Espacios con producto interior
|
|
- Salvador Padilla Belmonte
- hace 5 años
- Vistas:
Transcripción
1 Espacos co producto teror [Versó prelmar] Prof. Isabel Arrata Z. Algebra Leal
2 E esta udad, todos los espacos ectorales será reales Sea V u espaco ectoral sobre. U producto teror (p..) e V es ua fucó <, : V x V (u, ) < u, que satsface lo sguete: ) < u + u, < u, + < u, ; u, u ) < αu, α < u, ; α R; u, V ) < u, <, u ; u, V ) 0 <, es posto, < u, se lee producto teror (o producto escalar) etre los ectores u y. R R V Algebra Leal
3 Obseracoes: U espaco co producto teror es u espaco ectoral V co u p.. defdo e él. () Cuado el espaco V es complejo, las codcoes exgdas para que ua fucó sea p.. so dferetes. A saber, < u, <, u ; u, V. () S (V, <, ) es u espaco co p.., etoces ) < u, + < u, + < u, ; u,, ) < u, α α < u, ; α R; u, V V Algebra Leal
4 Más aú, < u, α α u, α < u,,..., α V, α () S (V, <, ) es u espaco co p.., etoces <, 0 0,..., α < u, R ; (4) E u espaco ectoral V puede estar defdos aros p.. Por ejemplo, las sguetes fucoes costtuye p.. e R f( (x, y), (a, b) ) xa + yb g( (x, y), (a, b) ) xa ya xb + 4yb Algebra Leal 4
5 Ejemplos de espacos co p.. Para úmero atural, los espacos R, M ( R ) y P [x] so espacos co p.., s se cosdera: < (x,..., x respectamete. < ), < p(x), (y A,,..., y B q(x) ) tr(b 0 t A) p(x) x q(x) Ejercco: Demuestre que efectamete las fucoes <, defdas ates so p.. e los respectos espacos. y dx Algebra Leal 5
6 E lo que sgue, sempre que o se dga algo e cotraro, los espacos R, M( R) y P [x] se cosderará co los productos terores defdos ates que so llamados p.. caócos o usuales. Ejercco: Calcule a) < (, -5,, -), (7, 4, -, b) <, c) < x + 5, x + Algebra Leal 6
7 Defcoes: Sea V u espaco co p.. <,. ) La orma o logtud del ector de V es el úmero real <, ) La dstaca etre los ectores u y de V es d (u, ) u - ) El ector de V se dce utaro s. S el ector de V, 0, o es utaro, etoces lo es. Por ejemplo, el ector (, 0, 4) o es utaro puesto que 5, pero 4, 0, lo es. 5 5 Algebra Leal 7
8 Ejercco: Calcule la orma de u y la dstaca etre u y u + s u (-, 0, 4, 0) y (, -5,, 6) 4 so ectores de. R 4 7 Ejercco: S A, B 5 calcule la logtud de A y de A B. M( R), Ejercco: Muestre ejemplos de ectores utaros u, u, u de los espacos R, M( R) y P [x] que o sea los de la base caóca de esos espacos. Algebra Leal 8
9 Obseracoes: S x R, x < x, x x x S (x, y ) R, <, x + y Cocde co lo apreddo: dstaca etre dos putos del plao y (x, y) x Algebra Leal 9
10 S (x, y, z) R, <, x + y + z (x, y, z) Algebra Leal 0
11 S (V, <, ) es u espaco co p.., se puede demostrar que: ) ) ) ) α + 0 ; 0 u α ; V 0 α R, + u ; V, u V Algebra Leal (Desgualdad tragular) No es dfícl demostrar ), ) y ) aterores. La demostracó de ) es cosecueca de otro teorema coocdo como la Desgualdad de Cauchy-Schartz: <, u u ;, u dádose la gualdad s y sólo s y u so lealmete depedetes. V
12 S (V, <, ) es u espaco co p.., las propedades eucadas para la orma permte demostrar lo sguete para la dstaca etre ectores: d(, ) ) ) ) ) d(, u) d(, u) d(, u) d(, u) 0 ; 0 d(u, d(, ); ), + u u, V d(, u u) Algebra Leal ; V, u, V (Desgualdad tragular)
13 La Desgualdad de Cauchy-Schartz le da setdo a la sguete defcó: Defcó: Sea V u espaco co p.. <,. El águlo ϑ etre los ectores u y de V es tal que cos ϑ < u, u ϑ ϑ < u, cos u Algebra Leal
14 Ejemplo: Calculemos el alor del úmero real k para que el águlo formado por los ectores u (, k, ) y (,, 0) sea π radaes. ϑ cos k + + k π k + k 0 k + 4 Ejercco: Calcule el águlo etre los ectores a) u (, -4, ) y u (-5,, -) b) (, -,, -) y (, 0,, 5) Algebra Leal 4
15 Defcó: Sea V u espaco co p.. <,. Se dce que: ) Los ectores u, de V so ortogoales o perpedculares s < u, 0. ) El cojuto S de ectores de V es u cojuto ortogoal s todos sus elemetos so ortogoales etre sí. ) El cojuto S es ortoormal s es ortogoal y todos sus elemetos so utaros. u < u, o Algebra Leal 5
16 Por ejemplo, e R los ectores u (a, b) y (-b, a) so ortogoales puesto que < u, 0. Sea B {e,...., e } la base caóca de R. Los ectores de B tee la sguete característca: s j < e, e j 0 s j E cosecueca, B es u cojuto ortogoal. Más aú, B es u cojuto ortoormal puesto que e < e, e, Algebra Leal 6
17 Obseracoes: Sea V espaco co p.. <,. El ector 0 es ortogoal a todos los ectores de V. E efecto, s es cualquer ector de V, podemos escrbr <, 0 <, <, 0 <, 0 0. S S es u cojuto ortogoal de ectores de V, <, 0 + <, 0 S o / S pues u <, u es u cojuto ortoormal <, u 0 u Algebra Leal 7
18 Ejemplo: Determemos todos los alores reales de k de modo que los ectores u (k,, k) y (k,, -7) sea ortogoales. < u, 0 k + 6 7k 0 (k )(k )(k + ) 0 k o k o k - Ejercco: Para qué alores del úmero real k los sguetes ectores so ortogoales (p.. usuales): a) u (k,,, k) y u (4, k, k + 0, k) b) p(x) x y q(x) x k c) k 4 A y B k Algebra Leal 8 k
19 Teorema de Ptágoras: Sea V u espaco co p.. <, y sea u, ectores de V tales que u. Etoces u + u + Ejercco: Sea V espaco co p.. <,. Demuestre que para todo u, ectores de V se tee que: u + + u ( u + ) (Ley del Paralelógramo) Algebra Leal 9
20 Complemeto ortogoal Resolamos el sguete problema: Sea S { (, -, ), (-, 5, -) } R. Ecotrar dos ectores utaros y ortogoales a los ectores de S. a) Queremos (x, y, z) tales que <(x, y, z), (, -, ) 0 y <(x, y, z), (-, 5, -) 0. Por lo tato debemos resoler x y + z x + 5y z 0 0 Obteemos ftas solucoes para este sstema: (, - 5, ) λ ; λ R Algebra Leal 0
21 b) Escojamos dos de estas solucoes: (-, -5, ) y (, 5, -); etoces y so ortogoales a los ectores de S. c) Pero y o so utaros puesto que 95. d) Etoces los ectores y u u satsface lo peddo. Algebra Leal
22 Defcó: Sea V u espaco co p.. <, y S V. El complemeto ortogoal de S es el cojuto, S { V / x, x S} { V / <, x 0, x S} Ejemplo: S S {(, -, ), (-, 5, -)} R (problema precedete), etoces el complemeto ortogoal de S es S {(x, y,z) R < { (-, {(x, y, z) R - 5, ) / } < < / x (x, y, z), (, -, - y + z 0 ) (x, y, z), (-, 5, - ) - x 0 0 } + 5y - z 0 } Algebra Leal
23 S V es u espaco co p.. co elemeto cero 0 V, etoces y 0 V V. { } V { } Algebra Leal 0 V Teorema: Sea V u espaco co p.. <, y S V, S Φ. Etoces S es u subespaco ectoral de V. Efectamete, como 0 es ortogoal a todos los ectores de V, e partcular 0 es ortogoal a todos los ectores de S; luego 0 S. Además u, S < u, x < u +, x 0 u + S < u, x <, x 0, + < x S, x 0, x S
24 Falmete, α R y u S < αu, x α < u, x α 0 0, x S αu S α R y < u, x 0, x S Ejercco: Cosdere el espaco M (R) co p.. usual. Determe el complemeto ortogoal del cojuto T, 5 0-4, - - Cuál es el complemeto ortogoal de T s se cosdera el p.. < A, B tr ( A t B)? Algebra Leal 4
25 Obseracoes:. Sea V espaco co p.. <, y W u subespaco de V tal que W < {,...., k }. Etoces, Efectamete, W {,..., } W Por otra parte, sea, {,..., k W,,...,k {,..., k} k} y α αkk, co α,..., αk R W, <, α <, αk <, k 0 es decr, W etoces y Algebra Leal 5
26 . Sea V espaco co p.. <, de dmesó fta y W u subespaco de V. Etoces, dm W + dm W dm V Ejercco: y V W W Ejercco: Sea W el subespaco de R, W < {(,, ), (-, 0, ), (-, 4, 5)}. Determe la dmesó del complemeto ortogoal de W. Ecuetre ua base para el complemeto 4 ortogoal del subespaco de R, U {(x, y, z, u) / x + y + z u 0 y x z + u 0} Algebra Leal 6
27 Bases ortogoales - ortoormales Teorema: Sea V u espaco co p.. <,. Todo cojuto S ortogoal de ectores o ulos de V es lealmete depedete. E efecto, sea S {,...., k } ortogoal y tal que 0,. Sea α..., α R tales que α α 0 ; etoces, k k k,,...,k, < α, α α α α 0 <, <, α α 0 k k k 0 <, k 0 Luego S es l.. 0 Algebra Leal 7
28 Cosecueca del Teorema ateror es: S S es u cojuto ortogoal de ectores o ulos de V, etoces card(s) dm(v) Sea V u espaco co p.. <, de dmesó fta. Sabemos que V posee bases pero éstas o so ecesaramete ortogoales (ortoormales). La costruccó de ua base ortogoal (ortoormal) a partr de ua base del espaco V es u resultado mportate coocdo como Proceso de ortogoalzacó de Gram-Schmdt. Algebra Leal 8
29 Proceso de ortogoalzacó de Gram-Schmdt Sea B {,..., } base de V, espaco co producto teror <,. Proceda a cosderar los ectores:... < < <,,, - - Etoces B O {,..., } es ua base ortogoal de V. Algebra Leal 9 - <, <,...
30 { } Además, B o,..., es ua base ortoormal de V. Cómo fucoa este Proceso? Para compreder el proceso, defamos la proyeccó del ector e el ector u como <, u pru ( ) u u pr u () u Algebra Leal 0
31 Etoces los ectores y de la base B O so: pr () <, pr ( ) Algebra Leal
32 Ejemplo: Sea B la base de R, B {(, -, ), (, 0, ), (,, )}. A partr de la base B costruyamos ua base ortoormal para R. (, -,) < (,0,), (,-,) (, 0,) (,-,) (,, < (,,), (,, ) (, (,, ) - ) 5 (, (,,, ) ), - ) (, (,-,), (, -,) ) - (,0,) - < (,,),(,-,) (,-,) (,-,) (-,0, ) (,-,) Algebra Leal
33 Etoces, B (, -,), (,, ), (-, 0, o ) es ua base ortogoal de R. 6 Como,,, B o (,-,), (,,), (,0, ) 6 es ua base ortoormal de R. Ejercco: { } Ecuetre ua base ortogoal para R a partr de la base B {(,, ), (0,, ), ( 0, 0, )}. Algebra Leal
34 Ejercco: Aplque el Proceso de ortogoalzacó de Gram-Schmdt a las sguetes bases de R : a) B {(,, 0), (-,, ), (, 0, )} b) B {(,, 0), (, 0, ), ( 0,, )} Ejercco: Ecuetre ua base ortogoal para los 4 sguetes subespacos de R y M (R): U {(x, y, z, u) / x + y 0 y z + u 0} a b M ( R) / a 0 c 0 c d W Algebra Leal 4
35 Algebra Leal 5 Obseracó: S V es u espaco co p.. <, de dmesó fta y B o {,...., } es ua base ortogoal de V, las coordeadas del ector de V co respecto a la base B o so. E efecto, como, para cada,...,,, < α α,,....,,...., α < α < α + + < α α + + α < <
36 Proyeccó ortogoal Sea V u espaco co p.. <, y W u subespaco de V co base ortogoal {,.., k }. La proyeccó ortogoal del ector de V e el subespaco W es el ector pr ( ) k <, W W pr W () Algebra Leal 6
37 La aplcacó p : V W ; defda por p(), se llama proyeccó ortogoal de V e W. Ejemplo: E R cosderemos el subespaco W geerado por S {(, -, ), (5, -, 0)} y determemos la proyeccó ortogoal del ector (4, -, 6) e W. ) S es ua base de W pero S o es ortogoal. ) Aplcamos a S el Proceso de Gram-Schmdt y obteemos S 0 {(, -, ), (, 0, -)} base ortogoal de W. ) La proyeccó ortogoal de e W es: (, -, ) (, 0, - ) Algebra Leal 7
38 Ejercco: Ecuetre la proyeccó ortogoal del ector (,, -) de R e el subespaco U {(x, y,z) / x y z 0} Ejercco: Sea W <{(,0,,0), (,0,,0), (,,4,)}. Determe la proyeccó ortogoal de (,,,-) e W. Ejercco: Ecuetre la proyeccó 0 0 ortogoal de A e el subespaco de M (R) geerado por. y Algebra Leal 8
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 detallesEl 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 detallesÁLGEBRA 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 detallesESPACIOS 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 detallesde 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 detallesGUÍA 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 detallesCAPITULO 2º VECTORES Y ESPACIOS VECTORIALES - 1. Ing. Diego A. Patiño G. M.Sc., Ph. D.
CAPITULO º VECTORES Y ESPACIOS VECTORIALES - Ig. Dego A. Patño G. M.Sc., Ph. D. Vectores Efoque mecáco: defcó asocada a magtud y dreccó. Sgfcado físco. Restrgdo a 3 dmesoes. E. elocdad, aceleracó, campo
Más detalles1.3. 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 detallesIntroducción 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 detallesLOS 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 detallesX = 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 detallesCAPÍTULO 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 detallesx 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 detallesMÉTODOS MATEMÁTICOS ESPACIOS DE HILBERT Y OPERADORES LINEALES 1. ESPACIOS LINEALES. x = x x L. ε es el elemento neutro de la ley del producto ( )
ÉTODOS ATEÁTICOS TEA 0: REPASO ÁLGEBRA ESPACIOS DE HILBERT Y OPERADORES LINEALES Profesora: ª Cruz Boscá ESPACIOS LINEALES Espaco leal L sobre u cuerpo (comutatvo) Λ U espaco leal (o vectoral) L sobre
Más detallesDécimo primera clase. Repaso de álgebra lineal
Uversdad Dstrtal Fracsco José de Caldas - Aálss de Señales y Sstemas - Marco A. Alzate Décmo prmera clase. Repaso de álgebra leal El álgebra leal juega u papel fudametal e la teoría de señales y sstemas,
Más detalles2.5. 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 detalles1. 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 detallesMÉTODOS 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 detallesGENERALIDADES SOBRE MÓDULOS
GENERALIDADES SOBRE MÓDULOS Presetar el Z -módulo Z como cocete de u Z -módulo lbre Hacer lo msmo para el grupo de Kle Calcular los auladores de los sguetes módulos: a) El Z -módulo Z Z 6 b) El Z -módulo
Más detallesFEM-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 detallesque 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 detallesTEMA 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 detallesNúmeros Complejos PREGUNTAS MÁS FRECUENTES
Repaso de º de Bachllerato Números Complejos PREGUNTAS MÁS FRECUENTES. Qué es la udad magara? Es u elemeto del que coocemos úcamete su cuadrado:.obvamete, o se trata de u úmero real.. Qué es u úmero complejo?
Más detallesLa 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 detallesTema 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 detallesInferencia 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 detallesProbabilidad ( 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. Si vamos calculando así las potencias n-ésimas de la unidad imaginaria, descubriremos que son cíclicas y que cada 4 términos se repiten: ( )
Los úmeros complejos surje a ra de ecuacoes de la forma x + 0 Exste u certo paralelsmo etre este cuerpo el plao, cocretamete, lo que ha es ua correspodeca buívoca, es decr, ua relacó bectva etre C R R
Más detallesCAPITULO 2º FUNCIONES DE VECTORES Y MATRICES_01. Ing. Diego Alejandro Patiño G. M.Sc, Ph.D.
CPIULO 2º FUNCIONES DE VECORES Y MRICES_ Ig. Dego lejadro Patño G. M.Sc, Ph.D. Fucoes de Vectores y Matrces Los operadores leales so fucoes e u espaco vectoral, que trasforma u vector desde u espaco a
Más detallesCÁLCULO 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. Algebraicamente se obtienen diferentes ecuaciones: v u Op v y es otro vector con el mismo módulo, la
6 CAPÍTULO : GEOMETRÍA EN EL ESPACIO - VECTORES. GEOMETRÍA DEL PLANO A lo largo de los crsos pasados estdamos la geometría del plao co los sgetes elemetos fdametales: Pto: Poscó e el plao qe por coeo defmos
Más detallesCuando un sistema se encuentra en un estado cuántico dado, podemos considerar que se encuentra parcialmente en otros 2 ó + estados.
Estado cuátco: Prcpo de superposcó de los estados: Cualquer movmeto o perturbado que esté restrgdo por tatas codcoes como sea posble teórcamete s que exsta terferecas o cotradccoes etre ellas. Estado e
Más detallesProbabilidad. 1. Experimentos aleatorios Espacio muestral asociado a un experimento aleatorio Sucesos... 3
Probabldad PROBBILIDD. Expermetos aleatoros... 2 2. Espaco muestral asocado a u expermeto aleatoro. 3 3. Sucesos... 3 4. El álgebra de Boole de los sucesos... 4 5. Frecuecas. Propedades... 6 6. Defcó axomátca
Más detalles(Véase el Ejercicio 13 Beneficio de los bancos )
étodos de Regresó- Grado e Estadístca Empresa Tema 3 /3 étodos de Regresó- Grado e Estadístca Empresa Tema 3 /3 Tema 3. El modelo de regresó múltple. Hpótess báscas. El modelo. as pótess báscas. Estmacó
Más detallesANTES DE COMENZAR RECUERDA
ANTES DE COMENZAR RECUERDA 00 Po tres ejemplos de úmeros reales que o sea racoales, y otros tres ejemplos de úmeros reales que o sea rracoales. Respuesta aberta. Tres úmeros reales que o sea racoales:,
Más detallesTransformada 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 detallesPráctica 11. Calcula de manera simbólica la integral indefinida de una función. Ejemplo:
PRÁCTICA SUMAS DE RIEMAN Práctcas Matlab Práctca Objetvos Calcular tegrales defdas de forma aproxmada, utlzado sumas de Rema. Profudzar e la compresó del cocepto de tegracó. Comados de Matlab t Calcula
Más detallesEscrito. 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 detallesCALCULO 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 detallesProbabilidad. 1. Experimentos aleatorios Espacio muestral asociado a un experimento aleatorio Sucesos... 3
Probabldad PROBABILIDAD 1. Expermetos aleatoros... 2 2. Espaco muestral asocado a u expermeto aleatoro. 3 3. Sucesos... 3 4. El álgebra de Boole de los sucesos... 4 5. Frecuecas. Propedades... 6 6. Defcó
Más detallesAPROXIMACIÓN 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 detallesOrden 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 detallesn 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 detallesINSTITUTO TECNOLÓGICO DE APIZACO PROBABILIDAD AXIOMAS Y TEOREMAS DE LA PROBABILIDAD.
NSTTUTO TECNOLÓGCO DE ZCO Estadístca OLDD XOMS Y TEOEMS DE L OLDD. DEFNCONES DE L OLDD. La palabra probabldad se utlza para cuatfcar uestra creeca de que ocurra u acotecmeto determado. Exste tres formas
Más detallesTema 2: Distribuciones bidimensionales
Tema : Dstrbucoes bdmesoales Varable Bdmesoal (X,Y) Sobre ua poblacó se observa smultáeamete dos varables X e Y. La dstrbucó de frecuecas bdmesoal de (X,Y) es el cojuto de valores {(x, y j ); j } 1,, p;
Más detallesExperimento determinístico. Aquellos que dan lugar al mismo resultado siempre que se realicen bj bajo las mismas condiciones.
Tema 3. Espacos de Probabldad. Defcó axomátca y propedades báscas de la Probabldad 3.. Itroduccó. Feómeos y expermetos aleatoros. Álgebra de sucesos E este tema se establece ls ocoes báscas para el desarrollo
Más detallesDada 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 detallesRespuesta. Si 100 manzanas es una muestra suficientemente grande podemos ocupar el TCL. Por lo tanto:
Curso: Estadístca Iferecal (ICO 8306) Profesores: Esteba Calvo, Pablo Huechapa y Omar Ramos Ayudates: José T. Meda, Fabo Salas y Daela Vlches PROBLEMA Cosdere que Ud. es dueño de u campo que produce mazaas,
Más detallesEXISTENCIA DE UNA FUNCIÓN NO LINEAL, CONTINUA Y BIYECTIVA EN l CON INVERSA DISCONTINUA EN TODO PUNTO
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
Más detallesMatemáticas 1 1 EJERCICIOS RESUELTOS: Números Complejos. Elena Álvarez Sáiz. Dpto. Matemática Aplicada y C. Computación. Universidad de Cantabria
Matemátcas EJERCICIOS RESUELTOS: Números Complejos Elea Álvare Sá Dpto. Matemátca Aplcada y C. Computacó Uversdad de Catabra Igeería de Telecomucacó Fudametos Matemátcos I Ejerccos: Números Complejos Iterpretacó
Más detalleses toda la línea determinada por estos dos puntos, mientras que el conjunto de todas las combinaciones convexas es el segmento de línea que une a
5 dsttos Cosecuetemete el cojuto de tods ls combcoes fes de dos putos R es tod l líe determd por estos dos putos metrs que el cojuto de tods ls combcoes coves es el segmeto de líe que ue y. Obvmete cd
Más detallesSOLUCIONES 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 detallesDivisión de Estadísticas y Proyecciones Económicas (DEPE) Centro de Proyecciones Económicas (CPE)
Comsó Ecoómca para Amérca Lata y el Carbe (CEPAL Dvsó de Estadístcas y Proyeccoes Ecoómcas (DEPE Cetro de Proyeccoes Ecoómcas (CPE Estmacó Putual de Parámetros Chrsta A. Hurtado Navarro Mayo, 006 Estmacó
Más detallesIntensificación 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 detallesVectores y matrices. x 1. x 2. x n. vector columna. X x 1, x 2,...,x n vector fila. a 11 a a 1m. a 21 a a 2m... a n1 a n2...
Vectores y matrices x 1 X x 2. x vector columa X x 1, x 2,...,x vector fila a 11 a 12... a 1m A a 21 a 22... a 2m............ a 1 a 2... a m Matriz traspuesta a 11 a 21... a 1 A a 12 a 22... a 2............
Más detallesTRABAJO 2: Variables Estadísticas Bidimensionales (Tema 2).
TRABAJO : Varables Estadístcas Bdmesoales (Tema ). Téccas Cuattatvas I. Curso 07/08. APELLIDOS: NOMBRE: GRADO: GRUPO: DNI (o NIE): A: B: C: D: E los eucados de los ejerccos que sgue aparece los valores
Más detalles4. Fórmula de Lagrage El polomo de terpolacó de Hermte, p (x, de la fucó f e los putos dsttos x,,x admte la expresó: p( x f (x L (x + f '(x L (x, (Fór
Capítulo 4 Iterpolacó polomal de Hermte E determadas aplcacoes se precsa métodos de terpolacó que trabaje co datos prescrtos de la fucó y sus dervadas e ua sere de putos, co el objeto de aumetar la aproxmacó
Más detallesEjercicios para exámenes de Matemáticas (CCAA y CTA) Vectores
Ejercicios para exámees de Matemáticas (CCAA y CTA Vectores Jua-Miguel Gracia 7 de octubre de 014 Ejercicio Sea a, b vectores de R 5 que satisface a = 10, a + b = 11, a b = 9 Demostrar que existe u β R
Más detallesTEMA 1 PROBABILIDAD 1/10. Ejemplos : E y E
wwwovauedes/webpages/ilde/web/dexhtm e-mal: mozas@elxuedes TEMA PROAILIDAD SUCESOS Exste feómeos o expermetos que, repetdos e détcas codcoes, sempre proporcoa el msmo resultado, a los que llamaremos determstas,
Más detallesUnidad 2. Reactores Continuos
Reactores Químcos: Udad Udad Reactores otuos Reactores cotuos so aquellos e los cuales, de maera cotua, se almeta los reactvos y també, de maera cotua se extrae los productos Detro de esta clasfcacó, de
Más detallesUNIDAD 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{ a 1, a 2,..., a } n. Cualquier vector n
Deparameo de Aálss Ecoómco UNIVERSIDAD DE ZARAGOZA Tema 3: Formas cuadrácas reales Para odo el ema, se cosdera e R u ssema de refereca (o base) dado { a 1, a 2,..., a }. Cualquer vecor x R se escrbe de
Más detallesLOS 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 aalzó el sgo
Más detalles4º MEDIO: MEDIDAS DE POSICIÓN
4º MEDIO: MEDIDAS DE POSICIÓN També llamadas de cetralzacó o de tedeca cetral. Srve para estudar las característcas de los valores cetrales de la dstrbucó atededo a dsttos crteros. Veamos su sgfcado co
Más detalles1.1 DEFINICIÓN 1.2 ENFOQUE GEOMÉTRICO 1.3 IGUALDAD 1.4 OPERACIONES
Moisés Villea Muñoz Vectores e,,,. DEFINICIÓN. ENFOQUE GEOMÉTRICO. IGUALDAD.4 OPERACIONES Los pares ordeados, que a se ha tratado, so los que llamaremos ectores de. Pero el iterés ahora es ser más geerales.
Más detallesLos Teoremas de Cauchy
Aálss IV Los Teoreas de Cauchy - Teorea Local de Cauchy Fucoes defdas por tegrales Cosdereos dos fucoes coplejas λ, µ defdas e el so cojuto Z del plao coplejo: λ: Z w λ( w) C, µ : Z w µ ( w) C Sea tabé
Más detallesUN VIAJE POR EL MUNDO DE LA PROBABILIDAD
UN VIAJE POR EL MUNDO DE LA PROBABILIDAD AUTORÍA JUAN JOSÉ LEÓN ROMERA TEMÁTICA PROBABILIDAD ETAPA BACHILLERATO Resume E el presete artículo se trata los cotedos relacoados co Probabldad. Se hace u acercameto,
Más detallesMEDIDAS 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 detallesJ O. = r i. por el vector unitario k cuya dirección y sentido son los del semieje positivo OZ:
aletos ísca para Cecas e Igeería 1.1 1.1 Cocepto de sóldo rígdo Al comeo del estudo de la Mecáca, vmos que u sóldo rígdo es u caso partcular de u sstema de partículas materales que se caractera por ser
Más detallesMEDIA ARITMÉTICA. Normalmente se suele distinguir entre media aritmética simple y media aritmética ponderada.
MEDIDAS DE POSICIÓN També llamadas de cetralzacó o de tedeca cetral. Srve para estudar las característcas de los valores cetrales de la dstrbucó atededo a dsttos crteros. Veamos su sgfcado co u ejemplo:
Más detallesProblemas discretos con valores iniciales
Problemas dscretos co valores cales Gustavo Adolfo Juarez Slva Iés Navarro El presete trabajo pretede dfudr problemas dscretos co valores cales (e adelate PVID), a partr de ecuacoes e dferecas leales co
Más detallesUna Propuesta de Presentación del Tema de Correlación Simple
Ua Propuesta de Presetacó del Tema de Correlacó Smple Itroduccó Ua Coceptualzacó de la Correlacó Estadístca La Correlacó o Implca Relacó Causa-Efecto Vsualzacó Gráfca de la Correlacó U Idcador de Asocacó:
Más detallesProblemas de Polímeros. Química Física Avanzada Iñaki Tuñón 2010/2011
Problemas de Polímeros Químca Físca Avazada Iñak Tuñó / POL.-U polímero moodsperso de masa molecular. gmol - está cotamado e u % e peso co ua mpureza de peso molecular. gmol -. Calcular z,, Co los datos
Más detallesAUTOVALORES MANUEL HERVÁS CURSO ENDOMORFISMOS 1
AUTOVALORES MANUEL HERVÁS CURSO 0-0 ENDOMORFISMOS INTRODUCCIÓN Los problemas que volucra a los valores propos va asocados, e geeral, a feómeos de establdad: Dámca, como la frecueca de resoaca de u sstema
Más detallesComportamiento 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 detallesProblemas de Polímeros. Química Física III
Problemas de Polímeros Químca Físca III 7..- Del fraccoameto de ua muestra de u determado polímero se obtuvero los sguetes resultados: Fraccó º, g 5, g/mol,75,6,886,89,,75,57,56 5,9,68 6,8,8 7,55,5 8,6,9
Más detallesX / 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 detallesSISTEMAS 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 detallesDel 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 detalles2.4 Pruebas estadísticas para los números pseudoaleatorios
Capítulo Números pseudoaleatoros.4 Pruebas estadístcas para los úmeros pseudoaleatoros 34 E la seccó. se presetaro dversos algortmos para costrur u cojuto r, pero ése es sólo el prmer paso, ya que el cojuto
Más detallesVARIABLE ALEATORIA Y FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN
VARIABLE ALEATORIA Y FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN - INTRODUCCIÓN E este tema se tratará de formalzar umércamete los resultados de u feómeo aleatoro Por tato, ua varable aleatora es u valor umérco que correspode
Más detallesTema 1. La medida en Física. Estadística de la medida Cifras significativas e incertidumbre
Tema. La medda e Físca Estadístca de la medda Cfras sgfcatvas e certdumbre Cotedos Herrameta para represetar los valores de las magtudes físcas: los úmeros Sstemas de udades Notacó cetífca Estadístca de
Más detallesModelos 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 detallesCAPITULO 1 ANTECEDENTES HISTORICOS DEL METODO ELIPSOIDAL Y PROBLEMAS SOBRE CONJUNTOS CONVEXOS Métodos antecesores.
27 CAPIULO 1 ANECEDENES HISORICOS DEL MEODO ELIPSOIDAL Y PROBLEMAS SOBRE CONJUNOS CONVEXOS A raíz del auco de Khachya [7] acerca de la exsteca de u algortmo polomal para la programacó leal, surgero umerables
Más detallesAnálisis 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 detallesa es la parte real, bi la parte imaginaria.
CAPÍTULOIX 55 NÚMEROS COMPLEJOS Coocmetos Prevos Supoemos coocdo que: ) El cojuto de úmeros complejos está e correspodec buívoc co el cojuto de los putos de u plo. b) U úmero complejo expresdo e form boml
Más detallesGENERACION DE VARIABLES ALEATORIAS
GENERACION DE VARIABLES ALEATORIAS Hay ua varedad de métodos para geerar varables aleatoras. Cada método se aplca solo a u subcojuto de dstrbucoes y para ua dstrbucó e partcular u método puede ser más
Más detallesNúmeros complejos. Números complejos. Las tribulaciones del estudiante Törless LITERATURA Y MATEMÁTICAS
Números complejos SOLUCIONARIO Números complejos LITERATURA Y MATEMÁTICAS Las trbulacoes del estudate Törless Dme, etedste be todo esto? Qué? Ese asuto de los úmeros magaros. Sí, o es ta dfícl. Lo úco
Más detallesEnergía electrostática.
Eergía electrostátca. Campos y Odas FACULTAD DE INGENIERÍA UNIVERSIDAD NACIONAL DE LA PLATA ARGENTINA Eergía electrostátca.. Trabajo de agrupacó de cargas putuales q. V q. V qv 3 3 3 3 q r r3 r3 q3 q V
Más detalles1 DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DE VARIABLE DISCRETA. LA BINOMIAL
Estadístca y probabldad 1 DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DE VARIABLE DISCRETA. LA BINOMIAL 1.1 DISTRIBUCIONES ESTADÍSTICAS Se usa dagramas de barras, dode la altura de éstas represeta la recueca de cada
Más detallesÁlgebra lineal numérica con. Matlab
Álgebra leal umérca co Matlab Métodos Matemátcos de Especaldad (Mecáca-Máquas) Escuela écca Superor de Igeeros Idustrales Uversdad Poltécca de Madrd Javer García de Jaló de la Fuete Septembre 004 Álgebra
Más detallesMódulo Teórico Estadística Básica Prof. Dr. Juan Ignacio Pastore. Unidad N
Udad N Varables aleatoras. Defcó de varable aleatora. Varable aleatora dscreta: fucó de probabldad y de dstrbucó acumulada. Varable aleatora cotua. Fucó de desdad de probabldad. Fucó de dstrbucó acumulada.
Más detallesAnálisis de Regresión y Correlación Lineal
Aálss de Regresó y Correlacó Leal Dr. Pastore, Jua Igaco Profesor Adjuto. Aálss de Regresó y Correlacó Leal Hasta ahora hemos cetrado uestra atecó prcpalmete e ua sola varable de respuesta umérca o e seres
Más detalles3 = =. Pero si queremos calcular P (B) 2, ya que si A ocurrió, entonces en la urna
arte robabldad codcoal rof. María. tarell - robabldad codcoal.- Defcó Supogamos el expermeto aleatoro de extraer al azar s reemplazo dos bolllas de ua ura que cotee 7 bolllas rojas y blacas. summos que
Más detallesANILLOS REALES (Primera de tres partes)
ANILLOS REALES (Prmera de tres partes) ENRIQUE ANDRADE Departameto de Matemátcas, Facultad de Cecas, Uversdad Nacoal Autóoma de Méxco 0450 Méxco, D. F., Méxco. E-mal: erosols@yahoo.com.mx LEÓN KUSHNER
Más detallesANALISIS DE SISTEMAS LINEALES CONTINUOS EN EL ESPACIO DE ESTADO
U N E X P O UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITECNICA ANTONIO JOSE DE SUCRE VICE RECTORADO BARQUISIMETO DEPARTAMENTO DE INGENIERIA ELECTRONICA ANALISIS DE SISTEMAS LINEALES CONTINUOS EN EL ESPACIO
Más detallesCAPÍTULO 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 detallesCAPÍTULO 7 ESPACIOS VECTORIALES EUCLIDIANOS
9 CAPÍTULO 7 ESPACIOS VECTORIALES EUCLIDIANOS 7 INTRODUCCIÓN E el capítulo 3 calculamos el águlo etre dos vectores del espacio y obtuvimos que si ad be cf u a, b, c, v d, e, f y es el águlo etre u y v,
Más detallesEstimación de Parámetros. Estimación Puntual. Universidad Técnica Federico Santa María. Estimación de Parámetros. Estimación de Parámetros.
Uversdad Técca Federco ata María Estmacó de Parámetros Capítulo 7 Estmacó de Parámetros Estadístca Computacoal II emestre 007 Prof. Carlos Valle Pága : www.f.utfsm.cl/~cvalle e-mal : cvalle@f.utfsm.cl
Más detalles