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Procedimientos temáticos: Sumas de vectores, dependencia linear y derivadas parciales - Pr, Apuntes de Administración de Empresas

Documento que presenta procedimientos y conceptos básicos de álgebra lineal, incluyendo la suma de vectores, la dependencia y independencia lineal, y las derivadas parciales. El texto explica cómo calcular el producto exterior, determinar la base de un conjunto y resolver sistemas lineales, entre otros temas.

Tipo: Apuntes

2016/2017

Subido el 20/12/2017

irnaaz
irnaaz 🇪🇸

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PROCEDIMIENTOS TEMA 1
SUMA DE VECTORES
Sumar componente a componente, es decir:
(x1, x2) + (y1, y2) = (x1 + y1, x2 + y2)
PRODUCTO EXTERIOR
El numero externo multiplica a todos los componentes:
A(x,y) = (ax, ay)
DEPENDENCIA / INDEPENDENCIA LINEAL
- Formar la matriz (vectores en vertical)
- Determinante si det 0 son linealmente independientes
COMBINACION LINEAL
- Crear una igualdad con α, β, δ.- Formar una matriz
- Resolver el sistema
Si existen α, β, δ: son combinación lineal
- Crear una igualdad con α, β, δ
- Hacer determinantes, y encontrar el rango
Si son linealmente independientes, son combinación lineal
SISTEMA GENERADOR
= Dependencia / Independencia lineal
Si son linealmente independientes, forman sistema generador.
BASE DE UN CONJUNTO
= Dependencia / Independencia lineal
Si son linealmente independientes forman base
CALCULAR COMPONENTES DE UN VECTOR EN UNA BASE
- Formar una igualdad con la base y α, β, δ
- Formar una matriz
- Resolver el sistema (Gauss / substitución)
SUBESPACIO VECTORIAL
- aislar hasta que solo queda una incógnita (y parámetros)
- Calcular si existe (0, 0)
- Crear un vector ‘, es decir: (x, y) => (x’, y’)
- Sumar los vectores (buscando = 0)
- Multiplicarlo por λ
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PROCEDIMIENTOS TEMA 1

SUMA DE VECTORES

Sumar componente a componente, es decir: (x 1 , x 2 ) + (y 1 , y 2 ) = (x 1 + y 1 , x 2 + y 2 ) PRODUCTO EXTERIOR El numero externo multiplica a todos los componentes: A(x,y) = (ax, ay) DEPENDENCIA / INDEPENDENCIA LINEAL

  • Formar la matriz (vectores en vertical)
  • Determinante  si det ≠ 0 son linealmente independientes COMBINACION LINEAL
  • Crear una igualdad con α, β, δ.- Formar una matriz
  • Resolver el sistema Si existen α, β, δ: son combinación lineal
  • Crear una igualdad con α, β, δ
  • Hacer determinantes, y encontrar el rango Si son linealmente independientes, son combinación lineal

SISTEMA GENERADOR

= Dependencia / Independencia lineal Si son linealmente independientes, forman sistema generador. BASE DE UN CONJUNTO = Dependencia / Independencia lineal Si son linealmente independientes forman base CALCULAR COMPONENTES DE UN VECTOR EN UNA BASE

  • Formar una igualdad con la base y α, β, δ
  • Formar una matriz
  • Resolver el sistema (Gauss / substitución) SUBESPACIO VECTORIAL
  • aislar hasta que solo queda una incógnita (y parámetros)
  • Calcular si existe (0, 0)
  • Crear un vector ‘, es decir: (x, y) => (x’, y’)
  • Sumar los vectores (buscando = 0)
  • Multiplicarlo por λ

BASE I DIMENSION DE UN SUBESPACIO

(número de parámetros = número de incógnitas – número de ecuaciones)

  • Aislar hasta que quede una incógnita (y parámetros)
  • Resolver el sistema (matriz / substitución) BASE  poner los números que hemos obtenido del resultado DIMENSION  número de vectores

PROCEDIMIENTOS TEMA 2

PRODUCTO ESCALAR

Multiplicar cada componente del vector i sumarlos entre si, es decir: (x 1 , x 2 ) · (y 1 , y 2 ) = (x 1 · y 1 ) + (x 2 · y 2 ) NORMA Raíz de la suma de los componentes al cuadrado: ||v|| = √ x^2 + y^2 NORMALIZACION DE VECTORES

  • Buscar la norma del vector
  • Dividir el vector por la norma VECTORES ORTOGONALES Dos vectores son ortogonales si el producto escalar = 0 VECTORES ORTONORMALES
  • Multiplicar (escalar) todos los vectores Si = 0 son ORTOGONALES
  • Norma de todos los vectores Si = 1 son ORTONRMALES

PROCEDIMEINTOS TEMA 3 I 4

DERIVADAS PARCIALES Derivo una de las variables manteniendo las demás como constantes VECTOR GRADIENTE

  • Crear una matriz con las derivadas parciales de todas las variables VECTOR GRADIENTE EN UN PUNTO
  • Crear una matriz con las derivadas parciales de todas las variables
  • Sustituir las funciones en el punto MATRIZ HESSIANA
  • Derivar parcialmente
  • Derivadas segundas parciales
    • Es una matriz cuadrada i funcional (no^ variables x no^ variables)
    • Es una matriz simétrica
    • En un punto, la hessiana es una matriz numérica DERIVADA DIRECCIONAL
  • Hacer el gradiente en el punto de la función
  • Normalizar el vector que nos indica la dirección
  • Substituir en δx · v 1 + δy · v 2
  • Si α = 0  cos 0 = 1  v coincide con la dirección del vector gradiente. La derivada direccional es máxima y coincide con la longitud del vector gradiente
  • Si α = 180 / Л  cos = - 1  v dirección opuesta del vector gradiente. La derivada direccional es mínima y coincide con la – longitud del vector gradiente
  • Si α = 2 / Л = 90o^  cos 90o^ = 0  v Ʇ dirección del vector gradiente. CURVAS DE NIVEL
  • Igualamos la función al numero de la curva de nivel
  • Aislamos la y ELASTICIDAD EN UN PUNTO
  • Substituyo las variables por el punto
  • Hacer la 1 derivada, y encontrar su valor en el punto
  • Aplico la formula  [x 0 / f (x 0 )] x f’(x 0 )
  • Elástica si > 1
  • Rígido si < 1
  • Nulo si = 0 MAXIMOS Y MINIMOS
  • hacer la primera derivada
  • Buscar los puntos críticos (igualando la primera derivada a 0)
  • Hacer la segunda derivada
  • Valorar en el punto crítico  > 0 – mínimo / < 0 – máximo Def

Def - Semidef

Semidef

Indef Maximo local: f (x 0 ) > f (x) Minimo local: f (x 0 ) < f (x) Punto ensilladura: Δf (x 0 ) >< 0 Casimaximo: Δf (x 0 ) > 0 Casiminimo: Δf (x 0 ) < 0 EXTREMOS DE UNA FUNCION CON VARIAS VARIABLES

  • Hacer las derivadas parciales
  • Construir la matriz Hessiana
  • Hacer la prueba de δxx · δyy – (δxy)^2 < 0  no ha máximo ni minimo

0  hay máximo o minimo

  • si la δxx es + (minimo) o – (maximo)