EXISTENCIA DE UNA FUNCIÓN NO LINEAL, CONTINUA Y BIYECTIVA EN l CON INVERSA DISCONTINUA EN TODO PUNTO

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "EXISTENCIA DE UNA FUNCIÓN NO LINEAL, CONTINUA Y BIYECTIVA EN l CON INVERSA DISCONTINUA EN TODO PUNTO"

Transcripción

1 EXISTECIA DE UA FUCIÓ O LIEAL, COTIUA Y BIYECTIVA E l CO IVERSA DISCOTIUA E TODO PUTO Jorge E Herádez U, Temístocles Zeballos M Uversdad de Paamá, Cetro Regoal Uverstaro de Veraguas, Departameto de Matemátca emal: edthleco@gmalcom Uversdad de Paamá, Cetro Regoal Uverstaro de Azuero, Departameto de Matemátca emal: temzeballos@gmalcom RESUME E el presete trabajo se utlza la fucó de Mazur para probar la esteca de ua fucó o leal bectva cotua de l sobre u subcojuto de l cua versa es dscotua e todo puto També se preseta u ejemplo, relatvamete secllo, e el caso leal PALABRAS CLAVES Espaco de Hlbert l, beccó cotua co versa dscotua ABSTRACT I ths paper the Mazur fucto s used to prove the estece of a olear bjectve ad cotuous fucto from l o a subset of l whose verse s dscotuous at ever pot Also a rather smple eample s show the lear case KEYWORDS Hlbert space l, cotuous bjecto wth dscotuous verse Tecoceca, Vol 5, 93

2 ITRODUCCIÓ Los espacos de Hlbert so de vtal mportaca e el aálss modero, e este trabajo vamos a lmtar uestra atecó al espaco de Hlbert l (Ste & Shakarch, 005) al espaco de Baach l (Re & Yougso, 008) Como l l, podemos aplcar a l la topología de l Cosderamos la fucó G F : l l l mostramos que G es ua beccó cotua o leal; s embargo F es dscotua e todo puto de l EJEMPLO E EL CASO LIEAL A cotuacó presetamos u ejemplo de ua fucó leal cotua bectva cua versa es dscotua e todo puto Ejemplo: Sea Como f : l l la fucó defda por f f f f f f f f 94 Herádez U, J E Zeballos M, T

3 se tee que f es ua fucó leal ote que f l : l : Y otacó: Para cada,, l deotemos,,,,0,0, 0,,0,,, Probemos que Y es deso e defamos l E efecto, sea l,,,,0,0, z,,,,0,0, l Como Y para todo f z, se tee que Por otro lado, 0 Por lo tato, la sucesó decr, Y es deso e l coverge a e l Y l ; es,, l se tee que Para cada,, f Tecoceca, Vol 5, 95

4 Esto mplca que f es u operador leal acotado (Maccluer, 009) f Así pues, f es cotua e l Es claro que f : l Y es bectva su versa está defda por f : Y l,, 3,,,3 3, f Cosderemos la sucesó ortoormal e, e, de l, etoces como se tee que e de dode Por lo tato, 0,0,,0,,0, 0,0,,0,,0, f e f e ésma poscó Y para todo Además f 009) Esto mplca que f e e ésma poscó f e f sup f sup f e es u operador leal o acotado (Ama & Escher, f es dscotua e todo puto Y Observacó: Recordemos que ducda por la orma l es deso e l bajo la topología 96 Herádez U, J E Zeballos M, T

5 EJEMPLO E EL CASO O LIEAL Teorema : Sea G F : l l l La versa de la fucó de Mazur (99) Para todo,, l 0 este 0 tal que s,, l, etoces:, para todo 4 v G G Demostracó: Como tal que,, l, este u úmero atural para Tomemos m, Sea,, l, etoces 4 4 tal que ; por lo tato, para todo se tee que Además, 4 Tecoceca, Vol 5, 97

6 de dode Falmete, como, para, se tee que sg sg G G Por lo tato, sg sg Herádez U, J E Zeballos M, T G G Teorema : Sea G F : l l l la versa de la fucó de Mazur,,, l, 0 Etoces este u 0 tal que s, etoces G G

7 Demostracó: ote que la fucó ƒ: R R ƒ (t ) = sg ( t ) t² es cotua e R Luego, para cada,,, este u 0 tal que: Tomemos Sea sg sg t t t l m,,,,, tal que para todo,,, Por lo tato, Etoces sg sg G G Teorema 3: Sea G F : l l l la versa de la fucó de Mazur Etoces G es cotua e l Demostracó: Sea,, l 0 Por el Teorema, este u úmero 0 tal que l G G, Luego, por el Teorema, este u tal que l G G, Sea m, Luego, s l, ; etoces Tecoceca, Vol 5, 99

8 G G G G G G G G G G Por cosguete, G es cotua e, para todo l Teorema 4: Sea F : l l l la fucó de Mazur (99) Etoces F es dscotua e, para todo l Demostracó: Sea u puto,, l 0 Probemos que este l tal que F F E efecto, sea co ote que la fucó g : R R g ( t )= - lm g t g 0 es cotua e R Luego, Por lo tato, este u 0 Como t0 tal que,, l, se tee que este u tal que Defamos la sucesó,, g t sempre que t, sempre que por ; lo que mplca que sg, s, e los otros casos 00 Herádez U, J E Zeballos M, T

9 Como,, l,, sólo dfere e ua catdad fta de térmos, se tee que ote que sg sg sg sgt t sg t l para todo tr Por lo tato, para todo Además, sg de dode Falmete, sg sg F F sg, sg, sg, sg, sg 4 4 g, a que de dode, F F De todo lo ateror se deduce que F es dscotua e, para todo l Tecoceca, Vol 5, 0

10 Como cosecueca de los resultados aterores, se tee el sguete corolaro Corolaro : Sea G F : l l l Etoces G es ua beccó cotua G F es dscotua e todo puto l REFERECIAS Ama, H & J Escher 009 Aalss III Frst Edto Brkhäuser Verlag AG, Basel Maccluer, BD 009 Elemetar Fuctoal Aalss Frst Edto Sprger-Verlag, ew York Mazur, S 99 Ue Remarque sur L homèomorphe des Champs Foctoels, Studa Math,, Re, BP & MA Yougso 008 Lear Fuctoal Aalss Secod Edto Sprger-Verlag, Lodo Ste, EM & R Shakarch 005 Real Aalss Measure Theor, Itegrato, & Hlbert Spaces Frst Edto Prceto Uverst Press, ew Jerse Recbdo juo de 0, aceptado abrl de 03 0 Herádez U, J E Zeballos M, T

HOMEOMORFISMO ENTRE ESPACIOS. RESUMEN En el presente trabajo estudiamos la existencia de homeomorfismos entre los

HOMEOMORFISMO ENTRE ESPACIOS. RESUMEN En el presente trabajo estudiamos la existencia de homeomorfismos entre los HOMEOMORFISMO ENTRE ESPACIOS l Y Jorge E. Herádez U., Temístocles Zeballos M., Uiversidad de Paamá, Cetro Regioal Uiversitario de Veraguas, Deartameto de Matemática. email: edithleco@gmail.com Uiversidad

Más detalles

Espacios con producto interior

Espacios con producto interior Espacos co producto teror [Versó prelmar] Prof. Isabel Arrata Z. Algebra Leal E esta udad, todos los espacos ectorales será reales Sea V u espaco ectoral sobre. U producto teror (p..) e V es ua fucó

Más detalles

GUÍA DE EJERCICIOS. Área Matemática Álgebra lineal

GUÍA DE EJERCICIOS. Área Matemática Álgebra lineal GUÍA DE EJERCICIOS Área Matemátca Álgebra leal Resultados de apredzaje. Recoocer exsteca de subespaco vectoral. Cotedos 1. Espacos vectorales. 2. Subespacos vectorales. Debo saber Se debe recordar que

Más detalles

X = d representa la métrica (distancia) euclideana en R n, dada por: d T(X,Y) = X Y = 1.3 TOPOLOGÍA BÁSICA EN

X = d representa la métrica (distancia) euclideana en R n, dada por: d T(X,Y) = X Y = 1.3 TOPOLOGÍA BÁSICA EN 0.3. Cojutos abertos y cerrados.3 TOPOLOGÍA BÁSICA EN R El espaco eucldeao dmesoal se defe como: E ( R,,, d ) Dode (asumedo que X, Y R, co X = (x,..., x ), Y = (y,..., y )): El símbolo represeta el producto

Más detalles

SISTEMAS DE ECUACIONES NO LINEALES

SISTEMAS DE ECUACIONES NO LINEALES SISTEMAS DE ECUACIONES NO INEAES Capítulo 7 Sstemas de ecuacoes o leales c Elzabeth Vargas 7 INTRODUCCIÓN os métodos teratvos para resolver ua ecuacó o leal se puede eteder para ecotrar la solucó de u

Más detalles

1.3. Longitud de arco.

1.3. Longitud de arco. .. Logtud de arco. Defcó. Sea C ua curva suave defda paramétrcamete por la fucó vectoral f : R R / f () t = ( f() t, f() t,, f ( t) ) e el espaco R, co t [ a, b], que se recorre exactamete ua vez cuado

Más detalles

CONDICIONES DE COMPACIDAD Y SEMICONTINUIDAD EN PROBLEMAS DE OPTIMIZACIÓN Fernando Luque Vásquez Departamento de Matemáticas, Universidad de Sonora

CONDICIONES DE COMPACIDAD Y SEMICONTINUIDAD EN PROBLEMAS DE OPTIMIZACIÓN Fernando Luque Vásquez Departamento de Matemáticas, Universidad de Sonora Nivel Superior CONDICIONES DE COMPCIDD Y SEMICONTINUIDD EN PROBLEMS DE OPTIMIZCIÓN Ferado Luque Vásquez Departameto de Matemáticas Uiversidad de Soora Resume U problema importate cuado se utiliza algoritmos

Más detalles

TAREA Profundizaciones. Problemas. Estructuras Matemáticas en Mecánica Cuántica MPG3433/FIM3403 Departamento de Matemática - Instituto de Física

TAREA Profundizaciones. Problemas. Estructuras Matemáticas en Mecánica Cuántica MPG3433/FIM3403 Departamento de Matemática - Instituto de Física Profesor: Giuseppe De Nittis Sala: 5 (Depto. Matemáticas) Fecha: 27/03/2017 Estructuras Matemáticas e Mecáica Cuática MPG3433/FIM3403 Departameto de Matemática - Istituto de Física TAREA - 02 Objetivos:

Más detalles

José.M. García Lafuente

José.M. García Lafuente UN,TEOREMA DE COMPLECION PARA ESPACIOS DE SUCESIONES GENERALIZADAS José.M. García Lafuete I this paper it ls show a completio theorem of spaces of rreera lized sequeces A{E} itroduced by A. Pietsch a~

Más detalles

Transformada Z. Definición y Propiedades Transformada Inversa Función de Transferencia Discreta Análisis de Sistemas

Transformada Z. Definición y Propiedades Transformada Inversa Función de Transferencia Discreta Análisis de Sistemas 5º Curso-Tratameto Dgtal de Señal Trasformada Z Defcó y Propedades Trasformada Iversa Fucó de Trasfereca Dscreta Aálss de Sstemas 7//99 Capítulo 7: Trasformada Z Defcó y Propedades 5º Curso-Tratameto Dgtal

Más detalles

Tema 12: Modelos de distribución de probabilidad: Variables Continuas

Tema 12: Modelos de distribución de probabilidad: Variables Continuas Aálss de Datos I Esquema del Tema Tema : Modelos de dstrbucó de robabldad: Varables Cotuas. EL MODELO RECTANGULAR. EL MODELO NORMAL, N(; ) 3. MODELO CHI-CUADRADO DE PEARSON, k 4. MODELO t DE STUDENT, t

Más detalles

Matemáticas Discretas

Matemáticas Discretas Coordacó de Cecas Computacoales - INAOE Matemátcas Dscretas Cursos Propedéutcos 0 Cecas Computacoales INAOE Dr. Erque Muñoz de Cote jemc@aoep.m http://ccc.aoep.m/~jemc Ofca 80 Dapostvas basadas e prevas

Más detalles

Introducción al Algebra Lineal en Contexto Autor José Arturo Barreto M.A. Web:

Introducción al Algebra Lineal en Contexto Autor José Arturo Barreto M.A. Web: Itroduccó al Algebra Leal e Cotexto Autor José Arturo Barreto M.A. Web: www.abaco.com.e www.mprofe.com.e josearturobarreto@yahoo.com Descomposcó e Valor Sgular (SVD: Sgular Value Decomposto) El sguete

Más detalles

Tema 16: Modelos de distribución de probabilidad: Variables Continuas

Tema 16: Modelos de distribución de probabilidad: Variables Continuas Aálss de Datos I Esquema del Tema 6 Tema 6: Modelos de dstrbucó de robabldad: Varables Cotuas. EL MODELO RECTANGULAR. EL MODELO NORMAL, N(μ, σ) 3. MODELO CHI-CUADRADO DE PEARSON, χ k 4. MODELO t DE STUDENT,

Más detalles

Orden de la tirada. Figura 1: Frecuencia relativa de cara para una sucesión de 400 tiradas.

Orden de la tirada. Figura 1: Frecuencia relativa de cara para una sucesión de 400 tiradas. Estadístca (Q) Dra. Daa M. Kelmasky 99. Teoremas límte Frecueca Relatva 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9.0 0 00 00 300 400 Orde de la trada Fgura : Frecueca relatva de cara para ua sucesó de 400 tradas. La fgura muestra

Más detalles

Fórmulas de de Derivación Numérica: Aproximación de de la la derivada de de orden k de de una función

Fórmulas de de Derivación Numérica: Aproximación de de la la derivada de de orden k de de una función Uversdad Poltécca de Madrd Igeería de Mas Fórmulas de de Dervacó Numérca: Aproxmacó de de la la dervada de de orde k de de ua ucó Pro. Arturo Hdalgo LópezL Pro. Alredo López L Beto Pro. Carlos Code LázaroL

Más detalles

NOTA: EN TODO EL CAPÍTULO Usamos H para representar un espacio de Hilbert separable. la traza también se puede definir como tra = n=1

NOTA: EN TODO EL CAPÍTULO Usamos H para representar un espacio de Hilbert separable. la traza también se puede definir como tra = n=1 CAPÍTULO 7: DE LOS IDEALES DE LA CLASE DE TRAZA Y DE HILBERT -SCHMIDT. NOTA: EN TODO EL CAPÍTULO Usamos H para represetar u espacio de Hilbert separable. Defiició Sea A B(H) u operador positivo si {ϕ }

Más detalles

ÁLGEBRA II (LSI PI) TRANSFORMACIONES LINEALES UNIDAD Nº 5. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnologías UNIVERSIDAD NACIONAL DE SANTIAGO DEL ESTERO

ÁLGEBRA II (LSI PI) TRANSFORMACIONES LINEALES UNIDAD Nº 5. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnologías UNIVERSIDAD NACIONAL DE SANTIAGO DEL ESTERO 2017 ÁLGEBRA II (LSI PI) UNIDAD Nº 5 RANSFORMACIONES LINEALES Facultad de Cecas Exactas y ecologías UNIERSIDAD NACIONAL DE SANIAGO DEL ESERO aa Error! No hay texto co el estlo especfcado e el documeto

Más detalles

Tema 5: Equilibrio General Parte III OWC Economía para Matemáticos. Fernando Perera Tallo ttp://bit.ly/8l8ddu

Tema 5: Equilibrio General Parte III OWC Economía para Matemáticos. Fernando Perera Tallo ttp://bit.ly/8l8ddu y Tea 5: Equlbro Geeral Parte III OWC Ecooía para Mateátcos Ferado Perera Tallo ttp://bt.ly/8l8ddu Esteca de Equlbro Ferado Perera-Tallo A lo largo de esta presetacó os vaos a cocetrar e espacos Eucldos,

Más detalles

Modelos de Regresión análisis de regresión diagrama de dispersión coeficientes de regresión

Modelos de Regresión análisis de regresión diagrama de dispersión coeficientes de regresión Modelos de Regresó E muchos problemas este ua relacó herete etre dos o más varables, resulta ecesaro eplorar la aturaleza de esta relacó. El aálss de regresó es ua técca estadístca para el modelado la

Más detalles

Intensificación en Estadística

Intensificación en Estadística GRADO EN VETERINARIA DEPARTAMENTO DE ESTADÍSTICA E IO 0-0 IV Curso Cero Itesfcacó e Estadístca Itroduccó a la fucó Sumatoro Itroduccó Cocepto de fucó sumatoro Aplcacoes Itroduccó Cocepto de fucó sumatoro

Más detalles

FEM-OF: EDP Elíptica de 2 Orden

FEM-OF: EDP Elíptica de 2 Orden 9/02/2008 Capítulo 5: FM-OF: D líptca de 2 Orde Idce: 5..- Operador Dferecal líptco 5.2.- roblema Básco 5.3.- Fucoes Óptmas 5.4.- FM-OF Steklov-ocaré 5.5.- FM-OF Trefftz-Herrera 5.6.- FM-OF etrov-galerk

Más detalles

que queremos ajustar a los datos. Supongamos que la función f( x ) describe la relación entre dos cantidades físicas: x e y = f( x)

que queremos ajustar a los datos. Supongamos que la función f( x ) describe la relación entre dos cantidades físicas: x e y = f( x) APROXIMACIÓN DISCRETA DE MÍNIMOS CUADRADOS Las leyes físcas que rge el feómeo que se estuda e forma expermetal os proporcoa formacó mportate que debemos cosderar para propoer la forma de la fucó φ ( x)

Más detalles

Teorema de aproximación de Weierstrass y grandes desviaciones

Teorema de aproximación de Weierstrass y grandes desviaciones UNIVERSIDAD CENTRAL DE VENEZUELA FACULTAD DE CIENCIAS ESCUELA DE MATEMÁTICA Teorema de aproxmacó de Weerstrass y grades desvacoes Trabajo Especal de Grado presetado ate la lustre Uversdad Cetral de Veezuela

Más detalles

UNIDAD 14.- Distribuciones bidimensionales. Correlación y regresión (tema 14 del libro)

UNIDAD 14.- Distribuciones bidimensionales. Correlación y regresión (tema 14 del libro) UIDAD.- Dstrbucoes bdmesoales. Correlacó regresó (tema del lbro). VARIABLES ESTADÍSTICAS BIDIMESIOALES Vamos a trabajar sobre ua sere de feómeos e los que para cada observacó se obtee u par de meddas.

Más detalles

LOS NÚMEROS COMPLEJOS

LOS NÚMEROS COMPLEJOS LOS NÚMEROS COMPLEJOS por Jorge José Osés Reco Departameto de Matemátcas - Uversdad de los Ades Bogotá Colomba - 00 Cuado se estudó la solucó de la ecuacó de segudo grado ax bx c 0 se aaló el sgo del dscrmate

Más detalles

REGRESIÓN LINEAL SIMPLE

REGRESIÓN LINEAL SIMPLE RGRIÓN LINAL IMPL l aálss de regresó es ua técca estadístca para vestgar la relacó fucoal etre dos o más varables, ajustado algú modelo matemátco. La regresó leal smple utlza ua sola varable de regresó

Más detalles

Construcción de los números reales.

Construcción de los números reales. B Costrucció de los úmeros reales. E el cojuto C de las sucesioes de Cauchy de úmeros racioales defiimos la relació siguiete: si (x ) =1 e (y ) =1 so dos sucesioes de C etoces (x ) =1 (y ) =1, si lím (x

Más detalles

X / n : proporción de caras ( = frecuencia relativa del suceso A = f A = n A / n ) Se espera que a medida que n crece la frecuencia relativa de cara

X / n : proporción de caras ( = frecuencia relativa del suceso A = f A = n A / n ) Se espera que a medida que n crece la frecuencia relativa de cara 95 Teoremas límte Cosderemos el exermeto aleatoro que cosste e arrojar ua moeda equlbrada veces. Suogamos que se regstra la roorcó de caras. U resultado coocdo es que esta roorcó estará cerca de /. Formalzado

Más detalles

Transparencias de clase

Transparencias de clase Trasparecas de clase Dada ua tabla de datos se ha de ecotrar ua ucó que tome los valores requerdos e los putos dados; e el caso que os ocupa la ucó buscada será de carácter polómco Teorema: El polomo de

Más detalles

2.5. Área de una superficie.

2.5. Área de una superficie. .5. Área de ua superfce. Sea g ua fucó co prmeras dervadas parcales cotuas, tal que z g( x y), 0 e toda la regó D del plao xy. Sea S la parte de la gráfca de g cuya proyeccó e el plao xy es como se lustra

Más detalles

1. Los postulados de la Mecánica Cuántica. 2. Estados Estacionarios. 3. Relación de Incertidumbre de Heisenberg. 4. Teorema de compatibilidad.

1. Los postulados de la Mecánica Cuántica. 2. Estados Estacionarios. 3. Relación de Incertidumbre de Heisenberg. 4. Teorema de compatibilidad. Parte : MECÁNICA CUÁNTICA 1. Los postulados de la Mecáca Cuátca.. Estados Estacoaros. 3. Relacó de Icertdumbre de Heseberg. 4. Teorema de compatbldad. 1 U breve repaso de Mecáca Clásca 1. Partícula clásca:

Más detalles

ESPACIOS VECTORIALES SUBESPACIOS FINITAMENTE GENERADOS:

ESPACIOS VECTORIALES SUBESPACIOS FINITAMENTE GENERADOS: SUBESPACIOS FINITAMENTE GENERADOS: Teorema S G={v, v,, v } es u sstema fto de geeradores de u subespaco S V K-EV, etoces G`= {v, v,, v,w} sedo w combacó leal de vectores de G, també geera a S. Demostracó

Más detalles

Estructuras Algebraicas

Estructuras Algebraicas Uversdad de los des Faultad de Ceas Eoómas y Soales Esuela de Estadísta Estruturas lgebraas Prof. Gudberto José Leó Ragel MÉRID, 2015 1 Profesor Gudberto Leó Teoría Estadísta I Uversdad de Los des - Faultad

Más detalles

CONTINUIDAD Y REPRESENTACIÓN GRÁFICA. PALABRAS CLAVES Continuidad, conjunto totalmente discontinuo, densidad, enumerabilidad.

CONTINUIDAD Y REPRESENTACIÓN GRÁFICA. PALABRAS CLAVES Continuidad, conjunto totalmente discontinuo, densidad, enumerabilidad. CONTINUIDAD Y REPRESENTACIÓN GRÁFICA Daiel Vásquez Uiversidad de Paamá, Facultad de Ciecias Naturales, Exactas Tecología, Departameto de Matemática. E-mail:dvasquez65@ahoo.com RESUMEN El propósito de este

Más detalles

APROXIMACIÓN NUMÉRICA AL CÁLCULO DEL ÁREA BAJO LA GRÁFICA DE UNA FUNCIÓN MEDIANTE RECTÁNGULOS INSCRITOS

APROXIMACIÓN NUMÉRICA AL CÁLCULO DEL ÁREA BAJO LA GRÁFICA DE UNA FUNCIÓN MEDIANTE RECTÁNGULOS INSCRITOS APROXIMACIÓN NUMÉRICA AL CÁLCULO DEL ÁREA BAJO LA GRÁFICA DE UNA FUNCIÓN MEDIANTE RECTÁNGULOS INSCRITOS Sugerecas para que mparte el curso Ha llegado el mometo e que es coveete resolver ejerccos aplcado

Más detalles

AN ALISIS MATEM ATICO B ASICO.

AN ALISIS MATEM ATICO B ASICO. AN ALISIS MATEM ATICO B ASICO. CRITERIOS DE CONVERGENCIA DE SERIES. E geeral, repetimos, o vamos a poder ecotrar la suma de ua serie covergete. Pero si su caracter, es decir si es covergete o o lo es.

Más detalles

Análisis Numérico y Programación. Unidad III. -Interpolación mediante trazadores: Lineales, cuadráticos y cúbicos

Análisis Numérico y Programación. Unidad III. -Interpolación mediante trazadores: Lineales, cuadráticos y cúbicos Aálss Numérco y Programacó Udad III -Iterpolacó medate trazadores: Leales, cuadrátcos y cúbcos Prmavera 9 Aálss Numérco y Programacó Coceptos geerales Problema geeral: Se tee u cojuto dscreto de valores

Más detalles

Conjuntos w compactos en c y en c 0, la conjetura de Llorens y Sims

Conjuntos w compactos en c y en c 0, la conjetura de Llorens y Sims Cojutos w compactos e c y e c 0, la cojetura de Llores y Sims Helga Fetter Diciembre de 2016 Helga Fetter () Cojutos w compactos e c y e c 0 Diciembre de 2016 1 / 20 U poquito de Historia Maurey e 1981

Más detalles

Dada una sucesión x1, x2, x3,... x n dos a dos independientes, con una misma distribución de probabilidad y con esperanza µ y varianza σ

Dada una sucesión x1, x2, x3,... x n dos a dos independientes, con una misma distribución de probabilidad y con esperanza µ y varianza σ TEOREMA DE BERNOULLI GENERALIZADO > 0 Dada ua sucesó x1, x, x3,... x dos a dos depedetes, co ua msma dstrbucó de probabldad y co esperaza µ y varaza lím Se verfca que P x µ = 1 ó lím P x µ > = 0 El límte,

Más detalles

TEMA 2: LOS NÚMEROS COMPLEJOS

TEMA 2: LOS NÚMEROS COMPLEJOS Matemátcas º Bachllerato. Profesora: María José Sáche Quevedo TEMA : LOS NÚMEROS COMPLEJOS. LOS NÚMEROS COMPLEJOS Relacó etre los úmeros complejos y los putos del plao. Afjo de u úmero complejo. Cojugado

Más detalles

El estudio de autovalores y autovectores (o valores y vectores propios) de matrices

El estudio de autovalores y autovectores (o valores y vectores propios) de matrices Tema V DIAGONALIZACIÓN POR TRANSFORMACIONES DE SEMEJANZA Objetvos Presetar los coceptos de autovalor y autovector, los cuales tee gra mportaca e las aplcacoes práctcas (tato es así, que podría decrse que

Más detalles

Este documento es de distribución gratuita y llega gracias a El mayor portal de recursos educativos a tu servicio!

Este documento es de distribución gratuita y llega gracias a  El mayor portal de recursos educativos a tu servicio! Este documeto es de dstrbucó gratuta y llega gracas a Ceca Matemátca www.cecamatematca.com El mayor portal de recursos educatvos a tu servco! INTRODINTRODUCCIÓN D etro del estudo de muchos feómeos de

Más detalles

MAT2715 VARIABLE COMPLEJA II Ayudantia 8 Rodrigo Vargas

MAT2715 VARIABLE COMPLEJA II Ayudantia 8 Rodrigo Vargas PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DE CHILE FACULTAD DE MATEMÁTICAS MAT2715 VARIABLE COMPLEJA II Ayudatia 8 Rodrigo Vargas 1. Si Ω es u domiio e C. Demuestre que existe ua sucesió K } de subcojutos compactos

Más detalles

α β la cual puede presentar

α β la cual puede presentar 5.4 Covergecia de ua serie de Fourier 8 5.4 Covergecia de ua serie de Fourier Teorema de covergecia de las series de fourier Ua serie de Fourier es ua fució ( ) f x cotiua e [, ] α β la cual puede presetar

Más detalles

CÁLCULO NUMÉRICO (0258)

CÁLCULO NUMÉRICO (0258) CÁLCULO NUÉRICO (58) Tema 4. Apromacó de Fucoes Juo. Ecuetre los polomos de meor grado que terpola a los sguetes cojutos de datos plateado y resolvedo u sstema de ecuacoes leales: 7 y 5-4 7 y 4 9 6.5.7.

Más detalles

Comportamiento Mecánico de Sólidos Capítulo II. Introducción al análisis tensorial. Tensores. x 3 A 3. Figura 1. Componentes de un vector.

Comportamiento Mecánico de Sólidos Capítulo II. Introducción al análisis tensorial. Tensores. x 3 A 3. Figura 1. Componentes de un vector. Comportameto Mecáco de Sóldos Capítulo II. Itroduccó al aálss tesoral. Itroduccó al aálss tesoral esores Es aquella catdad físca que después de ua trasformacó de coordeadas (que obedezca certas reglas),

Más detalles

x x x x x Y se seguía operando

x x x x x Y se seguía operando . INTRODUCCIÓN. DEFINICIONES UNIDAD : Números complejos Cuado se teta resolver ecuacoes de segudo grado como por ejemplo x 4x 0, se observa que o 4 6 5 4 6 tee solucoes reales x x, pues o exste raíces

Más detalles

PROPIEDADES DE LAS SUCESIONES. Un tipo importante de sucesiones son las llamadas sucesiones monótonas.

PROPIEDADES DE LAS SUCESIONES. Un tipo importante de sucesiones son las llamadas sucesiones monótonas. ANÁLISIS MATEMÁTICO BÁSICO. PROPIEDADES DE LAS SUCESIONES. U tipo importate de sucesioes so las llamadas sucesioes moótoas. Defiició.. a: Ua sucesió de úmeros reales ( ) = se llama moótoa creciete si +

Más detalles

Escrito. 1) Transforma a las bases indicadas:

Escrito. 1) Transforma a las bases indicadas: Escrto ) Trasforma a las bases dcadas: a. 765 base (0) b. AB base 7 0 (6) base ) Halla los dígtos a y b sabedo que: aam 6 ( 5 ) mam( 6 ) 3) Trasforma a la base dcada usado ua tabla de correspodeca.. 00

Más detalles

CAPÍTULO 20: NÚMEROS COMPLEJOS (II)

CAPÍTULO 20: NÚMEROS COMPLEJOS (II) CAPÍTULO 0: ÚMEROS COMPLEJOS (II) Date Guerrero-Chaduví Pura, 05 FACULTAD DE IGEIERÍA Área Departametal de Igeería Idustral y de Sstemas CAPÍTULO 0: ÚMEROS COMPLEJOS (II) Esta obra está bajo ua lceca Creatve

Más detalles

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Probabldad y Estadístca Meddas de tedeca Cetral MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL E la udad ateror se ha agrupado la ormacó y además se ha dado ua descrpcó de la terpretacó de la ormacó, s embargo e ocasoes

Más detalles

Probabilidad ( A) Los axiomas de la probabilidad. φ = el conjunto vacío A B = A y no B C

Probabilidad ( A) Los axiomas de la probabilidad. φ = el conjunto vacío A B = A y no B C Los axomas de la probabldad obabldad El prmer paso para descrbr la certdumbre es cosderar el cojuto de posbles resultados obtedos a partr de u expermeto aleatoro. Este cojuto es llamado espaco muestral

Más detalles

Inferencia Estadística

Inferencia Estadística Ifereca Estadístca Poblacó y muestra Coceptos y defcoes Muestra Aleatora Smple (MAS) Cosderemos ua poblacó, cuya fucó de dstrbucó esta dada por F(), la cual está costtuda por u úmero fto de posbles valores,

Más detalles

CALCULO DIFERENCIAL E INTEGRAL II. Figura 1

CALCULO DIFERENCIAL E INTEGRAL II. Figura 1 TEMA (Últma modcacó 8-7-5 CALCULO DIFERENCIAL E INTEGRAL II DERIVABILIDAD Recordemos el cocepto de dervadas para ucoes de ua varable depedete = (. Para lo cual ormamos el cremeto de la ucó = ( + - ( El

Más detalles

Especialista en Estadística y Docencia Universitaria PRUEBAS DE NORMALIDAD MÉTODO DE KOLMOGOROV SMIRNOV

Especialista en Estadística y Docencia Universitaria PRUEBAS DE NORMALIDAD MÉTODO DE KOLMOGOROV SMIRNOV Especalsta e Estadístca y Doceca Uverstara PRUEBAS DE NORMALIDAD MÉTODO DE KOLMOGOROV SMIRNOV Tal vez el método más recomedable para el caso e que F(x) es ua dstrbucó cotua es el método para ua muestra

Más detalles

Tarea 1 y 2. Problema 1. Calcula el supremo y el ínfimo de los siguientes conjuntos.

Tarea 1 y 2. Problema 1. Calcula el supremo y el ínfimo de los siguientes conjuntos. Cálculo Tarea y Problema. Calcula el supremo y el ífimo de los siguietes cojutos. a) A = {x : 0 x }. Es imediato que sup A = e íf A = 0. b) A = {x : 0 < x < }. Es imediato que sup A = e íf A = 0. c) A

Más detalles

Una nota sobre los polinomios de Bernoulli, Euler y Genocchi de orden negativo

Una nota sobre los polinomios de Bernoulli, Euler y Genocchi de orden negativo Revista del programa del matemáticas (015 Pag. 51-58 Ua ota sobre los poliomios de Beroulli, Euler y Geocchi de orde egativo A ote o egative order Beroulli, Euler ad Geocchi polyomials William RAMÍREZ

Más detalles

CENTRO DE MASA centro de masas centro de masas

CENTRO DE MASA centro de masas centro de masas CENTRO DE ASA El cetro de masas de u sstema dscreto o cotuo es el puto geométrco que dámcamete se comporta como s e él estuvera aplcada la resultate de las fuerzas exteras al sstema. De maera aáloga, se

Más detalles

Introducción a las Funciones Vectoriales (Funciones de R R n ) 1. Funciones de R en R n (Funciones Vectoriales)

Introducción a las Funciones Vectoriales (Funciones de R R n ) 1. Funciones de R en R n (Funciones Vectoriales) Itroducció a las Fucioes Vectoriales (Fucioes de R R 1 Fucioes de R e R (Fucioes Vectoriales Llamaremos fució vectorial de variable real o simplemete fució vectorial, a aquellas co domiio e u subcojuto

Más detalles

de los vectores libres del plano. Recordemos que la operación de sumar vectores verificaba las siguientes propiedades: se cumple que u + v = v + u

de los vectores libres del plano. Recordemos que la operación de sumar vectores verificaba las siguientes propiedades: se cumple que u + v = v + u FUNDAMENTOS DE LOS ESPACIOS VECTORIALES ABSTRACTOS Prmeros ejemplos. Cosderemos el cojuto V de los vectores lbres del plao. Recordemos que la operacó de sumar vectores verfcaba las sguetes propedades:

Más detalles

1 Consistencia de M-estimadores

1 Consistencia de M-estimadores Cosistecia de M-estimadores Supogamos que se tiee ua familia de desidades p(x; ) discreta o cotiua dode 2 R. Tomemos ua fució (x; ) : R 2 R llamemos (; ) = E ( (x; )). Supodremos que para todo 2 se cumple

Más detalles

LECTURA 02: DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS (PARTE I) DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS EN PUNTOS AISLADOS

LECTURA 02: DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS (PARTE I) DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS EN PUNTOS AISLADOS Uversdad Católca Los Ágeles de Cmbote LECTURA 0: DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS (PARTE I) DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS EN PUNTOS AISLADOS TEMA : DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS: DEFINICIÓN Y CLASIFICACIÓN

Más detalles

Departamento de Matemáticas

Departamento de Matemáticas MA5 Clase 5: Series de potecias. Operacioes co series de potecias. Series de potecias Elaborado por los profesores Edgar Cabello y Marcos Gozález Cuado estudiamos las series geométricas, demostramos la

Más detalles

CAPÍTULO IV NÚMEROS COMPLEJOS E INDUCCIÓN MATEMÁTICA

CAPÍTULO IV NÚMEROS COMPLEJOS E INDUCCIÓN MATEMÁTICA NÚMEROS COMPLEJOS E INDUCCIÓN MATEMATICA 55 CAPÍTULO IV NÚMEROS COMPLEJOS E INDUCCIÓN MATEMÁTICA 4. INTRODUCCIÓN Los úmeros Complejos costtuye el mímo cojuto C, e el que se puede resolver la ecuacó x a

Más detalles

Funciones Exponencial y Logaritmo

Funciones Exponencial y Logaritmo . 9th May 2007 La fució expoecial Itroducció. Recuerdo Sabemos lo siguiete para la sucesió a = + h ) Si lim h 2, 0) etoces lim a = 0. 2 Si lim h / [ 2, 0] etoces lim a o existe. 3 Si lim h = 0 y lim h

Más detalles

3.2. Teoremas de Dini

3.2. Teoremas de Dini 3.2. TEOREMAS DE DINI 63 3.2. Teoremas de Dii Defiició 3.11. Sea X u espacio métrico y {f } ua sucesió e C(X). Decimos que la sucesió {f } es moótoa e si para todo x X se cumple f (x) f +1 (x), 1, o bie

Más detalles

CLAUSURA ALGEBRAICA Y NÚMEROS COMPLEJOS

CLAUSURA ALGEBRAICA Y NÚMEROS COMPLEJOS Clausura algebraica y úmeros complejos CLAUSURA ALGEBRAICA Y NÚEROS COPLEJOS. Itroducció Nos pregutamos Porqué o podemos resolver ciertas ecuacioes poliómicas e u determiado campo de úmeros?. Geeralmete,

Más detalles

La Metodología de la Verosimilitud Empírica

La Metodología de la Verosimilitud Empírica La Metodología de la Verosmltud Empírca Gozalo Delgado Facultad de Matemátcas, Uversdad Autóoma de Guerrero Méxco deggozalo@aol.com Probabldad y Estadístca Superor Resume Se expoe la metodología de la

Más detalles

La inferencia estadística es primordialmente de naturaleza

La inferencia estadística es primordialmente de naturaleza VI. Ifereca estadístca Ifereca Estadístca La fereca estadístca es prmordalmete de aturaleza ductva y llega a geeralzar respecto de las característcas de ua poblacó valédose de observacoes empírcas de la

Más detalles

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Capítulo 9 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Ua medda de tedeca cetral, es u resume estadístco que muestra el cetro de ua dstrbucó; es decr, por lo geeral, busca el cetro de esa dstrbucó. Exste dferetes tpos

Más detalles

GUÍA DE EJERCICIOS ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

GUÍA DE EJERCICIOS ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA GUÍA DE EJERCICIOS ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Área Matemátcas- Aálss Estadístco Módulo Básco de Igeería (MBI) Resultados de apredzaje Apreder el correcto uso de la calculadora cetífca e modo estadístco, además

Más detalles

MATEMÁTICA MÓDULO 4 Eje temático: Estadística y Probabilidades

MATEMÁTICA MÓDULO 4 Eje temático: Estadística y Probabilidades MATEMÁTICA MÓDULO 4 Eje temátco: Estadístca y Probabldades Empezaremos este breve estudo de estadístca correspodete al cuarto año de Eseñaza Meda revsado los dferetes tpos de gráfcos.. GRÁFICOS ESTADÍSTICOS

Más detalles

MÉTODOS MATEMÁTICOS ESPACIOS DE HILBERT Y OPERADORES LINEALES TEMA 4: OPERADORES LINEALES

MÉTODOS MATEMÁTICOS ESPACIOS DE HILBERT Y OPERADORES LINEALES TEMA 4: OPERADORES LINEALES MÉTODOS MTEMÁTICOS ESPCIOS DE HILBERT Y OPERDORES LINELES Profesora: Mª Cruz Boscá TEM 4: OPERDORES LINELES Notacó: sea L ( L, ) y L ( L, ) dos espacos ormados; sea T u operador leal T : D( T ) < L L,

Más detalles

La propiedad de Dieudonné y la propiedad V de Pelczynsiii sobre los espacios C(íl, E)

La propiedad de Dieudonné y la propiedad V de Pelczynsiii sobre los espacios C(íl, E) La propiedad de Dieudoé y la propiedad V de Pelczysiii sobre los espacios C(íl, E) Por BALTASAR RODRIGUEZ-SAUNAS Recibido: 8 mayo 985 Abstract I this paper obtai a class of separable Baach spaces E verifyig

Más detalles

Curso de Estadística Unidad de Medidas Descriptivas. Lección 2: Medidas de Tendencia Central para Datos Agrupados por Valor Simple

Curso de Estadística Unidad de Medidas Descriptivas. Lección 2: Medidas de Tendencia Central para Datos Agrupados por Valor Simple 1 Curso de Estadístca Udad de Meddas Descrptvas Leccó 2: Meddas de Tedeca Cetral para Datos Agrupados por Valor Smple Creado por: Dra. Noemí L. Ruz Lmardo, EdD 2010 Derechos de Autor 2 Objetvos 1. Calcular

Más detalles

Análisis Matemático IV

Análisis Matemático IV Aálisis Matemático IV Relació 4. Ejercicios resueltos Ejercicio : Estudiar la covergecia putual y uiforme de las siguietes series fucioales e los cojutos que se idica (i) Σ x =! e x e [0, ] Primero, estudiamos

Más detalles

ANalysis Of VAriance ANOVA Análisis de la Varianza. Teresa Villagarcía

ANalysis Of VAriance ANOVA Análisis de la Varianza. Teresa Villagarcía ANalyss Of VArace ANOVA Aálss de la Varaza Teresa Vllagarcía El objetvo del dseño de expermetos Estudar s determados factores fluye sobre ua varable de uestro terés. Por ejemplo: Redmeto de u proceso dustral.

Más detalles

sobre los números de hal y lah

sobre los números de hal y lah Revista de Matemática: Teoría y Aplicacioes 2002 9(2) : 1 6 cimpa ucr ccss iss: 1409-2433 sobre los úmeros de hal y lah Eduardo Piza Volio * Recibido: 12 Feb 2002 Resume E este trabajo se estudia alguas

Más detalles

SOLUCIONES SEGUNDA HOJA EJERCICIOS 1º BACHILLER CIENCIAS. Ejercicio nº 1.- a) Calcula, utilizando la definición de logaritmo:

SOLUCIONES SEGUNDA HOJA EJERCICIOS 1º BACHILLER CIENCIAS. Ejercicio nº 1.- a) Calcula, utilizando la definición de logaritmo: SOLUCIONES SEGUNDA HOJA EJERCICIOS º BACHILLER CIENCIAS Ejercco º.- a) Calcula, utlado la decó de logartmo: log log log Halla el valor de, aplcado las propedades de los logartmos: log log log Solucó: a)

Más detalles

Práctica 8: Series - Convergencia Uniforme - Espacios de Funciones

Práctica 8: Series - Convergencia Uniforme - Espacios de Funciones Cálculo Avazado Segudo Cuatrimestre de 2005 Práctica 8: Series - Covergecia Uiforme - Espacios de Fucioes Ejercicio. i) E cada uo de los casos siguietes, hallar el límite putual de la sucesió (f ) N deida

Más detalles

Aproximación de polinomios de Bernstein.

Aproximación de polinomios de Bernstein. UNIVERSIDAD CENTRAL DE VENEZUELA FACULTAD DE CIENCIAS ESCUELA DE MATEMÁTICA Aproxmacó de polomos de Berste. Trabajo Especal de Grado presetado ate la lustre Uversdad Cetral de Veezuela por el Br. Jorge

Más detalles

Funciones Integrables. Lema 1. Sena A y B dos conjuntos tales que a A b B ocurre que a b. Sean A A y B B tales que sup A = ínf B entonces.

Funciones Integrables. Lema 1. Sena A y B dos conjuntos tales que a A b B ocurre que a b. Sean A A y B B tales que sup A = ínf B entonces. Uidad Itegrales Múltiples.3 Propiedades de las fucioes itegrables Fucioes Itegrables Lema. Sea A y B dos cojutos tales que a A b B ocurre que a b. Sea A A y B B tales que sup A = íf B etoces sup A = íf

Más detalles

ÁLGEBRA II (LSI PI) VALORES Y VECTORES PROPIOS UNIDAD Nº 6. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnologías UNIVERSIDAD NACIONAL DE SANTIAGO DEL ESTERO

ÁLGEBRA II (LSI PI) VALORES Y VECTORES PROPIOS UNIDAD Nº 6. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnologías UNIVERSIDAD NACIONAL DE SANTIAGO DEL ESTERO 6 ÁLGEBRA II (LSI PI) UNIDAD Nº 6 VALORES Y VECTORES PROPIOS Facultad de Cecas Exactas y Tecologías UNIVERSIDAD NACIONAL DE SANTIAGO DEL ESTERO aa Error! No hay texto co el estlo especfcado e el documeto.

Más detalles

Estadística Espacial. José Antonio Rivera Colmenero

Estadística Espacial. José Antonio Rivera Colmenero Estadístca Espacal José Atoo Rvera Colmeero 1 Descrptores del patró putual Tedeca cetral 1. Meda cetral (Meda espacal). Meda cetral poderada 3. Medaa cetral (medaa espacal) o se utlza amplamete por su

Más detalles

1.1 INTRODUCCION & NOTACION

1.1 INTRODUCCION & NOTACION 1. SIMULACIÓN DE SISEMAS DE COLAS Jorge Eduardo Ortz rvño Profesor Asocado Departameto de Igeería de Sstemas e Idustral Uversdad Nacoal de Colomba jeortzt@ual.edu.co 1.1 INRODUCCION & NOACION Clete Servdor

Más detalles

En esta sección estudiaremos el caso en que se usa un solo "Predictor" para predecir la variable de interés ( Y )

En esta sección estudiaremos el caso en que se usa un solo Predictor para predecir la variable de interés ( Y ) Regresó Leal mple. REGREIÓN IMPLE El aálss de regresó es ua herrameta estadístca la cual utlza la relacó, etre dos o más varables de modo que ua varable pueda ser predcha desde la (s) otra (s). Por ejemplo

Más detalles

Ayudantia 8 - MAT1116

Ayudantia 8 - MAT1116 Ayudatia 8 - MAT1116 14 de Septiembre del 2017 Defiició Puto Adherete: Sea X R, se dice que a es u puto adherete a X, si a = lím x co x X Defiició Clausura de u cojuto: Llamaremos clausura de u cojuto

Más detalles

MÉTODOS MATEMÁTICOS ESPACIOS DE HILBERT Y OPERADORES LINEALES. Profesora: Mª Cruz Boscá TEMA 2: ESPACIOS EUCLÍDEOS Y DE HILBERT

MÉTODOS MATEMÁTICOS ESPACIOS DE HILBERT Y OPERADORES LINEALES. Profesora: Mª Cruz Boscá TEMA 2: ESPACIOS EUCLÍDEOS Y DE HILBERT ÉTODOS ATEÁTICOS ESPACIOS DE HILBERT Y OPERADORES LINEALES Profesora: ª Cruz Boscá TEA : ESPACIOS EUCLÍDEOS Y DE HILBERT Sea u espacio lieal L (X, +, ) sobre el cuerpo k Producto itero o escalar y espacio

Más detalles

Qué es ESTADISTICA? OBJETIVO. Variabilidad de las respuestas. Las mismas condiciones no conducen a resultados exactamente similares PROBLEMA SOLUCIÓN

Qué es ESTADISTICA? OBJETIVO. Variabilidad de las respuestas. Las mismas condiciones no conducen a resultados exactamente similares PROBLEMA SOLUCIÓN Qué es ESADISICA? Es u couto de la rama de las Matemátcas Es algo aburrdo que mplca u motó de cuetas 3 Es u couto de téccas que se puede usar para probar cualquer cosa 4 Es u couto de coocmetos téccas

Más detalles

MATEMÁTICA LIC. Y PROF. EN CS. BIOLÓGICAS NÚMEOROS COMPLEJOS

MATEMÁTICA LIC. Y PROF. EN CS. BIOLÓGICAS NÚMEOROS COMPLEJOS NÚMEOROS COMPLEJOS Defcó: El cojuto de los úmeros complejos es C R R {(, / R y b R} C está formdo por todos los pres ordedos de úmeros reles etre los que defmos u relcó, l guldd, y dos opercoes brs que

Más detalles

Estadística. Tema 2: Medidas de Tendencia Central.. Estadística. UNITEC Tema 2: Medidas de Tendencia Central Prof. L. Lugo

Estadística. Tema 2: Medidas de Tendencia Central.. Estadística. UNITEC Tema 2: Medidas de Tendencia Central Prof. L. Lugo Estadístca Tema : Meddas de Tedeca Cetral. Estadístca. UNITEC Tema : Meddas de Tedeca Cetral 1 Parámetros y Estadístcos Parámetro: Es ua catdad umérca calculada sobre ua poblacó La altura meda de los dvduos

Más detalles

PALABRAS CLAVES: Cadena de Markov, Martingala y Valores propios.

PALABRAS CLAVES: Cadena de Markov, Martingala y Valores propios. Scietia et Techica Año IV, No 39, Septiembre de 2008 Uiversidad Tecológica de Pereira ISSN 0122-1701 459 PROPIEDADES DE LA MATRIZ Properties of the matrix EN UNA CADENA DE MARKOV i a Markov chai RESUMEN

Más detalles

Del correcto uso de las fracciones parciales.

Del correcto uso de las fracciones parciales. Del correcto uso de las fraccoes parcales. Rubé Emauel Madrd García. E este opúsculo haré u aálss de lo que hoy llamamos fraccoes parcales, lo cual o es otra cosa que la descomposcó del cocete etre dos

Más detalles

Universidad de Sonora Departamento de Matemáticas Área Económico Administrativa

Universidad de Sonora Departamento de Matemáticas Área Económico Administrativa Uversdad de oora Departameto de Matemátcas Área Ecoómco Admstratva Matera: Estadístca I Maestro: Dr. Fracsco Javer Tapa Moreo emestre: 05- Hermosllo, oora, a 5 de septembre de 05. Itroduccó E la clase

Más detalles

Curso de Estadística Unidad de Medidas Descriptivas. Lección 3: Medidas de Tendencia Central para Datos Agrupados por Clases

Curso de Estadística Unidad de Medidas Descriptivas. Lección 3: Medidas de Tendencia Central para Datos Agrupados por Clases Curso de Estadístca Udad de Meddas Descrptvas Leccó 3: Meddas de Tedeca Cetral para Datos Agrupados por Clases Creado por: Dra. Noemí L. Ruz Lmardo, EdD 2010 Derechos de Autor Objetvos 1. Der el cocepto

Más detalles

n p(a ) = n p(a ) = n k Nº de casos favorables de A Nº de casos posibles de E p(a) = Capítulo PROBABILIDAD 1. Introducción

n p(a ) = n p(a ) = n k Nº de casos favorables de A Nº de casos posibles de E p(a) = Capítulo PROBABILIDAD 1. Introducción Capítulo VII PROBABILIDAD 1. Itroduccó Se dcaba e el capítulo ateror que cuado u expermeto aleatoro se repte u gra úmero de veces, los posbles resultados tede a presetarse u úmero muy parecdo de veces,

Más detalles

Introducción a las Funciones Vectoriales (Funciones de R R n ) 1. Funciones de R en R n (Funciones Vectoriales)

Introducción a las Funciones Vectoriales (Funciones de R R n ) 1. Funciones de R en R n (Funciones Vectoriales) Itroducció a las Fucioes Vectoriales (Fucioes de R R 1 Fucioes de R e R (Fucioes Vectoriales Llamaremos fució vectorial de variable real o simplemete fució vectorial, a aquellas co domiio e u subcojuto

Más detalles

RELACIÓN ENTRE DOS VARIABLES NUMÉRICAS REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. CORRELACIÓN. realizar el calibrado en análisis instrumental.

RELACIÓN ENTRE DOS VARIABLES NUMÉRICAS REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. CORRELACIÓN. realizar el calibrado en análisis instrumental. RELACIÓN ENTRE DOS VARIABLES NUMÉRICAS REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. CORRELACIÓN Los métodos de regresó se usa para estudar la relacó etre dos varables umércas. Este tpo de problemas aparece co frecueca e el

Más detalles

Números de Bernoulli y su Relación con la Función Zeta de Riemann

Números de Bernoulli y su Relación con la Función Zeta de Riemann Números de Beroulli y su Relació co la Fució Zeta de Riema Jua Camilo Torres Chaves Mayo 9 de 26 Resume Itroducimos los úmeros de Beroulli y demostramos alguas de sus propiedades más importates. Usamos

Más detalles