Apuntes, resúmenes, trabajos, exámenes y ejercicios de Matemáticas de Universidad

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Fundamentos de Fracciones, Números Racionales y Conceptos Didácticos Clave

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1. Fracción

El concepto matemático de fracción corresponde a la idea intuitiva de dividir una totalidad en partes iguales, como cuando hablamos, por ejemplo, de un cuarto de hora, de la mitad de un pastel, o de las dos terceras partes de un depósito de gasolina. Se divide en dos partes:

  • Numerador: Indica el número de partes iguales que se han tomado o considerado de un entero.
  • Denominador: Indica el número de partes iguales en que se ha dividido un entero.

2. Número racional

Todo número que puede representarse como el cociente de dos números enteros (más precisamente, un entero y un natural positivo). Ejemplo: 1/2 es un número racional (1 dividido entre 2, o la proporción de 1 a 2).

3. Fracción decimal

Una fracción decimal es una fracción... Continuar leyendo "Fundamentos de Fracciones, Números Racionales y Conceptos Didácticos Clave" »

Entendiendo el Ruido, Sensibilidad, Ancho de Banda y Estabilidad en Sistemas de Control

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Ruido

Es toda señal no deseada que afecta negativamente el desempeño del proceso.
X -----A1-------o-----A2---Y              Y=A2n
                     H      

Ruido al realimentarlo:

Y=  A2 n
    1+A1 A2 H
El ruido disminuye considerablemente, inclusive pudiera ser tan pequeño que pudiera ser despreciado.

Sensibilidad

Todo sistema debe ser sensible a cambios en las señales de entrada, e insensible a cambios en las condiciones internas del sistema. Al realimentarlo, el sistema puede compensar hasta cierto punto cualquier variación en las condiciones o detenerlo si no.

Ancho de Banda

Todo proceso opera dentro de un rango de frecuencias. Al realimentarlo, este rango generalmente disminuye.
Todos los sistemas emplean condensadores
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Ajuste por Mínimos Cuadrados: Conceptos y Aplicaciones en Topografía

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Ajuste por Mínimos Cuadrados

El ajuste por mínimos cuadrados minimiza los efectos de los errores aleatorios utilizando observaciones, parámetros, residuos y constantes para establecer un modelo funcional.

Métodos Fundamentales del Ajuste por Mínimos Cuadrados

  • Igual precisión: (ô = vt * v -> ô = v12 + v22 + ...)? v12 = mínimo
  • Distinta precisión: (ô = vt * p * v)
  • Paramétrico: Se plantean tantas ecuaciones como observaciones. Pueden aparecer parámetros, observaciones, residuos y constantes. El número mínimo de parámetros coincide con el número de observaciones. Solo hay una observación por ecuación. Todas las ecuaciones son lineales. [v(0, 1); A(n, n0); x(no, 1); L(n, 1)]
  • Ecuación de condición: Tantas ecuaciones como observaciones
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Sistema Diédrico o Monge: Representación del Punto en los Cuadrantes

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Sistema Diédrico o Monge: Representaciones del Punto en los Distintos Cuadrantes

El Punto

Cada punto en el espacio tiene dos proyecciones: una horizontal (P1) y otra vertical (P2). Cuando se abate el plano horizontal (PH) sobre el vertical (PV), tales proyecciones se ubican sobre una misma recta perpendicular a la línea de tierra (LT), ya que la proyección P1 gira junto con el plano horizontal.

La ubicación del punto en el espacio queda determinada por la cota, el alejamiento y la desviación.

  • Cota: es la distancia o altura del punto P al plano horizontal (PH) y en el sistema diédrico o Monge está representada por la medida desde P2 a la línea de tierra (LT).
  • Alejamiento: es la distancia del punto A al plano vertical (PV) y es la medida desde
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Coordenadas y Cambio de Base en Espacios Vectoriales

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Coordenadas en Espacios Vectoriales

Sea V un espacio vectorial sobre un campo K.

Base de un Espacio Vectorial

Una base es un conjunto de vectores linealmente independientes que generan V. Lo indicamos como:

B = (v1, v2, …, vn)

Una base ordenada es aquella en la cual los vectores se especifican en un cierto orden:

B = (v1, v2, …, vn) ⟶ Base ordenada de V sobre K

Sea V un espacio vectorial sobre un campo K.

B = (v1, v2, …, vn) ⟶ Base ordenada de V sobre K

Cualquier vector v ∈ V se expresa de forma única como combinación lineal de los vectores de la base.

v ∈ V ⇒ v = α1v1 + α2v2 + ⋯ + αnvn

Los escalares utilizados en la combinación lineal, se denominan coordenadas del vector v respecto de la base B y lo indicamos:

[v]B = [α1, α2,... Continuar leyendo "Coordenadas y Cambio de Base en Espacios Vectoriales" »

Análisis de datos estadísticos: Test de diferencia de medias

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Test de diferencia de medias (datos aleatorios o no)

Primero miramos si provienen de una distribución normal, si provienen de una distribución normal miramos si las varianzas son iguales o no, y luego miramos la comparación de medias que si son iguales las medias, los datos serán aleatorios. Si no se supone normalidad, miramos directamente la comparación de medianas, si aceptamos la hipótesis nula de igualdad de medianas los datos perdidos son aleatorios.

Normalidad

Sesgo y Curtosis: los valores tienen que estar comprendidos entre 2 y -2 Shapiro Wilks: Debido a que el valor-p de las pruebas realizadas ha sido 0.02 menor que alfa (0.05), rechazamos la hipótesis nula de que empleo proviene de una distribución normal con un nivel de confianza... Continuar leyendo "Análisis de datos estadísticos: Test de diferencia de medias" »

Teoremas y Métodos Numéricos: Rolle, Bolzano, LU, Cholesky, Lagrange, Vandermonde, Newton, Chebyshev, Splines y Cuadratura

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Teorema de Rolle y Teorema de Bolzano

Teorema de Rolle

El Teorema de Rolle se utiliza para comprobar cuándo cambia el signo de una función. Si el signo cambia, entonces f(a) * f(b) < 0, lo que implica que existe al menos una raíz en el intervalo [a, b].

Condiciones:

  • f(x) debe ser continua en el intervalo [a, b].
  • f(x) debe ser derivable en el intervalo (a, b). (Generalmente, esto se cumple por composición de funciones elementales).

Teorema de Bolzano

(El documento original no proporciona detalles sobre el Teorema de Bolzano, pero se asume su relevancia por el contexto).

Si una función continua f(x) tiene valores de signo opuesto en los extremos de un intervalo [a,b], entonces existe al menos un punto c dentro del intervalo (a,b) tal que f(... Continuar leyendo "Teoremas y Métodos Numéricos: Rolle, Bolzano, LU, Cholesky, Lagrange, Vandermonde, Newton, Chebyshev, Splines y Cuadratura" »

Clasificación y Tipos de Variables Esenciales en Investigación Científica

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Clasificación de Variables en Investigación

Las variables pueden ser clasificadas según diferentes criterios, entre ellos el nivel de medición y el rol que ocupan en la investigación.

Según el Nivel de Medición

Una cuestión fundamental a considerar antes de proceder a un análisis es el nivel de medición de las variables. Este nivel determina tanto el tipo de operaciones matemáticas que pueden realizarse (suma, resta, multiplicación, división, etc.) como las técnicas estadísticas adecuadas para la prueba de hipótesis.

  • Nominal: Clasificar
  • Ordinal: Clasificar y Ordenar
  • De Intervalo: Sumar, Restar, Dividir, Multiplicar
  • De Razón: Idem (Igual que de intervalo, pero con cero absoluto)

Tipos de Variables según su Nivel de Medición

A continuación,... Continuar leyendo "Clasificación y Tipos de Variables Esenciales en Investigación Científica" »

Poligonación en Topografía: Método, Errores y Compensación de Levantamientos

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Poligonación en Topografía

Este método se realiza cuando no se pueden radiar todos los puntos de un levantamiento desde una misma estación. Esto se hace mediante la medición de distancias y del ángulo que forman las visuales a los puntos anterior y posterior.

La precisión establecida de antemano determina los errores admisibles, el instrumental y la metodología a emplear. El instrumental, método y geometría de la poligonal determinan el error de cierre (Ec). Si Ec es menor que la tolerancia (T), hay compensación.

Clasificación de Poligonales

Las poligonales se clasifican según:

  • Puntos de partida y llegada: Cerrada, Abierta, Encerrada (o encuadrada), Colgada.
  • Observación: Orientada, No orientada.

Observación de una Poligonal

En la actualidad,... Continuar leyendo "Poligonación en Topografía: Método, Errores y Compensación de Levantamientos" »

Operaciones Aritméticas y Lógicas en la ALU: Representación y Algoritmos

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Representación de Números Enteros y Operaciones en la Unidad Aritmético-Lógica (ALU)

La ALU (Unidad Aritmético-Lógica) es el componente del procesador que ejecuta las operaciones aritméticas y lógicas con los datos.

Representación de Números Enteros

  • Signo-Magnitud: En un número de n bits, los n-1 bits de la derecha representan la magnitud y el bit más significativo (el bit n) representa el signo.
  • Complemento a 2: Los números positivos se representan igual que en signo-magnitud. Para los negativos, el bit más significativo representa un valor negativo ( ), y el resto de los bits contribuyen con su valor posicional ( ), sumando todos los valores se obtiene el número.

Conversión de Enteros entre Longitudes

  • Signo-magnitud: El bit más
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