Computational Logic Chapter 5. Intuitionistic Logic

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

Download "Computational Logic Chapter 5. Intuitionistic Logic"

Transcripción

1 Computational Logic Chapter 5. Intuitionistic Logic Pedro Cabalar Dept. Computer Science University of Corunna, SPAIN January 18, 2011 P. Cabalar ( Dept. Ch5. Computer Intuitionistic ScienceLogic University of Corunna, SPAIN January ) 18, / 13

2 Outline 1 Lógica intuicionista P. Cabalar ( Dept. Ch5. Computer Intuitionistic ScienceLogic University of Corunna, SPAIN January ) 18, / 13

3 Intuicionismo Lógica intuicionista Intuicionismo (L. E. J. Brouwer, 1920 s) es un tipo de constructivismo matemático. Todo objeto matemático es una construcción mental. Debe existir, por tanto, una forma o método para construirlo. Hay muchas propiedades matemáticas no resueltas. Ejemplos: Conjetura de Goldbach: todo número par es suma de dos primos Contiene π nueve nueves seguidos? Sea A(n) = el n-ésimo número de π está precedido por 8 nueves P. Cabalar ( Dept. Ch5. Computer Intuitionistic ScienceLogic University of Corunna, SPAIN January ) 18, / 13

4 Intuicionismo Lógica intuicionista Intuicionismo (L. E. J. Brouwer, 1920 s) es un tipo de constructivismo matemático. Todo objeto matemático es una construcción mental. Debe existir, por tanto, una forma o método para construirlo. Hay muchas propiedades matemáticas no resueltas. Ejemplos: Conjetura de Goldbach: todo número par es suma de dos primos Contiene π nueve nueves seguidos? Sea A(n) = el n-ésimo número de π está precedido por 8 nueves. Cabalar ( Dept. Ch5. Computer Intuitionistic ScienceLogic University of Corunna, SPAIN January ) 18, / 13

5 Intuicionismo Lógica intuicionista Intuicionismo (L. E. J. Brouwer, 1920 s) es un tipo de constructivismo matemático. Todo objeto matemático es una construcción mental. Debe existir, por tanto, una forma o método para construirlo. Hay muchas propiedades matemáticas no resueltas. Ejemplos: Conjetura de Goldbach: todo número par es suma de dos primos Contiene π nueve nueves seguidos? Sea A(n) = el n-ésimo número de π está precedido por 8 nueves. Cabalar ( Dept. Ch5. Computer Intuitionistic ScienceLogic University of Corunna, SPAIN January ) 18, / 13

6 Intuicionismo Lógica intuicionista Como resultado: es más restrictivo que el razonamiento clásico. Decir que existe un objeto xφ(x) no equivale a probar su no existencia x φ(x). No acepta la ley del tercero excluido φ φ. Ejemplo xa(x) xa(x) No acepta el principio de doble negación φ φ. Ejemplo: ( xa(x) xa(x)) es válido. Una de las leyes de de Morgan falla (φ ψ) φ ψ. P. Cabalar ( Dept. Ch5. Computer Intuitionistic ScienceLogic University of Corunna, SPAIN January ) 18, / 13

7 Intuicionismo Lógica intuicionista Como resultado: es más restrictivo que el razonamiento clásico. Decir que existe un objeto xφ(x) no equivale a probar su no existencia x φ(x). No acepta la ley del tercero excluido φ φ. Ejemplo xa(x) xa(x) No acepta el principio de doble negación φ φ. Ejemplo: ( xa(x) xa(x)) es válido. Una de las leyes de de Morgan falla (φ ψ) φ ψ. P. Cabalar ( Dept. Ch5. Computer Intuitionistic ScienceLogic University of Corunna, SPAIN January ) 18, / 13

8 Intuicionismo Lógica intuicionista Como resultado: es más restrictivo que el razonamiento clásico. Decir que existe un objeto xφ(x) no equivale a probar su no existencia x φ(x). No acepta la ley del tercero excluido φ φ. Ejemplo xa(x) xa(x) No acepta el principio de doble negación φ φ. Ejemplo: ( xa(x) xa(x)) es válido. Una de las leyes de de Morgan falla (φ ψ) φ ψ. P. Cabalar ( Dept. Ch5. Computer Intuitionistic ScienceLogic University of Corunna, SPAIN January ) 18, / 13

9 Intuicionismo Lógica intuicionista Como resultado: es más restrictivo que el razonamiento clásico. Decir que existe un objeto xφ(x) no equivale a probar su no existencia x φ(x). No acepta la ley del tercero excluido φ φ. Ejemplo xa(x) xa(x) No acepta el principio de doble negación φ φ. Ejemplo: ( xa(x) xa(x)) es válido. Una de las leyes de de Morgan falla (φ ψ) φ ψ. P. Cabalar ( Dept. Ch5. Computer Intuitionistic ScienceLogic University of Corunna, SPAIN January ) 18, / 13

10 Intuicionismo Lógica intuicionista Como resultado: es más restrictivo que el razonamiento clásico. Decir que existe un objeto xφ(x) no equivale a probar su no existencia x φ(x). No acepta la ley del tercero excluido φ φ. Ejemplo xa(x) xa(x) No acepta el principio de doble negación φ φ. Ejemplo: ( xa(x) xa(x)) es válido. Una de las leyes de de Morgan falla (φ ψ) φ ψ. P. Cabalar ( Dept. Ch5. Computer Intuitionistic ScienceLogic University of Corunna, SPAIN January ) 18, / 13

11 Lógica Intuicionista Formalización del intuicionismo: Arend Heyting Veamos axiomatización del caso proposicional (IPC). Cálculo positivo de Hilbert (HPC) p (q p) (p (p q)) (p q) (p q) ((q r) (p r)) (p q) p (p q) q p (q (p q)) p p q q p q (p q) ((q r) (p q r)) más las reglas de Modus Ponens y Sustitución Uniforme. P. Cabalar ( Dept. Ch5. Computer Intuitionistic ScienceLogic University of Corunna, SPAIN January ) 18, / 13

12 Lógica Intuicionista Formalización del intuicionismo: Arend Heyting Veamos axiomatización del caso proposicional (IPC). Cálculo positivo de Hilbert (HPC) p (q p) (p (p q)) (p q) (p q) ((q r) (p r)) (p q) p (p q) q p (q (p q)) p p q q p q (p q) ((q r) (p q r)) más las reglas de Modus Ponens y Sustitución Uniforme.. Cabalar ( Dept. Ch5. Computer Intuitionistic ScienceLogic University of Corunna, SPAIN January ) 18, / 13

13 Lógica Intuicionista El cálculo proposicional intuicionista se define como IPC=HPC + los axiomas de negación (p p) p p (p q) El cálculo proposicional clásico se puede definir como PC=IPC + tercio excluido p p PC=HPC + ( p q) (q p). HPC se usa en otras lógicas de negación más débil que la intuicionista. Ejemplo: Lógica Minimal de Johansson JPC=HPC+(p q) ( q p)+ (p p) P. Cabalar ( Dept. Ch5. Computer Intuitionistic ScienceLogic University of Corunna, SPAIN January ) 18, / 13

14 Lógica Intuicionista El cálculo proposicional intuicionista se define como IPC=HPC + los axiomas de negación (p p) p p (p q) El cálculo proposicional clásico se puede definir como PC=IPC + tercio excluido p p PC=HPC + ( p q) (q p). HPC se usa en otras lógicas de negación más débil que la intuicionista. Ejemplo: Lógica Minimal de Johansson JPC=HPC+(p q) ( q p)+ (p p) P. Cabalar ( Dept. Ch5. Computer Intuitionistic ScienceLogic University of Corunna, SPAIN January ) 18, / 13

15 Lógica Intuicionista El cálculo proposicional intuicionista se define como IPC=HPC + los axiomas de negación (p p) p p (p q) El cálculo proposicional clásico se puede definir como PC=IPC + tercio excluido p p PC=HPC + ( p q) (q p). HPC se usa en otras lógicas de negación más débil que la intuicionista. Ejemplo: Lógica Minimal de Johansson JPC=HPC+(p q) ( q p)+ (p p) P. Cabalar ( Dept. Ch5. Computer Intuitionistic ScienceLogic University of Corunna, SPAIN January ) 18, / 13

16 Lógica Intuicionista En primer orden añadimos los axiomas: ϕ(t) xϕ(x) xϕ(x) ϕ(t) y las reglas ψ ϕ(x) ψ ϕ(x) ϕ(x) ψ xϕ(x) ψ con x no libre en t o en ψ. Todas las conectivas,,,,, son necesarias. Tan sólo podemos definir ϕ como ϕ. P. Cabalar ( Dept. Ch5. Computer Intuitionistic ScienceLogic University of Corunna, SPAIN January ) 18, / 13

17 Lógica Intuicionista En primer orden añadimos los axiomas: ϕ(t) xϕ(x) xϕ(x) ϕ(t) y las reglas ψ ϕ(x) ψ ϕ(x) ϕ(x) ψ xϕ(x) ψ con x no libre en t o en ψ. Todas las conectivas,,,,, son necesarias. Tan sólo podemos definir ϕ como ϕ. P. Cabalar ( Dept. Ch5. Computer Intuitionistic ScienceLogic University of Corunna, SPAIN January ) 18, / 13

18 Lógica Intuicionista Lógica intuicionista Cálculo de secuentes intuicionista. Basta con modificar el caso clásico del siguiente modo: Los secuentes sólo tienen una fórmula al lado derecho Γ, α β Cambiamos la regla Γ, α Γ, β Γ, Γ, α β, L por la nueva: Γ, α ϕ Γ, β ϕ Γ, Γ, α β ϕ L P. Cabalar ( Dept. Ch5. Computer Intuitionistic ScienceLogic University of Corunna, SPAIN January ) 18, / 13

19 Lógica Intuicionista Lógica intuicionista Para primer orden (al igual que en clásico) añadimos las reglas: Γ, α(y) Γ, xα(x) ( L) Γ α(t), Γ xα(x), ( R) Γ, α(t) Γ, xα(x) ( L) Γ α(y), Γ xα(x), ( R) ojo ( L), ( R) sólo cuando y no aparece en ninguna otra fórmula. P. Cabalar ( Dept. Ch5. Computer Intuitionistic ScienceLogic University of Corunna, SPAIN January ) 18, / 13

20 Lógica Intuicionista: semántica Kripke Semántica Kripke para cálculo intuicionista proposicional. Muy similar a modal, tenemos W,, V con W conjunto de mundos, accesibilidad y V : W Atoms {0, 1}.... pero además: 1 Condición de persistencia: si w u y V (w, p) = 1 entonces V (u, p) = 1. 2 es una relación de orden parcial (transitiva, reflexiva). P. Cabalar ( Dept. Ch5. Computer Intuitionistic ScienceLogic University of Corunna, SPAIN January ) 18, / 13

21 Lógica Intuicionista: semántica Kripke Semántica Kripke para cálculo intuicionista proposicional. Muy similar a modal, tenemos W,, V con W conjunto de mundos, accesibilidad y V : W Atoms {0, 1}.... pero además: 1 Condición de persistencia: si w u y V (w, p) = 1 entonces V (u, p) = 1. 2 es una relación de orden parcial (transitiva, reflexiva).. Cabalar ( Dept. Ch5. Computer Intuitionistic ScienceLogic University of Corunna, SPAIN January ) 18, / 13

22 Lógica Intuicionista: semántica Kripke La satisfactibilidad se define como w = p si V (p, w) = 1 w = ϕ ψ si w = ϕ o w = ψ w = ϕ ψ si w = ϕ y w = ψ w = ϕ ψ si para todo u tal que w u, u = ϕ o u = ψ. w = Ejemplos: probar la no validez de ϕ ϕ o de ϕ ϕ. P. Cabalar ( Dept. Ch5. Computer Intuitionistic ScienceLogic University of Corunna, SPAIN January ) 18, / 13

23 Lógica Intuicionista: semántica Kripke La satisfactibilidad se define como w = p si V (p, w) = 1 w = ϕ ψ si w = ϕ o w = ψ w = ϕ ψ si w = ϕ y w = ψ w = ϕ ψ si para todo u tal que w u, u = ϕ o u = ψ. w = Ejemplos: probar la no validez de ϕ ϕ o de ϕ ϕ. P. Cabalar ( Dept. Ch5. Computer Intuitionistic ScienceLogic University of Corunna, SPAIN January ) 18, / 13

24 Lógica Intuicionista: semántica Kripke En primer orden la cosa se complica. El dominio o universo no tiene por qué ser fijo. Tenemos D w para cada w W. La persistencia implica ahora que, si w u entonces D w D u, los átomos ciertos en D w lo son también en D u y las correspondencias de functiones en w se mantienen en u. Por lo demás, es similar a clásico w = xϕ(x) si para todo d D w, w = ϕ(d) w = xϕ(x) si para algún d D w, w = ϕ(d) P. Cabalar ( Dept. Ch5. Computer Intuitionistic ScienceLogic University of Corunna, SPAIN January ) 18, / 13

25 Lógica Intuicionista: semántica Kripke En primer orden la cosa se complica. El dominio o universo no tiene por qué ser fijo. Tenemos D w para cada w W. La persistencia implica ahora que, si w u entonces D w D u, los átomos ciertos en D w lo son también en D u y las correspondencias de functiones en w se mantienen en u. Por lo demás, es similar a clásico w = xϕ(x) si para todo d D w, w = ϕ(d) w = xϕ(x) si para algún d D w, w = ϕ(d). Cabalar ( Dept. Ch5. Computer Intuitionistic ScienceLogic University of Corunna, SPAIN January ) 18, / 13

26 Lógica Intuicionista: semántica Kripke En primer orden la cosa se complica. El dominio o universo no tiene por qué ser fijo. Tenemos D w para cada w W. La persistencia implica ahora que, si w u entonces D w D u, los átomos ciertos en D w lo son también en D u y las correspondencias de functiones en w se mantienen en u. Por lo demás, es similar a clásico w = xϕ(x) si para todo d D w, w = ϕ(d) w = xϕ(x) si para algún d D w, w = ϕ(d). Cabalar ( Dept. Ch5. Computer Intuitionistic ScienceLogic University of Corunna, SPAIN January ) 18, / 13

27 Lógica Intuicionista: correspondencia con S4 Podemos traducir fórmulas intuicionistas a S4 (Gödel 1933) := p := Lp (ϕ ψ) := ϕ ψ (ϕ ψ) := Lϕ Lψ (ϕ ψ) := Lϕ Lψ ( ϕ) := Lϕ ϕ es un teorema en IPC sii ϕ es un teorema en S4. P. Cabalar ( Dept. Ch5. Computer Intuitionistic ScienceLogic University of Corunna, SPAIN January ) 18, / 13

El sistema de Hilbert: Lógica de Primer Orden

El sistema de Hilbert: Lógica de Primer Orden El sistema de Hilbert: Lógica de Primer Orden El sistema de deducción de Hilbert para la lógica de primer orden consta de los siguientes elementos: IIC2213 Lógica de Primer Orden 55 / 65 El sistema de

Más detalles

Computational Logic Chapter 6. Description Logics

Computational Logic Chapter 6. Description Logics Computational Logic Chapter 6. Description Logics Pedro Cabalar Dept. Computer Science University of Corunna, SPAIN January 18, 2011 P. Cabalar ( Dept. Ch6. Computer Description Science Logics University

Más detalles

Repaso de Lógica de Primer Orden

Repaso de Lógica de Primer Orden Repaso de Lógica de Primer Orden IIC3260 IIC3260 Repaso de Lógica de Primer Orden 1 / 29 Lógica de primer orden: Vocabulario Una fórmula en lógica de primer orden está definida sobre algunas constantes

Más detalles

LÓGICA DE PROPOSICIONES. a) El rumor y el ir y venir incesante de las abejas. b) No te vayas! c) Hoy es martes.

LÓGICA DE PROPOSICIONES. a) El rumor y el ir y venir incesante de las abejas. b) No te vayas! c) Hoy es martes. LÓGICA DE PROPOSICIONES 1. Cuál de las siguientes oraciones es una proposición lógica? a) El rumor y el ir y venir incesante de las abejas. b) No te vayas! c) Hoy es martes. La opción a) no es una proposición

Más detalles

EJERCICIOS RESUELTOS DE LOS TEOREMAS DEL VALOR MEDIO

EJERCICIOS RESUELTOS DE LOS TEOREMAS DEL VALOR MEDIO MATEMÁTICAS EJERCICIOS RESUELTOS DE LOS TEOREMAS DEL VALOR MEDIO Juan Jesús Pascual TEOREMAS DEL VALOR MEDIO. Es aplicable el teorema de Rolle a la función f( x) = x 5x 6 en [ 0, 5 ]? El teorema de Rolle

Más detalles

Escenas de episodios anteriores

Escenas de episodios anteriores Clase 16/10/2013 Tomado y editado de los apuntes de Pedro Sánchez Terraf Escenas de episodios anteriores objetivo: estudiar formalmente el concepto de demostración matemática. caso de estudio: lenguaje

Más detalles

Figura 1. Símbolo que representa una ALU. El sentido y la funcionalidad de las señales de la ALU de la Figura 1 es el siguiente:

Figura 1. Símbolo que representa una ALU. El sentido y la funcionalidad de las señales de la ALU de la Figura 1 es el siguiente: Departamento de Ingeniería de Sistemas Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia Arquitectura de Computadores y Laboratorio ISI355 (2011 2) Práctica No. 1 Diseño e implementación de una unidad aritmético

Más detalles

Números Reales. MathCon c 2007-2009

Números Reales. MathCon c 2007-2009 Números Reales z x y MathCon c 2007-2009 Contenido 1. Introducción 2 1.1. Propiedades básicas de los números naturales....................... 2 1.2. Propiedades básicas de los números enteros........................

Más detalles

UNIDAD I: LÓGICA PROPOSICIONAL

UNIDAD I: LÓGICA PROPOSICIONAL UNIDAD I: LÓGICA PROPOSICIONAL ASIGNATURA: INTRODUCCIÓN A LA COMPUTACIÓN CARRERAS: LICENCIATURA Y PROFESORADO EN CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA FACULTAD DE CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICA

Más detalles

Lógica de Predicados de Primer Orden

Lógica de Predicados de Primer Orden Lógica de Predicados de Primer Orden La lógica proposicional puede ser no apropiada para expresar ciertos tipos de conocimiento. Por ejemplo: Algunas manzanas son rojas Esta afirmación no se refiere específicamente

Más detalles

Significado de las f.b.f (fórmulas bien formadas) en términos de objetos, propiedades y relaciones en el mundo

Significado de las f.b.f (fórmulas bien formadas) en términos de objetos, propiedades y relaciones en el mundo Significado de las f.b.f (fórmulas bien formadas) en términos de objetos, propiedades y relaciones en el mundo Semánticas del cálculo de predicados proporcionan las bases formales para determinar el valor

Más detalles

RESTRICCIONES DE INTEGRIDAD Y DEPENDENCIAS FUNCIONALES Bases de Datos Universidad de Talca, II Semestre 2006. Jorge Pérez R.

RESTRICCIONES DE INTEGRIDAD Y DEPENDENCIAS FUNCIONALES Bases de Datos Universidad de Talca, II Semestre 2006. Jorge Pérez R. RESTRICCIONES DE INTEGRIDAD Y DEPENDENCIAS FUNCIONALES Bases de Datos Universidad de Talca, II Semestre 2006 Jorge Pérez R. 1 Restricciones de Dominio Son la forma más elemental de restricciones de integridad.

Más detalles

Capítulo 1: Fundamentos: Lógica y Demostraciones Clase 1: Lógica Proposicional

Capítulo 1: Fundamentos: Lógica y Demostraciones Clase 1: Lógica Proposicional Capítulo 1: Fundamentos: Lógica y Demostraciones Clase 1: Lógica Proposicional Matemática Discreta - CC3101 Profesor: Pablo Barceló P. Barceló Matemática Discreta - Cap. 1: Fundamentos: Lógica y Demostraciones

Más detalles

1. Números Reales 1.1 Clasificación y propiedades

1. Números Reales 1.1 Clasificación y propiedades 1. Números Reales 1.1 Clasificación y propiedades 1.1.1 Definición Número real, cualquier número racional o irracional. Los números reales pueden expresarse en forma decimal mediante un número entero,

Más detalles

3.- DETERMINANTES. a 11 a 22 a 12 a 21

3.- DETERMINANTES. a 11 a 22 a 12 a 21 3.- DETERMINANTES. 3.1. -DEFINICIÓN Dada una matriz cuadrada de orden n, se llama determinante de esta matriz (y se representa por A o deta al polinomio cuyos términos son todos los productos posibles

Más detalles

Semana 08 [1/15] Axioma del Supremo. April 18, 2007. Axioma del Supremo

Semana 08 [1/15] Axioma del Supremo. April 18, 2007. Axioma del Supremo Semana 08 [1/15] April 18, 2007 Acotamiento de conjuntos Semana 08 [2/15] Cota Superior e Inferior Antes de presentarles el axioma del supremo, axioma de los números reales, debemos estudiar una serie

Más detalles

ECUACIONES DIFERENCIALES ORDINARIAS. HOJA 9. La aplicación de Poincaré

ECUACIONES DIFERENCIALES ORDINARIAS. HOJA 9. La aplicación de Poincaré ECUACIONES DIFERENCIALES ORDINARIAS. HOJA 9. SISTEMAS PLANOS. TEOREMA DE POINCARÉ-BENDIXSON. La aplicación de Poincaré Recordemos que un subconjunto H de R n es una subvariedad de codimensión uno (o una

Más detalles

Transformación de binario a decimal. Transformación de decimal a binario. ELECTRÓNICA DIGITAL

Transformación de binario a decimal. Transformación de decimal a binario. ELECTRÓNICA DIGITAL ELECTRÓNICA DIGITAL La electrónica es la rama de la ciencia que se ocupa del estudio de los circuitos y de sus componentes, que permiten modificar la corriente eléctrica amplificándola, atenuándola, rectificándola

Más detalles

MLM 1000 - Matemática Discreta

MLM 1000 - Matemática Discreta MLM 1000 - Matemática Discreta L. Dissett Clase 04 Resolución. Lógica de predicados c Luis Dissett V. P.U.C. Chile, 2003 Aspectos administrativos Sobre el tema vacantes: 26 personas solicitaron ingreso

Más detalles

Apuntes de Matemática Discreta 1. Conjuntos y Subconjuntos

Apuntes de Matemática Discreta 1. Conjuntos y Subconjuntos Apuntes de Matemática Discreta 1. Conjuntos y Subconjuntos Francisco José González Gutiérrez Cádiz, Octubre de 2004 Universidad de Cádiz Departamento de Matemáticas ii Lección 1 Conjuntos y Subconjuntos

Más detalles

Lección 7 - Coordenadas rectangulares y gráficas

Lección 7 - Coordenadas rectangulares y gráficas Lección 7 - Coordenadas rectangulares gráficas Coordenadas rectangulares gráficas Objetivos: Al terminar esta lección podrás usar un sistema de coordenadas rectangulares para identificar puntos en un plano

Más detalles

Matemáticas Discretas TC1003

Matemáticas Discretas TC1003 Matemáticas Discretas TC1003 en FOL Departamento de Matemáticas / Centro de Sistema Inteligentes ITESM en FOL Matemáticas Discretas - p. 1/23 En esta lectura veremos principalmente cómo se construyen argumentos

Más detalles

Funciones, x, y, gráficos

Funciones, x, y, gráficos Funciones, x, y, gráficos Vamos a ver los siguientes temas: funciones, definición, dominio, codominio, imágenes, gráficos, y algo más. Recordemos el concepto de función: Una función es una relación entre

Más detalles

Apuntes de Matemática Discreta 9. Funciones

Apuntes de Matemática Discreta 9. Funciones Apuntes de Matemática Discreta 9. Funciones Francisco José González Gutiérrez Cádiz, Octubre de 004 Universidad de Cádiz Departamento de Matemáticas ii Lección 9 Funciones Contenido 9.1 Definiciones y

Más detalles

LÍMITES Y CONTINUIDAD DE FUNCIONES

LÍMITES Y CONTINUIDAD DE FUNCIONES Capítulo 9 LÍMITES Y CONTINUIDAD DE FUNCIONES 9.. Introducción El concepto de ite en Matemáticas tiene el sentido de lugar hacia el que se dirige una función en un determinado punto o en el infinito. Veamos

Más detalles

Características de funciones que son inversas de otras

Características de funciones que son inversas de otras Características de funciones que son inversas de otras Si f es una función inyectiva, llamamos función inversa de f y se representa por f 1 al conjunto. f 1 = a, b b, a f} Es decir, f 1 (x, y) = { x =

Más detalles

Haydee Jiménez Tafur Grupo de Algebra. Universidad Pedagógica Nacional Estudiante de maestría en Matemáticas. Universidad Nacional de Colombia.

Haydee Jiménez Tafur Grupo de Algebra. Universidad Pedagógica Nacional Estudiante de maestría en Matemáticas. Universidad Nacional de Colombia. "Otras Alternativas Para La Definición De Relación En Teoría De Conjuntos" Carlos Julio Luque Arias Profesor Universidad Pedagógica Nacional Grupo de Algebra. Universidad Pedagógica Nacional Haydee Jiménez

Más detalles

Campos conservativos. f(x) = f (x) = ( f x 1

Campos conservativos. f(x) = f (x) = ( f x 1 Capítulo 1 Campos conservativos En este capítulo continuaremos estudiando las integrales de linea, concentrándonos en la siguiente pregunta: bajo qué circunstancias la integral de linea de un campo vectorial

Más detalles

Semánticas de procesos y aplicaciones

Semánticas de procesos y aplicaciones Semánticas de procesos y aplicaciones Clase 09: Manipulación básica de procesos, parte 2 Qué vimos Definición precisa de lo que es que una derivación en lógica ecuacional. Reglas de derivación. Axiomas

Más detalles

Modelos estadísticos aplicados en administración de negocios que generan ventajas competitivas

Modelos estadísticos aplicados en administración de negocios que generan ventajas competitivas Modelos estadísticos aplicados en administración de negocios que generan ventajas competitivas Videoconferencias semana de estadística Universidad Latina, Campus Heredia Costa Rica Universidad del Valle

Más detalles

Descomposición factorial de polinomios

Descomposición factorial de polinomios Descomposición factorial de polinomios Contenidos del tema Introducción Sacar factor común Productos notables Fórmula de la ecuación de segundo grado Método de Ruffini y Teorema del Resto Combinación de

Más detalles

BASES Y DIMENSIÓN. Propiedades de las bases. Ejemplos de bases.

BASES Y DIMENSIÓN. Propiedades de las bases. Ejemplos de bases. BASES Y DIMENSIÓN Definición: Base. Se llama base de un espacio (o subespacio) vectorial a un sistema generador de dicho espacio o subespacio, que sea a la vez linealmente independiente. β Propiedades

Más detalles

Tema 3. Problemas de valores iniciales. 3.1. Teoremas de existencia y unicidad

Tema 3. Problemas de valores iniciales. 3.1. Teoremas de existencia y unicidad Tema 3 Problemas de valores iniciales 3.1. Teoremas de existencia y unicidad Estudiaremos las soluciones aproximadas y su error para funciones escalares, sin que ésto no pueda extenderse para funciones

Más detalles

1 Espacios y subespacios vectoriales.

1 Espacios y subespacios vectoriales. UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE CARTAGENA Departamento de Matemática Aplicada y Estadística Espacios vectoriales y sistemas de ecuaciones 1 Espacios y subespacios vectoriales Definición 1 Sea V un conjunto

Más detalles

Divisibilidad y números primos

Divisibilidad y números primos Divisibilidad y números primos Divisibilidad En muchos problemas es necesario saber si el reparto de varios elementos en diferentes grupos se puede hacer equitativamente, es decir, si el número de elementos

Más detalles

IIC 2252 - Matemática Discreta

IIC 2252 - Matemática Discreta IIC 2252 - Matemática Discreta L. Dissett Clase 04 Lógica de predicados. Reglas de inferencia en lógica de predicados. Lógica de predicados Definiciones básicas: Un predicado es una afirmación que depende

Más detalles

Por ejemplo, los números binarios sin signo que se pueden construir con 4 bits son: bit más significativo more significant bit (msb)

Por ejemplo, los números binarios sin signo que se pueden construir con 4 bits son: bit más significativo more significant bit (msb) istema binario Un sistema binario utiliza únicamente dos símbolos para representar la información. Comúnmente los símbolos usados son los dígitos y 1, por eso reciben el nombre de dígitos binarios (binary

Más detalles

DOMINIO Y RANGO página 89. Cuando se grafica una función existen las siguientes posibilidades:

DOMINIO Y RANGO página 89. Cuando se grafica una función existen las siguientes posibilidades: DOMINIO Y RANGO página 89 3. CONCEPTOS Y DEFINICIONES Cuando se grafica una función eisten las siguientes posibilidades: a) Que la gráfica ocupe todo el plano horizontalmente (sobre el eje de las ). b)

Más detalles

CAPÍTULO III. FUNCIONES

CAPÍTULO III. FUNCIONES CAPÍTULO III LÍMITES DE FUNCIONES SECCIONES A Definición de límite y propiedades básicas B Infinitésimos Infinitésimos equivalentes C Límites infinitos Asíntotas D Ejercicios propuestos 85 A DEFINICIÓN

Más detalles

Tema 3 : Algebra de Boole

Tema 3 : Algebra de Boole Tema 3 : Algebra de Boole Objetivo: Introducción al Algebra de Boole 1 INTRODUCCIÓN George Boole creó el álgebra que lleva su nombre en el primer cuarto del siglo XIX. Pretendía explicar las leyes fundamentales

Más detalles

Universidad de Puerto Rico Departamento de Matemáticas MATE 3023 Repaso 2(Lógica)

Universidad de Puerto Rico Departamento de Matemáticas MATE 3023 Repaso 2(Lógica) Universidad de Puerto Rico Departamento de Matemáticas MATE 3023 Repaso 2(Lógica) Apellidos: No. Estudiante: Nombre: Sección: Conceptos Básicos de Lógica: Lógica es el estudio de como razonar correctamente.

Más detalles

Estructuras Algebraicas Una estructura algebraica es un objeto matemático consistente en un conjunto no vacío, con por lo menos una operación binaria.

Estructuras Algebraicas Una estructura algebraica es un objeto matemático consistente en un conjunto no vacío, con por lo menos una operación binaria. Estructuras Algebraicas Una estructura algebraica es un objeto matemático consistente en un conjunto no vacío, con por lo menos una operación binaria. Operación Binaria Se conoce una operación binaria

Más detalles

5.4. Manual de usuario

5.4. Manual de usuario 5.4. Manual de usuario En esta sección se procederá a explicar cada una de las posibles acciones que puede realizar un usuario, de forma que pueda utilizar todas las funcionalidades del simulador, sin

Más detalles

Generación de funciones lógicas mediante decodificadores binarios con salidas activas a nivel alto

Generación de funciones lógicas mediante decodificadores binarios con salidas activas a nivel alto Generación de funciones lógicas mediante decodificadores binarios con salidas activas a nivel alto Apellidos, nombre Martí Campoy, Antonio (amarti@disca.upv.es) Departamento Centro Informática de Sistemas

Más detalles

Lógica de Predicados 1

Lógica de Predicados 1 Lógica de Predicados 1 rafael ramirez rafael@iua.upf.es Ocata 320 Porqué Lógica de Predicados La logica proposicional maneja bien afirmaciones compuestas de no, y, o, si entonces En situaciones con un

Más detalles

INGENIERÍA A DEL CONOCIMIENTO: SISTEMAS EXPERTOS

INGENIERÍA A DEL CONOCIMIENTO: SISTEMAS EXPERTOS INGENIERÍA A DEL CONOCIMIENTO: SISTEMAS EXPERTOS Sistema experto: Sistema informático diseñado para resolver problemas de un área específica, y al que de algún modo se le ha dotado de una competencia similar

Más detalles

Seminario: Expresividad semántica y lógica de segundo orden:

Seminario: Expresividad semántica y lógica de segundo orden: Seminario: Expresividad semántica y lógica de segundo orden: Eduardo Barrio Javier Castro Albano UBA 1er cuatrimestre de 2008 1.- Definiciones: L: Lenguaje: conjunto de expresiones. LP: Lenguaje de primer

Más detalles

Curso: Teoría de la Computación. Unidad 2, Sesión 8: Complejidad computacional (2)

Curso: Teoría de la Computación. Unidad 2, Sesión 8: Complejidad computacional (2) Curso: Teoría de la Computación. Unidad 2, Sesión 8: Complejidad computacional (2) Instituto de Computación, Facultad de Ingeniería Universidad de la República, Montevideo, Uruguay dictado semestre 2-2009

Más detalles

2. Aritmética modular Ejercicios resueltos

2. Aritmética modular Ejercicios resueltos 2. Aritmética modular Ejercicios resueltos Ejercicio 2.1 Probar, mediante congruencias, que 3 2n+5 + 2 4n+1 es divisible por 7 cualquiera que sea el entero n 1. Trabajando módulo 7 se tiene que 3 2n+5

Más detalles

Estructuras de Control - Diagrama de Flujo

Estructuras de Control - Diagrama de Flujo RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS Y ALGORITMOS Ingeniería en Computación Ingeniería en Informática UNIVERSIDAD NACIONAL DE SAN LUIS DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA AÑO 2015 Índice 1. Programación estructurada 2 1.1.

Más detalles

1. Se establecen los conceptos fundamentales (símbolos o términos no definidos).

1. Se establecen los conceptos fundamentales (símbolos o términos no definidos). 1. ÁLGEBRA DE BOOLE. El álgebra de Boole se llama así debido a George Boole, quien la desarrolló a mediados del siglo XIX. El álgebra de Boole denominada también álgebra de la lógica, permite prescindir

Más detalles

Lenguajes y Compiladores

Lenguajes y Compiladores 2015 Estructura de la materia a grandes rasgos: Primera Parte: Lenguaje imperativo Segunda Parte: Lenguaje aplicativo puro, y lenguaje aplicativo con referencias y asignación Ejes de contenidos de la primer

Más detalles

Apuntes de Matemática Discreta 7. Relaciones de Orden

Apuntes de Matemática Discreta 7. Relaciones de Orden Apuntes de Matemática Discreta 7. Relaciones de Orden Francisco José González Gutiérrez Cádiz, Octubre de 2004 Universidad de Cádiz Departamento de Matemáticas ii Lección 7 Relaciones de Orden Contenido

Más detalles

TEMA 5. ELECTRÓNICA DIGITAL

TEMA 5. ELECTRÓNICA DIGITAL TEMA 5. ELECTRÓNICA DIGITAL 1. INTRODUCCIÓN Los ordenadores están compuestos de elementos electrónicos cuyas señales, en principio, son analógicas. Pero las señales que entiende el ordenador son digitales.

Más detalles

INSTITUTO UNIVERSITARIO DE TECNOLOGÍA JOSE LEONARDO CHIRINO PUNTO FIJO EDO-FALCON CATEDRA: ARQUITECTURA DEL COMPUTADOR PROFESOR: ING.

INSTITUTO UNIVERSITARIO DE TECNOLOGÍA JOSE LEONARDO CHIRINO PUNTO FIJO EDO-FALCON CATEDRA: ARQUITECTURA DEL COMPUTADOR PROFESOR: ING. INSTITUTO UNIVERSITARIO DE TECNOLOGÍA JOSE LEONARDO CHIRINO PUNTO FIJO EDO-FALCON CATEDRA: ARQUITECTURA DEL COMPUTADOR PROFESOR: ING. JUAN DE LA ROSA T. TEMA 1 Desde tiempos remotos el hombre comenzó a

Más detalles

Problemas y Ejercicios Resueltos. Tema 2: Espacios vectoriales.

Problemas y Ejercicios Resueltos. Tema 2: Espacios vectoriales. Problemas y Ejercicios Resueltos. Tema : Espacios vectoriales. Ejercicios 1.- Determinar el valor de x para que el vector (1, x, 5) R 3 pertenezca al subespacio < (1,, 3), (1, 1, 1) >. Solución. (1, x,

Más detalles

Tema 6: Programación Lógica: semántica declarativa. Lenguajes y Paradigmas de Programación

Tema 6: Programación Lógica: semántica declarativa. Lenguajes y Paradigmas de Programación Tema 6: Programación Lógica: semántica declarativa Lenguajes y Paradigmas de Programación Teoría de Modelos Se basa en el concepto de INTERPRETACIÓN, que consiste en: elegir un dominio D (en el que tomarán

Más detalles

RELACIONES DE RECURRENCIA

RELACIONES DE RECURRENCIA Unidad 3 RELACIONES DE RECURRENCIA 60 Capítulo 5 RECURSIÓN Objetivo general Conocer en forma introductoria los conceptos propios de la recurrencia en relación con matemática discreta. Objetivos específicos

Más detalles

C 4 C 3 C 1. V n dσ = C i. i=1

C 4 C 3 C 1. V n dσ = C i. i=1 apítulo 2 Divergencia y flujo Sea V = V 1 i + V 2 j + V 3 k = (V 1, V 2, V 3 ) un campo vectorial en el espacio, por ejemplo el campo de velocidades de un fluido en un cierto instante de tiempo, en un

Más detalles

Función exponencial y Logaritmos

Función exponencial y Logaritmos Eje temático: Álgebra y funciones Contenidos: Función exponencial y Logaritmos Nivel: 4 Medio Función exponencial y Logaritmos 1. Funciones exponenciales Existen numerosos fenómenos que se rigen por leyes

Más detalles

Estructuras Discretas. César Bautista Ramos Carlos Guillén Galván Daniel Alejandro Valdés Amaro

Estructuras Discretas. César Bautista Ramos Carlos Guillén Galván Daniel Alejandro Valdés Amaro Estructuras Discretas César Bautista Ramos Carlos Guillén Galván Daniel Alejandro Valdés Amaro Facultad de Ciencias de la Computación Benemérita Universidad Autónoma de Puebla 1. CONJUNTOS Y CLASES 1

Más detalles

Capítulo 2: Concepto y Cálculo de Límites

Capítulo 2: Concepto y Cálculo de Límites Capítulo : Concepto y Cálculo de Límites Geovany Sanabria Contenido Concepto de Límite Una definición intuitiva de Límite Ejercicios 6 Problemas con la utilización de sucesiones para calcular límites 7

Más detalles

Ecuaciones de primer grado con dos incógnitas

Ecuaciones de primer grado con dos incógnitas Ecuaciones de primer grado con dos incógnitas Si decimos: "las edades de mis padres suman 120 años", podemos expresar esta frase algebraicamente de la siguiente forma: Entonces, Denominamos x a la edad

Más detalles

SISTEMAS NUMERICOS CAMILO ANDREY NEIRA IBAÑEZ UNINSANGIL INTRODUCTORIO A LA INGENIERIA LOGICA Y PROGRAMACION

SISTEMAS NUMERICOS CAMILO ANDREY NEIRA IBAÑEZ UNINSANGIL INTRODUCTORIO A LA INGENIERIA LOGICA Y PROGRAMACION SISTEMAS NUMERICOS CAMILO ANDREY NEIRA IBAÑEZ UNINSANGIL INTRODUCTORIO A LA INGENIERIA LOGICA Y PROGRAMACION CHIQUINQUIRA (BOYACA) 2015 1 CONTENIDO Pág. QUE ES UN SISTEMA BINARIO. 3 CORTA HISTORIA DE LOS

Más detalles

OR (+) AND( ). AND AND

OR (+) AND( ). AND AND Algebra de Boole 2.1.Introducción 2.1. Introducción El Algebra de Boole es un sistema matemático que utiliza variables y operadores lógicos. Las variables pueden valer 0 o 1. Y las operaciones básicas

Más detalles

Problemas Resueltos del Tema 1

Problemas Resueltos del Tema 1 Tema 1. Probabilidad. 1 Problemas Resueltos del Tema 1 1- Un estudiante responde al azar a dos preguntas de verdadero o falso. Escriba el espacio muestral de este experimento aleatorio.. El espacio muestral

Más detalles

Tarea 4 Soluciones. la parte literal es x3 y 4

Tarea 4 Soluciones. la parte literal es x3 y 4 Tarea 4 Soluciones Extracto del libro Baldor. Definición. Término.-es una expresión algebraica que consta de un solo símbolo o de varios símbolos no separados entre sí por el signo + o -. Así, a, 3b, 2xy,

Más detalles

Módulo 9 Sistema matemático y operaciones binarias

Módulo 9 Sistema matemático y operaciones binarias Módulo 9 Sistema matemático y operaciones binarias OBJETIVO: Identificar los conjuntos de números naturales, enteros, racionales e irracionales; resolver una operación binaria, representar un número racional

Más detalles

El sistema decimal, es aquél en el que se combinan 10 cifras (o dígitos) del 0 al 9 para indicar una cantidad específica.

El sistema decimal, es aquél en el que se combinan 10 cifras (o dígitos) del 0 al 9 para indicar una cantidad específica. 5.2 SISTEMAS DE NUMERACIÓN. DECIMAL El sistema decimal, es aquél en el que se combinan 10 cifras (o dígitos) del 0 al 9 para indicar una cantidad específica. La base de un sistema indica el número de caracteres

Más detalles

Matemáticas Básicas para Computación. Sesión 7: Compuertas Lógicas

Matemáticas Básicas para Computación. Sesión 7: Compuertas Lógicas Matemáticas Básicas para Computación Sesión 7: Compuertas Lógicas Contextualización En esta sesión lograremos identificar y comprobar el funcionamiento de las compuertas lógicas básicas, además podremos

Más detalles

Soluciones de los ejercicios de Selectividad sobre Probabilidad de Matemáticas Aplicadas a las Ciencias Sociales II

Soluciones de los ejercicios de Selectividad sobre Probabilidad de Matemáticas Aplicadas a las Ciencias Sociales II Soluciones de los ejercicios de Selectividad sobre Probabilidad de Antonio Francisco Roldán López de Hierro * Convocatoria de 2008 Las siguientes páginas contienen las soluciones de los ejercicios propuestos

Más detalles

TECNOLOGÍA 4º ESO. 20 2 Realizando la lectura como indica la flecha 0 10 2 obtenemos: 20 10) =10100 2) 0 5 2 1 2 2 0 1 Lectura

TECNOLOGÍA 4º ESO. 20 2 Realizando la lectura como indica la flecha 0 10 2 obtenemos: 20 10) =10100 2) 0 5 2 1 2 2 0 1 Lectura Ejercicio Nº1 : La electrónica digital trabaja con dos niveles de tensión 0 V ó 5 voltios, equivalentes a 0 y 1, es decir, ausencia de tensión y presencia de tensión. Al trabajar sólo con dos niveles de

Más detalles

PLAN DE MEJORAS. Herramienta de trabajo. Agencia Nacional de Evaluación de la Calidad y Acreditación

PLAN DE MEJORAS. Herramienta de trabajo. Agencia Nacional de Evaluación de la Calidad y Acreditación PLAN DE MEJORAS Herramienta de trabajo Agencia Nacional de Evaluación de la Calidad y Acreditación Índice 1 Introducción...3 2 Pasos a seguir para la elaboración del plan de mejoras...5 2.1 Identificar

Más detalles

Nota 2. Luis Sierra. Marzo del 2010

Nota 2. Luis Sierra. Marzo del 2010 Nota 2 Luis Sierra Marzo del 2010 Cada mecanismo de definición de conjuntos que hemos comentado sugiere mecanismos para definir funciones y probar propiedades. Recordemos brevemente qué son las funciones

Más detalles

Aplicaciones lineales continuas

Aplicaciones lineales continuas Lección 13 Aplicaciones lineales continuas Como preparación para el cálculo diferencial, estudiamos la continuidad de las aplicaciones lineales entre espacios normados. En primer lugar probamos que todas

Más detalles

NÚMERO REAL. 1. Axiomas de cuerpo y propiedades operatorias. Axioma 2 La suma es asociativa:

NÚMERO REAL. 1. Axiomas de cuerpo y propiedades operatorias. Axioma 2 La suma es asociativa: NÚMERO REAL El conjunto de los números racionales se nos hace insuficiente a la hora de representar con exactitud magnitudes tan reales como la diagonal de un cuadrado cuyo lado mida 1, por ejemplo, o

Más detalles

Demostrando por Inducción

Demostrando por Inducción Demostrando por Inducción Francisco Ruiz Benjumeda Revista Tzaloa, año 1, número 3 La comprensión del infinito es uno de los retos más apasionantes que existen para el entendimiento humano. Todo lo que

Más detalles

1. Objetivos. 2. Idea Principal. Teoría de Autómatas y Lenguajes Formales. Boletín de Autoevaluación 3: Cómo se minimiza un AFD?.

1. Objetivos. 2. Idea Principal. Teoría de Autómatas y Lenguajes Formales. Boletín de Autoevaluación 3: Cómo se minimiza un AFD?. Teoría de Autómatas y Lenguajes Formales Boletín de Autoevaluación 3: Cómo se minimiza un AFD?.. Objetivos. El objetivo de este boletín es ilustrar uno de los métodos ue permiten obtener el Autómata Finito

Más detalles

ESTRUCTURAS ALGEBRAICAS 1

ESTRUCTURAS ALGEBRAICAS 1 ESTRUCTURAS ALGEBRAICAS Se da la relación entre dos conjuntos mediante el siguiente diagrama: (, ) (2, 3) (, 4) (, 2) (7, 8) (, ) (3, 3) (5, ) (6, ) (, 6)........ 5 6......... 2 5 i) Observa la correspondencia

Más detalles

Normalización 1NF 2NF 3NF BCNF 4NF

Normalización 1NF 2NF 3NF BCNF 4NF Normalización La Normalización es un proceso mediante el cual un esquema de Base de Datos se lleva a un nuevo esquema equivalente de mejor calidad en cuanto al diseño. La calidad del diseño la medimos

Más detalles

1 1 0 1 x 1 0 1 1 1 1 0 1 + 1 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 1 1 1 1

1 1 0 1 x 1 0 1 1 1 1 0 1 + 1 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 1 1 1 1 5.1.3 Multiplicación de números enteros. El algoritmo de la multiplicación tal y como se realizaría manualmente con operandos positivos de cuatro bits es el siguiente: 1 1 0 1 x 1 0 1 1 1 1 0 1 + 1 1 0

Más detalles

Tema 2 : NÚMEROS ENTEROS. Primero de Educación Secundaria Obligatoria. I.e.s Fuentesaúco.

Tema 2 : NÚMEROS ENTEROS. Primero de Educación Secundaria Obligatoria. I.e.s Fuentesaúco. 2010 Tema 2 : NÚMEROS ENTEROS. Primero de Educación Secundaria Obligatoria. I.e.s Fuentesaúco. Manuel González de León mgdl 01/01/2010 INDICE: 01. DE LOS NÚMEROS NATURALES A LOS NÚMEROS ENTEROS. 02. VALOR

Más detalles

VII. Estructuras Algebraicas

VII. Estructuras Algebraicas VII. Estructuras Algebraicas Objetivo Se analizarán las operaciones binarias y sus propiedades dentro de una estructura algebraica. Definición de operación binaria Operaciones como la suma, resta, multiplicación

Más detalles

FICHEROS Y BASES DE DATOS (E44) 3º INGENIERÍA EN INFORMÁTICA. Tema 9. Reglas de Integridad

FICHEROS Y BASES DE DATOS (E44) 3º INGENIERÍA EN INFORMÁTICA. Tema 9. Reglas de Integridad FICHEROS Y BASES DE DATOS (E44) 3º INGENIERÍA EN INFORMÁTICA Tema 9. Reglas de Integridad 1.- Introducción. 2.- Claves Primarias. 3.- Regla de Integridad de Entidades. 4.- Claves Ajenas. 5.- Regla de Integridad

Más detalles

Anexo 1: Demostraciones

Anexo 1: Demostraciones 75 Matemáticas I : Álgebra Lineal Anexo 1: Demostraciones Espacios vectoriales Demostración de: Propiedades 89 de la página 41 Propiedades 89- Algunas propiedades que se deducen de las anteriores son:

Más detalles

UNIDAD 1 LAS LEYES FINANCIERAS DE CAPITALIZACIÓN DESCUENTO

UNIDAD 1 LAS LEYES FINANCIERAS DE CAPITALIZACIÓN DESCUENTO - 1 - UNIDAD 1 LAS LEYES FINANCIERAS DE CAPITALIZACIÓN Y DESCUENTO Tema 1: Operaciones financieras: elementos Tema 2: Capitalización y descuento simple Tema 3: Capitalización y descuento compuesto Tema

Más detalles

1. Pasos en la resolución de ecuaciones de primer grado

1. Pasos en la resolución de ecuaciones de primer grado RESOLUCIÓN DE ECUACIONES DE PRIMER GRADO 1. Pasos en la resolución de ecuaciones de primer grado En este curso vamos resolver ecuaciones de primer grado un poco más complicadas que las del curso pasado.

Más detalles

INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN MATEMÁTICA

INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN MATEMÁTICA INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN MATEMÁTICA Dentro del campo general de la teoría de la optimización, también conocida como programación matemática conviene distinguir diferentes modelos de optimización.

Más detalles

Espacios vectoriales y aplicaciones lineales.

Espacios vectoriales y aplicaciones lineales. Práctica 2 Espacios vectoriales y aplicaciones lineales. Contenido: Localizar bases de espacios vectoriales. Suma directa. Bases y dimensiones. Cambio de base. Aplicaciones lineales. Matriz asociada en

Más detalles

Universidad de Costa Rica Escuela de Matemática CONARE-PROYECTO RAMA. Funciones

Universidad de Costa Rica Escuela de Matemática CONARE-PROYECTO RAMA. Funciones Universidad de Costa Rica Escuela de Matemática CONARE-PROYECTO RAMA Funciones José R. Jiménez F. Temas de pre-cálculo I ciclo 007 Funciones 1 Índice 1. Funciones 3 1.1. Introducción...................................

Más detalles

LÓGICA MATEMÁTICA. Álgebra de Boole Guía de trabajo

LÓGICA MATEMÁTICA. Álgebra de Boole Guía de trabajo LÓGICA MATEMÁTICA Álgebra de Boole Guía de trabajo Favián Arenas A. y Amaury Camargo Universidad de Córdoba Facultad de Ciencias Básicas e Ingenierías Departamento de Matemáticas 4.15 Objetivos Lógica

Más detalles

GUÍA DE EJERCICIOS UNIDAD 1 MACROECONOMÍA

GUÍA DE EJERCICIOS UNIDAD 1 MACROECONOMÍA GUÍA DE EJERCICIOS UNIDAD 1 MACROECONOMÍA 1. Suponga una economía con tres empresas. Una empresa cosecha trigo, otra hace harina, y la otra hace pan. Aquí están los detalles de cada empresa: EMPRESA COSECHADORA

Más detalles

Tema 5. Aproximación funcional local: Polinomio de Taylor. 5.1 Polinomio de Taylor

Tema 5. Aproximación funcional local: Polinomio de Taylor. 5.1 Polinomio de Taylor Tema 5 Aproximación funcional local: Polinomio de Taylor Teoría Los polinomios son las funciones reales más fáciles de evaluar; por esta razón, cuando una función resulta difícil de evaluar con exactitud,

Más detalles

Pruebas de acceso a enseñanzas universitarias oficiales de grado Castilla y León

Pruebas de acceso a enseñanzas universitarias oficiales de grado Castilla y León Pruebas de acceso a enseñanzas universitarias oficiales de grado Castilla y León MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES EJECICIO Nº Páginas OPTATIVIDAD: EL ALUMNO DEBEÁ ESCOGE UNA DE LAS DOS OPCIONES

Más detalles

Lógica, conjuntos, relaciones y funciones

Lógica, conjuntos, relaciones y funciones Lógica, conjuntos, relaciones y funciones Álvaro Pérez Raposo Universidad Autónoma de San Luis Potosí Universidad Politécnica de Madrid Publicaciones Electrónicas Sociedad Matemática Mexicana A la memoria

Más detalles

Capítulo 5. Valor Absoluto. M.Sc. Alcides Astorga M., Lic. Julio Rodríguez S. Instituto Tecnológico de Costa Rica Escuela de Matemática

Capítulo 5. Valor Absoluto. M.Sc. Alcides Astorga M., Lic. Julio Rodríguez S. Instituto Tecnológico de Costa Rica Escuela de Matemática 1 Capítulo 5 Valor Absoluto M.Sc. Alcides Astorga M., Lic. Julio Rodríguez S. Instituto Tecnológico de Costa Rica Escuela de Matemática Revista digital Matemática, educación e internet (www.cidse.itcr.ac.cr)

Más detalles

Ejemplos: Sean los conjuntos: A = { aves} B = { peces } C = { anfibios }

Ejemplos: Sean los conjuntos: A = { aves} B = { peces } C = { anfibios } La Teoría de Conjuntos es una teoría matemática, que estudia básicamente a un cierto tipo de objetos llamados conjuntos y algunas veces, a otros objetos denominados no conjuntos, así como a los problemas

Más detalles

RELACIÓN DE PROBLEMAS Nº 2 CONJUNTOS Y APLICACIONES

RELACIÓN DE PROBLEMAS Nº 2 CONJUNTOS Y APLICACIONES UNIVERSIDAD DE JAÉN ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR Dpto. de Matemáticas (Área de Álgebra) 1. Sean X e Y conjuntos. Demostrar: a) X = X Y Y X. b) X = X Y X Y. RELACIÓN DE PROBLEMAS Nº 2 CONJUNTOS Y APLICACIONES

Más detalles