Apuntes, resúmenes, trabajos, exámenes y problemas de Matemáticas

PAC 1

Pregunta 1. Determinar el vèrtex, màxims i mínims

El conjunt factible és el triangle compacte de vèrtexs els punts (2,3), (8,0) i (5,-3). Per calcular-ho igualem x i y a 0. Per calcular els màxims i mínims substituïm els punts a la funció; el resultat més alt és el màxim i el més baix, el mínim. Si hi ha més d'un màxim o mínim, es diu que hi ha infinits punts de màxim/mínim en tots els punts del segment que uneix ambdós vèrtexs.

Pregunta 2. Determinar el valor de a: f(x,y)=ax+2y i busca màxims

Perquè f(x,y) tingui infinits punts de mínim en el segment que uneix els vèrtexs (2,2) i (3,0), hauria de ser paral·lela a aquest segment. També la imatge a la funció objectiu d'ambdós punts ha de ser la mateixa:

f(2,2) =... Continuar leyendo "Optimització i Càlcul: Resolució de Problemes Matemàtics (PAC 1, 2, 3 i 5)" »

El Método Científico

Etapas del Método Científico

1. Observación

Consiste en hacerse preguntas sobre los fenómenos percibidos a través de nuestros sentidos. Esta etapa implica fundamentalmente la curiosidad.

2. Formulación de Hipótesis

Es el proceso de dar respuestas tentativas a las preguntas planteadas. Cada respuesta es una hipótesis, es decir, nuestra opinión o suposición inicial sobre un fenómeno.

3. Experimentación

Implica repetir el fenómeno en condiciones controladas. Se divide en:

• a) Diseño y montaje de experimentos.
• b) Recogida de datos.
• c) Medida de magnitudes.

4. Interpretación de Resultados

Al terminar el experimento, obtendremos datos o medidas que deben ser analizados para comprobar la veracidad de nuestra hipótesis. Los... Continuar leyendo "Fundamentos de la Investigación Científica y el Sistema Internacional de Medidas" »

Estadísticas

Estadísticas Descriptivas

Se dedica a los métodos de recolección, descripción, visión y Resumen de datos originados a partir de los fenómenos a estudiar. Los datos Pueden ser resumidos numéricos o gráficamente

Estadística Inferencial

Se dedica a la generación de los modelos, inferencias y Predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta la Aleatoriedad de las observaciones

La población

Representa el conjunto grande de individuos que deseamos Estudiar y que generalmente suele ser inaccesible. Ese infinitivo, un colectivo Homogéneo que reúne unas carácterísticas determinadas.

La muestra es el conjunto menor de individuos (subconjunto De la población accesible y limitado sobre el que realizamos... Continuar leyendo "Frecuencia porcentual acumulada" »

Fórmulas Fundamentales de Álgebra

(a ± b)² = a² ± 2ab + b²

(a + b) . (a - b) = a² - b²

Inversa de una Función

g^-1(x): y = ... Agrupar x en un lado, despejar x, cambiar el nombre a 'y', poner g^-1(x)

Logaritmos

log_aP = X --> a^x = P

log_aa = 1

log_a1 = 0

log_aPⁿ = n . log_aP

log_aP = log P / log a

Ecuaciones Logarítmicas

Ecuaciones logarítmicas (números ± y log): Pasar los logaritmos a un lado, juntarlos y aplicar la definición.

Ecuaciones logarítmicas (solo log): Tachar los logaritmos de cada lado.

Inecuaciones

En inecuaciones, realizar un análisis de signos.

Dominio de Funciones

Dominio de una fracción algebraica: Se toma el denominador y se iguala a 0. D(f): ℝ \ {valores que anulan el denominador}

Dominio de raíces de índice par: Se toma el radicando... Continuar leyendo "Fórmulas Esenciales de Álgebra, Cálculo y Estadística: Guía Práctica" »

Muestreo Probabilístico

En una muestra aleatoria, cada elemento básico de sondeo tiene una probabilidad conocida de ser seleccionado en la muestra y de ser extraído al azar.

Características:

• Se seleccionan al azar.
• Cada elemento tiene la misma probabilidad de ser elegido.
• Se puede conocer el error y la confianza.
• Los resultados se pueden generalizar.
• Es el único método que puede evaluar la representatividad de la muestra.
• Es más caro que el muestreo no probabilístico.
• Es más lento y complicado.

Muestreo Aleatorio Simple Irrestricto

Todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos.

Selección de la muestra:

• Enumerar todas las unidades de la población.
• Elegir las n unidades al azar.

Utilización del muestreo: Se recomienda... Continuar leyendo "Técnicas de Muestreo Probabilístico y No Probabilístico: Conceptos y Aplicaciones" »

Límits Laterals

La relació entre els límits laterals i el límit en un punt a és:

• Si lim_x→a^- f(x) ≠ lim_x→a⁺ f(x) ⇒ No existeix lim_x→a f(x).
• Si lim_x→a^- f(x) = lim_x→a⁺ f(x) = L ⇒ lim_x→a f(x) = L.

Cal calcular límits laterals si:

• És una funció definida a trossos i s'estudia el límit en el punt de canvi.
• El límit resulta en una expressió del tipus k / 0 amb k ≠ 0 (per determinar si és +∞, -∞ o no existeix).

Indeterminacions

Indeterminació 0/0

Per resoldre indeterminacions del tipus 0/0, generalment cal factoritzar els polinomis del numerador i denominador i després simplificar els factors comuns.

Exemple:

lim_x→2 (2x - 4) / (x² - 4)

Si substituïm x = 2, obtenim: (2 · 2 - 4) / (2² - 4) = (4 - 4) / (4 - 4) = 0 / 0 (Indeterminació)... Continuar leyendo "Càlcul de Límits, Continuïtat i Asímptotes de Funcions" »

^{Medida de ángulos}

^{Un ángulo se puede medir en tres formas:}

1. En grados sexagesimales: la circunferencia se divide en 360 partes iguales. Cada parte representa un ángulo –con el vértice en el centro de la circunferencia- de medida un grado sexagesimal, y se indica poniendo 10

2. En grados centesimales: la circunferencia se divide en 400 partes iguales. Cada parte representa un  ángulo –con el vértice en el centro de la circunferencia- de medida un grado centesimal, y se indica poniendo 1g

3. En radianes: un ángulo de medida 1 radián es un ángulo cuyo arco sobre la circunferencia tiene igual longitud que el radio de dicha circunferencia, y se indica poniendo 1 rd

^{Definición de seno, coseno y tangente}

^{Seno: de un ángulo agudo como el}

Definiciones Fundamentales en Álgebra Lineal

Autovalor y Autovector

Autovalor: Un escalar λ ∈ ℝ se dice un autovalor de una matriz A si y solo si existe al menos un vector no nulo x ∈ ℝⁿ tal que Ax = λx. Al vector x ∈ ℝⁿ no nulo se le llamará autovector de A asociado a λ.

Teorema 1: Criterio para Autovalores

Un λ ∈ ℝ es un autovalor de una matriz A_n×n si y solo si det(A - λI_n) = 0.

Demostración:

λ ∈ ℝ es un autovalor de A si y solo si existe x = (x₁, x₂, ..., x_n) ∈ ℝⁿ, con x ≠ 0, tal que Ax = λx (1).

La ecuación matricial (1) puede escribirse como: Ax - λx = 0, lo que es equivalente a Ax - λI_nx = 0, y finalmente a (A - λI_n)x = 0 (2).

(2) es la ecuación matricial de un sistema lineal homogéneo de n ecuaciones... Continuar leyendo "Autovalores, Autovectores y Diagonalización de Matrices: Conceptos Esenciales" »