Chuletas y apuntes de Matemáticas de Universidad

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Calculo maple

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Dada la funcio f:R2->R estudiar si es diferenciable en el (0,0)

>
f:=(x,y)->(x^3+x^2*y-2*y^3+x^2+y^2)/(x^2+y^2);
>
X:=(r,a)->r*cos(a)
>
Y:=(r,a)->r*sin(a);
>
Limit(f(X(r,a),Y(r,a)),r=0)=limit(f(X(r,a),Y(r,a)),r=0);
diferenciable en (0,0)
> epsilon:=(h,k)->(f(0+h,0+k)-1-h*dd1x-k*dd1y)/(h^2+k^2)^(1/2);
>
d1x:=D[1$1](f);
>
d1x(0,0
>
d1y:=D[2$1](f);
>
d1y(0,0
>
dd1x:=limit((f(h,0)-1)/h,h=0);
>
dd1y:=limit((f(0,k)-1)/k,k=0);
epsilon:=(h,k)->(f(0+h,0+k)-1-h*dd1x-k*dd1y)/(h^2+k^2)^(1/2);
>
H:=(r,a)->r*cos(a);
>
K:=(r,a)->r*sin(a);
>
Limit(epsilon(H(r,a),K(r,a)),r=0)=limit(epsilon(H(r,a),K(r,a)),r=0);
La funcion entonces no es diferenciable en el punto (0,0)
Calcular el plano tangente en el punto (1,1)
Escribimos la diferencial total dz=(x-x0*f'x+(y-yo)*f'y
>
z0:=f(1,1);
>
dd2x:=d1x(1,1);
dd2y:
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Subespacio

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Subespacios vectoriales
Si V es un espacio vectorial y H es un subconjunto
de V,diremos que H es un subespacio vectorial de
V si con las leyes suma y producto por un escalar
definidas en V y restringidas a H se tiene que es un
espacio vectorial. H V



Teorema de la representación única
Sea B = { , ,... } una base del espacio V
entonces para cada V existe un único conjunto
de escalares , ,... tales que :
+ +...+ =
es la coordenada i-ésima del vector en la base
B, y alos vectores componente i-ésima

Matrices

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MATRICES Y DETERMINANTES


MATRIZ: se llama matriz en R a todo conjunto ordenado de números reales dispuestos en m-filas y n-columnas.

Se denotan mediante letras mayúsculas, y de forma sintética A=(aij)mxn , mxn es el orden de la matriz. Si m=n a la matriz se la denomina matriz cuadrada de orden n.







PROPIEDADES DE LA SUMA DE MATRICES:

Sean A, B, C ? Mmxn

  1. Asociativa: A + (B + C) = (A + B) + C

  2. Conmutativa: A + = B + A

  3. Existencia de elemento neutro: 0mxn + A = A

  4. Existencia de elemento opuesto: A (-A) = 0mxn


PROPIEDADES DE LA MULTIPLICACIÓN POR UN ESCALAR O Nº REAL:

Sean ?, ? ? R, A, B,C ? Mmxn

  1. (? ?) A = ? (? A)

  2. 1 A = A

  3. ? (A + B) = ? A + ? B

  4. (? + ?) A = ? A + ? A




PROPIEDADES DEL PRODUCTO DE MATRICES

  1. Asociativa: A (B C) = (A B) C

  2. Distributiva por la izquierda:

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Comandos Esenciales de MATLAB para Álgebra Lineal y Sistemas de Ecuaciones

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Gestión de Matrices en MATLAB

Para controlar la visualización de los resultados, utiliza los siguientes comandos:

  • format short: Formato estándar.
  • format long: Formato de alta precisión.
  • format rat: Representación en forma de fracción (x/y).
  • format shorte: Notación científica (ej. 3e-5).

Manipulación de Elementos

  • Definición: A = [fila1; fila2; ...]
  • Extracción: A(fila, columna)
  • Modificación: A(fila, columna) = nuevo_valor
  • Selección de filas/columnas:
    • Fila completa: A(fila, :)
    • Rango de columnas: A(fila, inicio:fin)
    • Rango de filas: A(inicio:fin, columna)
  • Submatriz: A(fila_ini:fila_fin, col_ini:col_fin) (siempre en rango creciente).

Operaciones Matriciales

  • Traspuesta: A'
  • Matriz conjugada: A' (o conj(A)).
  • Bloques: [A | E] (concatenación horizontal) o
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Matrices, Lógica y Análisis Combinatorio: Fundamentos Esenciales

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Matrices: Una matriz es un arreglo rectangular de elementos dispuestos en filas y columnas, no teniendo un valor numérico por sí mismos. Las matrices se denotan con letras mayúsculas y sus elementos con minúsculas.

Tipos de Matrices:

  • Matriz Diagonal: Es una matriz cuadrada que tiene todos sus elementos iguales a 0, excepto los de la diagonal principal.
  • Matriz Escalar: Es una matriz cuadrada que tiene todos sus elementos en 0, excepto los de la diagonal principal, que son iguales.
  • Matriz Unidad: Es una matriz cuadrada que tiene todos sus elementos iguales a cero, excepto los de la diagonal principal, que son igual a 1.
  • Matriz Triangular Inferior: Es una matriz cuadrada que tiene todos sus elementos aij con i menores que j iguales a 0.
  • Matriz Triangular
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Integrales

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             Cálculo de primitivas : Integrales inmediatas (x=f(x),dx=f´(x)dx) : ?[f(x)+g(x)].dx=?f(x) +?g(x)+C; ?k.dx=kx+C; ?dx=x+K; ?xn.dx=(xn+1)/n+1+C; ?1/x.dx=ln[x]+C; ?1/2?x.dx=?x+C ; ?ex.dx=ex+C; ?ax.dx=ax/ln a+C; ?senx.dx=-cosx+C; ?cosx.dx=senx+C; ?sec^2 x.dx =?dx/cos2x=?(1+tg2x).dx=tgx+C; ?cosec^2 x.dx =?dx/sen2x=?(1+cotg2x).dx=-cotgx+C; ?1/(1+x2) .dx=arc tgx+C; ?1/(?1-x2).dx=arcsenx+C; ?-1/(?1-x2).dx=arc cosx+C; ?tgf(x)f´(x).dx=-ln[cosf(x)]+C; ?lnf(x)f´(x).dx=xln[f(x)]-f(x)+C Hiperbólicas:?senhx.dx=coshx+C; ?coshx.dx=senhx+C; ?sech^2x.dx =?dx/cosh2x=?(1+tg h2x).dx=tghx+C; ?cosech^2 x.dx =?dx/senh2x=?(1+cotg2x).dx=cotgx+C; ?1/(?x2+1).dx=arcsenhx+C; ?-1/(?x2-1).dx=arccoshx+C; ?1/(1- x2).dx=arctghx+C
Métodos de integración:
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Asdasd

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La Programación Orientada a Objetos (OOP) es un método de programación en el cual los programas se organizan en colecciones cooperativas de objetos, cada uno de los cuales representa una instancia de alguna clase, y cuyas clases pueden ser, miembros de una jerarquía de clases unidas mediante relaciones de herencia.
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Una clase define las propiedades y los métodos de un tipo de objeto. Desde el punto de vista de programación una clase es un tipo.
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Un
objeto es cualquier cosa, real o abstracta, acerca de la cual almacenamos datos y los métodos que controlan dichos datos. Ejemplo: una organización, una factura, una figura, un avión, un vuelo... Continuar leyendo "Asdasd" »

Frontera de clase en estadística

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Estadística:


es una rama de la matemática que se encarga de contar, organizar,concluir y emitir pronósticos de esa información.

Variable directa es una variable que no acepta valores intermedio, (dos valores al mismo tiempo).

Rango es limitación a un espacio por ejemplo por ejemplo un rango de edad entre 17 a 30 años.

Intervalo


  Es una parte de un rango de la variable, todo intervalo debe tener un limite infeior y uno superior.

 Amplitud(A) 

A= Dato mayor - Dato Menor

nro de clase [(3.22).Log(N)] + 1        nota: N numero de datos

Ancho de clase(w)


es el valor que hay entre cada clase

Marca de clase(m)


 Es el punto medio que hay en una clase (es el valor que esta justo en el medio del intervalo).

Ejercicios Resueltos de Cartografía: Escalas, Superficies y Pendientes Topográficas

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En un mapa a escala
1/200000 la distancia entre dos puntos es de 87 mm. Calcular la distancia real sobre el terreno.
1mm-
--->200000mm
87mm---->x
x=87·200000=17400000=17,4km
Expresar en forma de fracción la escala 5cm equivalen a 20 km
5cm---->20 km
5cm---->2000000cm
1cm---->400000cm RSL 1/400000
Expresar en forma de fracción la escala inglesa Una pulgada igual a 47 millas, cuando una milla mide 63360 pulgadas
47mill---->x pulgadas
1 mill---->63360 pulgadas
x=2977920 pulg RSL E=1pulgada/2977920 pulgadas
La superficie de una finca en un plano a escala 1/5000 es de 40mm2. Calcular su superficie real expresada en hectáreas.
1mm---->5m
1mm2---->25m2
40mm2---->1000m2 RSL 0,1 Ha
Calcular la superficie de una parcela rectangular cuyas... Continuar leyendo "Ejercicios Resueltos de Cartografía: Escalas, Superficies y Pendientes Topográficas" »

Conceptos Clave de Estimación Estadística y Modelos de Relación

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Conceptos Fundamentales de Estimación Estadística

Estimación Puntual

Si a partir de las observaciones de una muestra se calcula un solo valor como estimación de un parámetro de la población desconocido, el procedimiento se denomina estimación puntual.

Estimación por Intervalo

Consiste en la obtención de un intervalo dentro del cual estará el valor del parámetro estimado con una cierta probabilidad. Este intervalo contiene al parámetro estimado con una determinada certeza o nivel de confianza.

Estimación de la Media de una Población

Uno de los métodos para estimar la media de una población es a través de intervalos de confianza. La principal ventaja que este método ofrece al realizar inferencia estadística es que su resultado cuenta... Continuar leyendo "Conceptos Clave de Estimación Estadística y Modelos de Relación" »