolutamente convergente.
10. Análisis matemático II
Unidad 1. Aproximación de funciones continuas
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1.1.3. Criterios de convergencia
Teorema 5. Sea ∑ una serie absolutamente convergente tal, que para todo . Si
la sucesión ⁄ está acotada (sabemos que converge), entonces la serie ∑ es
absolutamente convergente.
Demostración. Si ocurre que para algún , se cumple | ⁄ | para cualquier ;
entonces tendríamos que . Luego por el criterio de comparación (ver Teorema 1) la
serie ∑ es absolutamente convergente.
■
Corolario. (Criterio de d’Alambert) Sea para todo . Si existe una constante tal
que ⁄ para todo suficientemente grande (un caso particular, sería que
⁄ ), entonces la serie ∑ es absolutamente convergente.
Demostración. Supongamos que para todo suficientemente grande se cumple
⁄ ⁄
de modo que
⁄ ⁄
Afirmamos entonces, que la sucesión ⁄ para todo , es decreciente a partir de un
determinado índice, y por lo tanto está acotada. Luego, dado que la serie ∑ es
absolutamente convergente, y a partir del Teorema 5 deducimos que ∑ converge
absolutamente.
Para el caso particular, donde exista ⁄ , elegimos un número tal que
, con esto tendremos que ⁄ para todo suficientemente grande (en
virtud de un Resultado* clásico de límites). Con lo que estaremos en el caso ya demostrado.
[Resultado*. En teoría de límites se estudió, que si y si , entonces para todo
suficientemente grande, se cumple . Equivalentemente, si , tendremos que
para todo suficientemente grande]
■
11. Análisis matemático II
Unidad 1. Aproximación de funciones continuas
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Generalmente, para calcular el ⁄ es que aplicamos el Criterio de d’Alambert. En
tal caso si , la serie será divergente, pues ⁄ , de donde para todo
suficientemente grande, con lo que el término general no tiende a cero. Por otro lado, si
, el criterio como tal nada nos permite saber, ya que la serie bien puede ser convergente
(caso ∑ ⁄ ) o divergente (caso ∑ ⁄ ).
Teorema 6. (Criterio de Cauchy) Si existe un número real tal que √ para todo
suficientemente grande (en particular si √ ) la serie ∑ es absolutamente
convergente.
Demostración. Si √ entonces para todo suficientemente grande. Y
dado que la serie geométrica ∑ es convergente, a partir del criterio de comparación
deducimos que ∑ converge absolutamente.
En la situación particular que exista √ , se elije tal que . Luego
√ para todo suficientemente grande (ver Resultado*) y una vez más, caemos en el
caso anterior.
■
Es importante notar, que al aplicar el criterio de Cauchy, nuevamente se está intentando
calcular √ . Si la serie es divergente, ya que para fines prácticos tendremos
que √ para todo suficientemente grande, luego , de modo que la serie
∑ es divergente (pues su término general no tiende a cero). Finalmente, cuando , la
serie puede ser convergente (caso ∑ ⁄ ) o divergente (caso ∑ ⁄ ).
Ejemplo. Sea ( ⁄ ) . Dado que √ ⁄ tiende a cero, la serie ∑ es
convergente.
El presente resultado, relaciona los dos anteriores.
Teorema 7. Dada una sucesión cuyos términos son diferentes de cero. Si
⁄ , entonces √ .
12. Análisis matemático II
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Demostración.
Por simplicidad, supondremos que para todo .
Caso . Dado , se fijan y tales, que . Por lo que existe
con la propiedad de que ⁄ . Si multiplicamos miembro a miembro las
desigualdades ⁄ , con ; vemos que ⁄
para todo . Luego, escribimos ⁄ y ⁄ . Y entonces .
Sacando raíces, llegamos a √ √ √ para todo . Teniendo en cuenta que
, , √ y √ , podemos concluir que existe tal que
√ y √ . Entonces √ .
Caso . Sólo hay que considerar única y exclusivamente a en la prueba del caso .
■
Ejemplo. A partir del resultado anterior (T. 7), nos va a resultar que
√
⁄ , veamos
porque. Escribiendo ⁄ , resulta
√
⁄ . Por otro lado
( )
y así ( ⁄ ) , de donde se sigue que √ .
1.1.4. Reordenamientos
Definición. Decimos que una serie ∑ es incondicionalmente convergente si, para
cualquier biyección , si hacemos , la serie ∑ es convergente. Como
consecuencia de posteriores resultados, tendremos que si ∑ es incondicionalmente
convergente, entonces ∑ ∑ , independientemente de la biyección .
Esta es la forma sugerida, para afirmar que la suma ∑ no depende del orden de sus
términos. Aunque no siempre suceda.
Ejemplo. La serie
13. Análisis matemático II
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converge, pero no incondicionalmente, dado que
Luego podemos escribir
Haciendo la suma, término a término,
Y así, la última serie tiene por suma a y tiene los mismos términos que la serie inicial, cuya
suma es , pero en orden distinto.
Teorema 8. Si ∑ es absolutamente convergente entonces para toda biyección ,
haciendo , se tiene ∑ ∑
Demostración.
Inicialmente vamos a suponer que ; escribimos y .
Observa como, para cada , los números pertenecen al conjunto { },
donde es el mayor de los . Luego entonces
∑ ∑
Vemos como, que para cada existe tal que . De donde se sigue, que
, es decir ∑ ∑ .
Para el caso general, tendremos que ∑ ∑ ∑ , donde y son respectivamente, la
parte positiva y negativa de . A su vez, toda reordenación de los términos , determina
reordenaciones de los y de los , de forma tal que y son respectivamente, la
parte positiva y negativa de . Y por lo que hemos visto, ∑ ∑ y ∑ ∑ . Luego,
∑ ∑ ∑ ∑
■
14. Análisis matemático II
Unidad 1. Aproximación de funciones continuas
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14
En el siguiente resultado, veremos que únicamente las series absolutamente convergentes,
serán también incondicionalmente convergentes.
Teorema 9. (Riemann). Si se alterna convenientemente el orden de los términos de una serie
condicionalmente convergente es posible hacer que su suma sea igual a cualquier número real
prefijado.
Demostración.
Sea la serie ∑ de la hipótesis del teorema. Elegimos un número , y comenzamos a sumar
los términos positivos de ∑ , en el orden natural, esto es uno a uno, deteniéndonos sí al
sumar , el resultado supera por primer vez al número . Podemos hacer lo anterior, ya que la
suma de los términos positivos de ∑ es .
Así, a la suma así construida, le añadimos los términos negativos, también en su orden natural,
uno a uno, y nos detenemos en el primer momento en que, si al sumar el término negativo ,
la suma resulte menor que (lo que es posible ya que la suma de los términos negativos es
). Repitiendo el proceso de manera análoga, obtendremos una nueva serie cuyos términos
son los mismos de ∑ , pero en un orden distinto. A su vez, las sumas parciales de esta nueva
serie oscilan alrededor de de forma tal que, a partir del índice , la diferencia entre cada una
de ellas es inferior, en su valor absoluto, al término , justo en dónde tuvo lugar el último
cambio de signo. Finalmente, puesto que la serie ∑ converge. Luego
entonces, las sumas parciales de la nueve serie convergen a .
Actividad 1. Práctica y aplicación.
La finalidad de esta actividad es aplicar los conocimientos que has adquirido sobre
series de números
1. Descarga el documento “Act. 1. Practica y aplicación”
2. Realiza lo que se te pide hacer en cada ejercicio y problema planteado.
3. Guarda y envía tu documento con la nomenclatura MAMT2_U1_A1_XXYZ.
4. Envía el documento a tu Facilitador(a) y espera su retroalimentación.
15. Análisis matemático II
Unidad 1. Aproximación de funciones continuas
Educación Abierta y a Distancia * Ciencias Exactas, Ingenierías y Tecnologías
15
1.2. Aproximación de funciones
Karl Weierstrass (2004).
Obtenido el 10 de mayo
desde
http://www.biografiasyvida
s.com/biografia/w/weierstr
ass.htm
Karl Weierstrass (1815 Ostenfelde - 1897 Berlín) es conocido
como el padre del Análisis Matemático moderno. Una de sus
muchas aportaciones fue la de haber introducido la definición
de continuidad y, en general, el haber construido los
fundamentos del Análisis Matemático dándole la formalidad con
que lo conocemos ahora. Su rigor y formalismo eran inusuales
para la época por lo que asombraron, y en ocasiones
desconcertaron, a los matemáticos más reconocidos. Sus
principales aportaciones matemáticas giraron en torno al estudio
de las series infinitas destacando de forma sobresaliente la
introducción del concepto de convergencia. Gran parte de su
formación fue autodidacta y ya tenía 40 años de edad cuando
publicó su primer artículo de matemáticas.
En esta unidad conocerás uno de los más importantes teoremas de aproximación de funciones
continuas, el teorema de aproximación de Weierstrass que afirma que las funciones reales
continuas definidas en un intervalo cerrado y acotado pueden ser aproximadas arbitrariamente
por un polinomio.
Este resultado es muy útil para el desarrollo de nuevas teorías pues permite simplificar la
demostración de ciertos teoremas: Si la propiedad a demostrar se preserva al tomar límites
uniformes, entonces es suficiente demostrarla solamente para polinomios.
Es importante que recuerdes los conceptos de función continua y función uniformemente
continua que aprendiste en tu curso de cálculo diferencial y también los de sucesiones de
funciones y convergencia uniforme que estudiaste en Análisis matemático I.
1.2.1 ¿Qué es aproximar funciones?
En algunas aplicaciones es conveniente aproximar funciones mediante otras funciones más
sencillas. Así por ejemplo las funciones trigonométricas, las logarítmicas y las exponenciales
son “complicadas” en el sentido de que toman valores reales que no pueden ser expresados
explícitamente en términos de sus argumentos. Para usar estas funciones en cálculos prácticos
debemos recurrir a buenas aproximaciones de ellas.
16. Análisis matemático II
Unidad 1. Aproximación de funciones continuas
Educación Abierta y a Distancia * Ciencias Exactas, Ingenierías y Tecnologías
16
En este caso entenderemos por aproximar, al hecho de definir otra función con el mismo
dominio y codominio que la función dada de manera que en cualquier punto del dominio la
función de aproximación sea muy parecida a la función original, es decir, que la diferencia entre
ambas imágenes sea casi cero.
Recordemos algunas definiciones aprendidas en tus cursos previos.
Continuidad
Una función , definida en el conjunto , se dice que es
continua en el punto cuando, para todo , se puede
obtener tal que y impliquen
.
Con simbología matemática, continua en el punto significa:
* es continua en , si es continua en para todo .
Continuidad uniforme
Una función se dice uniformemente continua en el
conjunto cuando, para todo dado, se puede obtener tal
que , implican .
Con simbología matemática, uniformemente continua en el
conjunto significa:
* Una función uniformemente continua es continua en
todos los puntos del conjunto . Sin embargo, el recíproco es falso.
En el primer caso, la existencia de depende de y . Mientras que, en el segundo, depende
únicamente de . También aprendiste que las funciones continuas definidas sobre intervalos
cerrados y acotados resultan ser uniformemente continuas.
Teorema. (Continuidad uniforme). Sean y continua en entonces
es uniformemente continua en .
Usaremos estos conceptos para analizar el resultado principal de esta Unidad, el Teorema de
aproximación de Weierstrass.
Las dos formas más sencillas de aproximar una función continua son mediante una función
escalonada y mediante una función lineal por partes.
17. Análisis matemático II
Unidad 1. Aproximación de funciones continuas
Educación Abierta y a Distancia * Ciencias Exactas, Ingenierías y Tecnologías
17
Definición. (Función escalonada). Sean , entonces es una función
escalonada si toma tan sólo un número finito de valores diferentes, es decir es finito.
Ejemplo. La función definida por:
{
⁄
Es una función escalonada. A partir de su gráfica puedes ver porqué se llama función
escalonada.
Una función continua definida en un intervalo cerrado y acotado puede ser aproximada
mediante funciones escalonadas, como demostraremos en el teorema siguiente.
Teorema 1. Sean , y continua en si entonces existe una
función escalonada tal que para toda
Demostración. Por el Teorema de continuidad uniforme sabemos que es
uniformemente continua en , entonces si existe tal que si y
Entonces . Sea suficientemente grande para que
Dividamos ahora el intervalo en intervalos ajenos de longitud así:
.
Como la longitud de cada subintervalo es la diferencia entre dos valores cualesquiera
de es menor que .
Definimos ahora la función:
que, en efecto es una función escalonada, pues es constante en cada intervalo y, por la
manera en que la construimos se cumple que si entonces
18. Análisis matemático II
Unidad 1. Aproximación de funciones continuas
Educación Abierta y a Distancia * Ciencias Exactas, Ingenierías y Tecnologías
18
Por lo que para toda
■
Las funciones escalonadas son extremadamente simples pero no son continuas (excepto las
constantes), y con frecuencia se desea aproximar funciones continuas con otras funciones
continuas simples. Ahora demostraremos, que es posible aproximar funciones continuas
mediante funciones lineales por partes que son continuas.
Definición. (Función lineal por partes). Sean , decimos que es una
función lineal por partes en si es la unión finita de intervalos ajenos
tales que la restricción de a cada intervalo es una función lineal.
Notemos que la gráfica de una función lineal por partes es una colección de segmentos de recta
y para que la función pueda ser continua estos segmentos han de estar unidos por sus puntos
terminales a los segmentos correspondientes a los intervalos adyacentes.
Función continua definida por intervalos
Una función continua definida en un intervalo cerrado y acotado puede ser aproximada
mediante una función lineal por partes continua, como demostraremos en el teorema siguiente.
Teorema 2. Sean , y continua en si entonces existe una
función lineal por partes continua tal que para toda
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Unidad 1. Aproximación de funciones continuas
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19
Demostración. Nuevamente, el teorema de continuidad uniforme garantiza la continuidad
uniforme de en .
Así, si existe tal que si y entonces . Sea
suficientemente grande para que y dividamos ahora el intervalo en
intervalos ajenos de longitud . En
cada subintervalo definamos como la recta que une a los puntos:
La función así definida es una función lineal por partes continua en puesto que para
cada el valor de está a menos de unidades de se
tiene entonces que para toda
■
El Teorema principal de esta unidad es también un teorema de aproximación; su autor, Karl
Weierstrass realizó grandes aportaciones matemáticas durante el siglo XIX. Él tenía 70 años
cuando publicó este resultado (Vargas Jarillo, 1997), (Murillo, 1997) refiriéndose a (K.
Weierstrass, 1885).
Teorema de aproximación de Weierstrass. Sean , y continua en
si entonces existe un función polinomial tal que | |
para toda
Mientras que en los Teoremas 1 y 2 la estrategia es exhibir explícitamente la función de
aproximación, el Teorema de aproximación de Weierstrass procede de otra manera: demuestra
que cualquier función continua es límite uniforme de una sucesión de funciones polinomiales.
Para entender esta estrategia será necesario que recuerdes algunos conceptos que aprendiste
en tus cursos previos.
1.2.2 Funciones continuas extrañas
En la Unidad 2 de Análisis Matemático I, aprendiste a trabajar con sucesiones de funciones y a
extender a ellas los conceptos de convergencia de sucesiones numéricas que habías estudiado
en tus cursos de Cálculo.
Tal como sucede en las sucesiones de números reales, en las que para cada número natural se
tiene un número real, en una sucesión de funciones hay una función por cada natural.
Recordemos la definición y algunos resultados sobre convergencia.
20. Análisis matemático II
Unidad 1. Aproximación de funciones continuas
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20
Definición. (Sucesión de funciones). Sea y supongamos que existe una función
decimos que { } es una sucesión de funciones de en
Convergencia puntual
Sean { }, definidas en decimos que es el límite
puntual de { } en si ocurre que
y se denota:
También se dice que { } converge puntualmente a en .
Convergencia uniforme
Sean { }, definidas en decimos que es el límite
uniforme de { } en si
tal que si
y se denota:
También se dice que { } converge uniformemente a en .
En el primer caso para cada punto fijo, se considera la sucesión formada por las
imágenes de las funciones en el punto, tal sucesión es convergente y la función propuesta
como límite, es aquella que en la que se define como el límite de esa sucesión. Entonces
{ } es una sucesión numérica que converge a lo que, por definición significa que
por lo que, la existencia de depende no solamente de sino también del punto
El segundo caso es distinto, si observamos la definición podremos notar que la existencia de
depende únicamente de sin importar de que punto del conjunto se tome.
En la Sección 2.2 del curso de Análisis Matemático I, se vieron con más detalles estos
conceptos y así como ejemplos de sucesiones de funciones continuas que convergen
puntualmente a una función que no es continua.
En la misma sección se demuestra que el límite uniforme de funciones continuas es una
función continua (Teorema A). Adicionalmente, sabes por el Teorema de continuidad
uniforme, que las funciones continuas definidas en intervalos cerrados son uniformemente
continuas. Estos dos hechos son precisamente los que garantizan la existencia del polinomio al
que se refiere el Teorema de aproximación de Weierstrass, que en términos sencillos dice que
21. Análisis matemático II
Unidad 1. Aproximación de funciones continuas
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21
Las funciones polinomiales son continuas y convergen
uniformemente a cualquier función continua dada.
La convergencia uniforme es una propiedad fuerte que preserva características fundamentales
de las funciones que forman una sucesión. Cuando estudiaste la sección 2.2 del curso de
Análisis matemático I, tuviste oportunidad de revisar con detalle algunas de ellas.
Contrastando con la convergencia uniforme de funciones continuas se tiene que el límite
uniforme de funciones derivables no es necesariamente derivable: considera por ejemplo la
función , esta función es continua en todo su dominio pero no es derivable en cero;
sin embargo, el Teorema de aproximación de Weierstrass afirma que es posible aproximarla
uniformemente con una sucesión de polinomios que son funciones infinitamente derivables.
De hecho fue Weierstrass quien en 1874, once años antes de establecer el teorema de
aproximación, construyó una función continua que no es diferenciable en ningún punto. Nos
cuenta G. Grabinsky en su interesante artículo (Grabinsky, 1997), acerca de este
descubrimiento
“El impacto causado a la comunidad matemática fue inmenso y provoc
reacciones muy variadas que iban desde la incredulidad hasta el horror,
pero la grave llamada de atención estaba dada sobre el poco rigor y la
engañosa intuición, y precipitó en gran medida la imperiosa necesidad de
construir sobre bases irrefutables los números reales.”
En el mismo artículo se encuentra la definición de tan interesante función y la demostración de
que no existe algún punto en su dominio en que sea derivable. Incluimos aquí únicamente la
definición.
Teorema. (Función de Weierstrass). Sean impar tales que
entonces la función ∑ no es derivable
Demostración. (Grabinsky, 1997)
■
Es por esto que el Teorema de aproximación de Weierstrass resulta tan sorprendente pues
incluso estas funciones tan peculiares pueden ser aproximadas uniformemente por polinomios.
22. Análisis matemático II
Unidad 1. Aproximación de funciones continuas
Educación Abierta y a Distancia * Ciencias Exactas, Ingenierías y Tecnologías
22
Actividad 2. Aproximación de funciones continuas
A través de esta actividad podrás analizar algunas de las ventajas de aproximar funciones por
medio de polinomios. Para ello
1. Navega y consulta. En las siguientes ligas interactivas. Lee, interactúa con las
aplicaciones javas, sobre la aproximación de funciones continuas.
http://recursostic.educacion.es/descartes/web/materiales_didacticos/Desarr
ollo_serie_taylor/Desarrollo_en_serie_de_taylor.htm
http://recursostic.educacion.es/descartes/web/Descartes1/Bach_HCS_2/Teo
remas_bolzano_y_weierstrass/Teoremas_de_Bolzano_y_de_Weierstrass.ht
m
2. De acuerdo a lo leído, responde las siguientes preguntas.
a) ¿Por qué es necesario aproximar funciones?
b) ¿Qué métodos de aproximación encontraste?
c) ¿Qué ventajas tiene aproximar una función continua?
3. Ingresa al foro y anota tus conclusiones.
4. Comenta las aportaciones de tus compañeros. Acepta o rechaza al menos las de dos
de ellos.
Nota: Antes de participar en el foro, recuerda consultar la Rúbrica general de participación en
foros que se encuentra en la sección Material de apoyo.
1.3 Teorema de aproximación de Weierstrass
En base a lo mencionado en el tema 1.2.1. Mencionamos el Teorema de Weierstrass, a partir
de la aproximación de funciones.
Teorema. (Aproximación de Weierstrass). Sean , y continua en
si entonces existe un función polinomial tal que
para toda
Alternativamente, dicho enunciado puede interpretarse como sigue.
23. Análisis matemático II
Unidad 1. Aproximación de funciones continuas
Educación Abierta y a Distancia * Ciencias Exactas, Ingenierías y Tecnologías
23
Cualquier función real continua definida en un intervalo
cerrado es límite uniforme de una sucesión de polinomios.
Esto también significa, desde un punto de vista topológico, lo siguiente.
El conjunto de funciones polinomiales es denso en el
conjunto de funciones continuas definidas en un intervalo
cerrado.
Existen muchas demostraciones de este Teorema, todas ellas, por demás interesantes, echan
mano de distintas herramientas matemáticas de muy diversas áreas. La demostración que aquí
presentaremos es una de las más elementales, no por ello menos bella y elegante. Es
constructiva y se basa en la utilización de los denominados Polinomios de Bernstein.
1.3.1 Enunciado, demostración y consecuencias notables
El siguiente concepto introducido por Sergei Bernstein (Ucrania 1880-Moscú 1968) es para
funciones continuas definidas en el intervalo .
Definición. (Polinomios de Bernstein). Dada una función se define la sucesión
de polinomios
∑ ( ) ( )
La función polinomial se llama el ésimo polinomio de Bernstein para es un
polinomio de grado a lo más cuyos coeficientes dependen de:
1. los valores que toma en los puntos del intervalo separados por la misma
distancia. Tales puntos son: ;
2. los coeficientes binomiales ( )
24. Análisis matemático II
Unidad 1. Aproximación de funciones continuas
Educación Abierta y a Distancia * Ciencias Exactas, Ingenierías y Tecnologías
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Teorema. (Aproximación de Bernstein). Sean continua y existe
tal que si entonces para toda
La demostración de este teorema no la incluiremos aquí, usa dos hechos que aprendiste
durante el curso de en Análisis matemático I:
1. Toda función continua definida en un intervalo cerrado es acotada.
2. Toda función continua definida en un intervalo cerrado es uniformemente continua.
Ahora, utilizando el resultado anterior, vamos a enunciar y demostrar el siguiente teorema.
Demostración del Teorema de Aproximación de Weierstrass
Sean , y continua en Definamos la siguiente función biyectiva
, dada como , para
Entonces es continua, Como es continua, la composición
también es continua. Por el Teorema de aproximación de Bernstein si entonces existe un
entero tal que para todo entero el ésimo polinomio de Bernstein satisface
que
Como es biyectiva y continua, entonces tiene una inversa continua dada
como
Entonces, por (1) para toda , se tiene que
| ( )|
Así,
| ( )|
Como ( ) es una función polinomial en Definimos el polinomio buscado
Como ( ) por lo que se cumple que para
toda
25. Análisis matemático II
Unidad 1. Aproximación de funciones continuas
Educación Abierta y a Distancia * Ciencias Exactas, Ingenierías y Tecnologías
25
■
Corolario. La sucesión ( ) converge uniformemente a
Demostración. Se sigue inmediatamente de (1).
■
La sucesión descrita en el corolario queda definida como:
= ( )
= ∑ ( ) ( ) ( ) ( ( ))
= ∑ ( )( ) ( ) ( )
= ∑ ( ) ( ) ( ) ( )
1.3.2 Algunas generalizaciones
Como vimos, el Teorema de aproximación de Weierstrass usa la continuidad uniforme de la
cual depende de la compacidad del intervalo En general, una función continua definida en
un dominio no compacto no siempre es uniformemente continua. Gracias al Teorema de Heine-
Borel –que estudiaste en la Unidad 3 de tu curso de Análisis matemático I- sabemos que en
los conjuntos compactos son cerrados y acotados, es decir, los intervalos cerrados, por lo que
no podremos extender este resultado de aproximación a una función continua definida en todo
Sin embargo, en la práctica, siempre se aplica el Teorema de aproximación en un intervalo
cerrado que contenga a la región en que nos interese trabajar.
Weierstrass demostró entonces, la densidad de los polinomios en el espacio de las funciones
reales continuas definidas en un intervalo compacto (K. Weierstrass, 1885). Años
más tarde Marshall H. Stone generalizó este resultado, (M. H. Stone, 1937), observando que
esta densidad se debe a las propiedades algebraicas de los polinomios enriquecidas con las
propiedades que las funciones continuas toman en dominios compactos.
26. Análisis matemático II
Unidad 1. Aproximación de funciones continuas
Educación Abierta y a Distancia * Ciencias Exactas, Ingenierías y Tecnologías
26
Este resultado es el conocido Teorema de Stone-Weierstrass para conjuntos compactos en
espacios métricos. Si es un espacio métrico y un conjunto compacto, definimos
como el conjunto de todas las funciones reales continuas definidas en con la norma del
supremo, ( , que estudiaste en la Unidad 1 de tu curso de Análisis Matemático I).
Stone observó que además , forma un álgebra, es decir, si
Un álgebra la puedes pensar como un espacio vectorial sobre con un producto definido sobre
su elementos: si tomas dos funciones de y construyes la función producto, no es muy
difícil convencerte de que esta es nuevamente un elemento de (es un buen ejercicio que
demuestres esta afirmación).
Finalmente, Stone logró establecer con precisión las condiciones necesarias para garantizar la
densidad de los polinomios en el espacio de las funciones continuas en un intervalo cerrado y
en general en , para compacto en un espacio métrico cualquiera. El enunciado del
famoso Teorema quedó dado como sigue:
Teorema. (Stone Weierstrass). Sean espacio métrico, , conjunto compacto y
el espacio de las funciones reales continuas definidas en
Si existe que contiene a las funciones constantes y separa puntos, es
decir tal que entonces es denso en
Actividad 3. Teorema de Weierstrass
La intención de esta actividad es aplicar los conocimientos que has adquirido sobre
aproximación de funciones continuas mediante funciones polinomiales
1. Descarga el documento “Teorema de aproximación de Weierstrass.pdf”
2. Lee y analiza el documento comparando la información sobre el teorema de
Weierstrass.
3. Crea un reporte en el cual se refleje la importancia del teorema de Weierstrass al
momento de resolver funciones. El trabajo debe de tener los siguientes lineamientos.
Presentación
Crear un argumento válido para la solución de los teoremas propuestos
Fundamentar la utilidad del teorema para la aproximación de funciones
27. Análisis matemático II
Unidad 1. Aproximación de funciones continuas
Educación Abierta y a Distancia * Ciencias Exactas, Ingenierías y Tecnologías
27
Un cuadro comparativo del documento descargado con el contenido de los temas
revisados en el programa desarrollado.
Crear una conclusión con sustento matemático del contenido comparado.
4. Guarda y envía tu documento con la nomenclatura MAMT2_U1_A3_XXYZ.
5. Envía el documento a tu Facilitador(a) y espera su retroalimentación.
Evidencia de Aprendizaje. Aproximación de funciones continuas
Es momento de realizar tu evidencia de aprendizaje, donde tendrás que aplicar tus
conocimientos sobre aproximación de funciones continuas.
Instrucciones:
1. Descarga el documento: “EA. Aproximación de funciones continuas”
2. Lee las instrucciones y resuelve los problemas que se plantean, tomando en cuenta la
aproximación de funciones.
3. .Guarda y envía tu reporte al portafolio de evidencias con la nomenclatura
MAMT2_U1_EA_XXYZ.
4. Envía tu reporte al portafolio de evidencias y espera la retroalimentación de tu
Facilitador(a). Una vez que la tengas, atiende sus comentarios y reenvía la nueva versión
de tu evidencia.
Nota: No olvides consultar la Escala de evaluación para conocer los criterios con que será
evaluado tu trabajo.
Autoevaluación
Para reforzar los conocimientos relacionados con los temas que se abordaron en esta unidad
del curso, es necesario que resuelvas la autoevaluación.
Ingresa al Aula virtual para realizar tu actividad.
28. Análisis matemático II
Unidad 1. Aproximación de funciones continuas
Educación Abierta y a Distancia * Ciencias Exactas, Ingenierías y Tecnologías
28
Autorreflexiones
Como parte de cada unidad, es importante que ingreses al foro Preguntas de autorreflexión y
leas los cuestionamientos que formuló tu Facilitador(a), ya que a partir de ellos debes elaborar
tu Autorreflexión y enviarla mediante la herramienta Autorreflexiones. No olvides que también se
toman en cuenta para la calificación final.
Cierre de la unidad
En esta unidad has aprendido acerca de uno de los objetivos principales del Análisis
Matemático: la aproximación de funciones y de este tema uno de los Teoremas más conocidos
al respecto el Teorema de aproximación de Weierstrass.
Aprendiste que las funciones polinomiales forman un conjunto denso en el espacio de funciones
continuas definidas en un intervalo cerrado y que esto se debe esencialmente al hecho de que
tales funciones resultan ser uniformemente continuas en estos dominios y también pueden ser
aproximadas uniformemente por polinomios en tales conjuntos. Todo ello gracias a la
compacidad de los intervalos cerrados en
Analizaste también como estas ventajas podían ser extendidas a espacios más generales
dando lugar al Teorema de Stone-Weierstrass.
Para saber más:
Te recomendamos revisar el siguiente link que ha colocado para sus estudiantes el profesor
Ng Tze Beng de la National University of Singapore. Donde podrás encontrar mucha
información sobre análisis matemático y asignaturas anteriores.
http://www.math.nus.edu.sg/~matngtb/Calculus/
Referencias Bibliográficas
Bartle, R. (1984). Introducción al Análisis Matemático de una variable. México, D. F.: Limusa.
Grabinsky, G. (1997). La función continua no diferenciable de Weierstrass. recuperado del
siguiente link. http://www.miscelaneamatematica.org/Misc25/grabinsky.pdf
K. Weierstrass. (1885). Uber die analytische Darstellbarkeit sogenannter willkürlicher Functionen
einer reellen Vernderlichen,. Sitzungsberichte der Kniglich Preuischen Akademie der
Wissenschaften zu Berlin,, 663-689 und 789-805.
M. H. Stone. (1937). Applications of the thoery of Boolean rings to general topology, .
Transactions of the American Mathematical Society, Vol. 41, No. 3 , 375-481.
29. Análisis matemático II
Unidad 1. Aproximación de funciones continuas
Educación Abierta y a Distancia * Ciencias Exactas, Ingenierías y Tecnologías
29
Montalvo, F. (2003). El Teorema de Stone-Weierstrass. En Cálculo Diferencial e Integral en
varias variables (págs. 31-38). Extremadura, España. recuperado de
http://matematicas.unex.es/~montalvo/Analisis_Varias_Variables/apuntes/indice.
pdf
Murillo, R. (1997). El teorema de aproximación de Weierstrass. obtenido de la siguiente página
http://www.miscelaneamatematica.org/Misc25/murillo.pdf .
Royden, H. L. (1988). Real Analysis. New York:Macmillan.
Vargas C. (1997). Origen y desarrollo del teorema de aproximación de Weierstrass. obtenido de
la siguiente link
http://biblioteca.cinvestav.mx/indicadores/texto_completo/cinvestav/1997/75731_2.pdf