Chuletas y apuntes de Matemáticas de Universidad

Conceptos Fundamentales de Funciones Matemáticas

Una función es una regla o correspondencia que asocia a cada elemento de un conjunto X uno y solo un elemento de un conjunto Y. Es una relación especial entre los elementos de dos conjuntos.

Elementos de una Función

• Dominio: En una función f: A -> B, el dominio corresponde al primer conjunto (A).
• Codominio: Es el nombre que se le da al segundo conjunto (B), que contiene los valores relacionados con los elementos del primer conjunto o dominio.
• Imagen de una Función: La asociación a través de la función (f) de los conjuntos A y B, o de A hacia B (f: A -> B), conlleva a la asociación de cada uno de los elementos del conjunto A a un único elemento del conjunto B.

Características de una

Técnicas de Recuperación

• Coincidencia exacta (exact matching): En un sistema booleano, solo se recupera un documento si coincide exactamente con la pregunta.
• Coincidencia parcial (partial matching): Se recupera el documento siempre que se parezca en algo a la pregunta realizada. Se muestran los resultados en orden de relevancia, como en los sistemas vectoriales o probabilísticos.

Ejemplos de Evaluación

Ejemplo de Partial Matching

Método del promedio de precisión en intervalos fijos de exhaustividad (Salton y McGill):

• Se genera un ranking de documentos ordenados, donde los más relevantes están al principio.
• Se calcula un par (P, E), precisión y exhaustividad, por cada documento del ranking.
• La solución es la interpolación.
• Se comienza por

Cálculo DE FUNCIONES DE VALOR VECTORIALEN UNA VARIABLE REAL

Definición:

Si S es un subconjunto no vacío de los reales, entonces la función f : S?Rⁿ se llama una función de valor vectorial de una variable real.

TEOREMA 2

Si f es una función de valor vectorial de una variable real, cuya derivada f ^'(t)
existe para todo t en un intervalo abierto I, y si la ||f (t)|| es constante para todo t € I , entonces f (t) y f ^'(t) son ortogonales para todo t € I , es decir.
f (t) . F ^'(t) =0 para todo t perteneciente a I
Ilustración
Sea F=(0,1)?R² representada F(t)=(cos 2ð t , sen 2ð t) t € R
||F(t)|| = ? ( cos 2ðt)
² + (sen 2ð t)
²
=?1 = 1 para todo t € (0,1)
Pero F'(t)=(-2ð sen2ð t, 2ð cos2ð t)
=-2ð (sen2ð t, -cos2ð t)
F(t).F'(t)=(

Criterio de Hurwicz o del Coeficiente de Optimismo

En este criterio, un tomador de decisiones puede adoptar una actitud intermedia. Dado que no se conocen las probabilidades asociadas a cada estado de la naturaleza, este autor propone utilizar un coeficiente de optimismo, denominado C, y simultáneamente un coeficiente de pesimismo, expresado como (1 - C), donde 0 ≤ C ≤ 1.

El coeficiente C indica la postura del decisor frente al riesgo: cuanto más cercano esté a 1, más optimista será el decisor; mientras que cuanto más cercano esté a 0, más pesimista será.

Este criterio se enfoca únicamente en los resultados extremos de cada alternativa, ponderando el resultado de valor máximo con el coeficiente de optimismo (C) y el resultado de... Continuar leyendo "Criterios de Decisión bajo Incertidumbre: Hurwicz, Minimax, Laplace y Valor Esperado" »

1 cal – 4.18 joule

1W – 1 J/S

1 Mj -- 1x10⁶ joule

x10-8 W/m2 k4 --- 5.67x10-8 J/m2 s

1 día – 86400s

Transformar 5.67x10-8 J/m2 s  A Cal/cm2min

x10-8  J/m2 s(1cal/4.18Joule)x( 1M2/10000Cm2)x(60 S/1 min)= 8.14x10-11 Cal/cm2min

Transformar 8.14x10-11 Cal/cm2min  A  J/m2 s

x10-11 Cal/cm2min (4.18 joule/ 1 cal) x (10000Cm2 /1M2)x ( 1 min/ 60 S)= 5.67x10-8  J/m2 s

Transformar 441.17 W/ m

W/ m2 (1 J/S /1W) x ( 1 Mj / 1x106 Joule) x( 86400 S / 1 dia) =  38.12 Mj/m2 d

Transformar 38.12 Mj/m2 d  A  W/ m2

Mj/m2 d (1x106 joule/ 1 Mj) x (1 W / 1 J/S)x ( 1 día/ 86400)= 441.20 W/ m2

La leyde WIEN

La longuitud de onda máxima a la que un cuerpo emite la energía es inversamente proporcional a su temperatura absoluta

Formula: =a/ t a: constante: 0.288 Cm.... Continuar leyendo "Cálculos Fundamentales de Radiación Solar y Conversión de Energía en Agroclimatología" »

Matemáticas: Conceptos Fundamentales

Álgebra Lineal: Matrices y Sistemas de Ecuaciones

• Matriz Inversa: A⁻¹ = adj(A)ᵀ / det(A)
• Sistema de Ecuaciones Lineales: A·X = B
• Teorema de Rouché-Frobenius (Clasificación de Sistemas):
  • Si Rango(A) = Rango(A*) = n (número de incógnitas): Sistema Compatible Determinado (SCD).
  • Si Rango(A) = Rango(A*) < n: Sistema Compatible Indeterminado (SCI).
  • Si Rango(A) ≠ Rango(A*): Sistema Incompatible (SI).
• Regla de Cramer: Xᵢ = det(Aᵢ) / det(A) (donde Aᵢ es la matriz A con la columna i-ésima reemplazada por el vector de términos independientes B).

Geometría Espacial: Rectas, Planos y Distancias

Ecuaciones de la Recta:

• Ecuación Vectorial: x = x₀ + t·v
• Ecuación Paramétrica: x = Pₓ + t·vₓ, y = Pᵧ

Métodos de Optimización Numérica

Método del Gradiente Descendente

Proporciona una buena dirección de descenso inicial, pero puede presentar baja convergencia cerca del óptimo. Su velocidad de convergencia es típicamente lineal (considerada lenta).

Método de Newton

Ofrece buena convergencia cerca de la solución, pero no garantiza la orientación hacia un mínimo (puede converger a máximos o puntos silla si no se toman precauciones). Su velocidad de convergencia es cuadrática (considerada rápida) bajo ciertas condiciones.

Conceptos Clave en Optimización

Moverse en la dirección del descenso dada por el negativo del gradiente (-∇f) es la mejor opción localmente (marginalmente), pero esto no determina la rapidez global de convergencia,... Continuar leyendo "Conceptos y Métodos Fundamentales de Optimización Matemática" »

Sistemes de Numeració Additius

Els sistemes additius són aquells que acumulen els símbols de totes les unitats, desenes, etc., que siguin necessaris, fins a completar el nombre. Una de les seves característiques és, per tant, que es poden posar els símbols en qualsevol ordre, encara que, en general, és preferible una disposició determinada. Com ja s’ha comentat, les dificultats de representar nombres grans, i les complicacions que hi havia a l’hora d’operar, van fer que no prosperés.

Cada xifra té un valor propi intrínsec, que no depèn del lloc que ocupa. Es diu additiu perquè, per tal de representar un nombre, s'ha de fer intrínsecament una addició.

Exemple: El Sistema Jeroglífic Egipci

Per exemple, considerem el sistema... Continuar leyendo "Sistemes de Numeració, Nombres i Metodologia Docent" »