Conjuntos Lineamente Dependientes Y Linealmente Independientes - [Detalles]
Repasamos la definición de conjuntos linealmente dependientes y linealmente independientes. Vemos varios ejemplos de conjuntos linealmente dependientes, y otros linealmente independientes.
Independencia de eventos - [Detalles]
Presentamos el concepto de independencia de eventos, que se relaciona cercanamente con la medida de probabilidad condicional.
Problemas de combinaciones lineales, generadores e independientes - [Detalles]
Resolvemos problemas de vectores generadores y linealmente independientes. Damos ejemplos con espacios de vectores, matrices, polinomios y funciones.
Transformaciones lineales y vectores independientes - [Detalles]
Estudiamos el efecto que tienen las transformaciones lineales en bases, en conjuntos generadores y en linealmente independientes.
Mini-cuestionario: Generadores e independientes - [Detalles]
Mini-cuestionario para verificar el entendimiento de los conceptos de conjuntos de vectores generadores y linealmente independientes.
Interpretación de las operaciones con eventos - [Detalles]
Explicamos el significado de las operaciones con conjuntos en el contexto de la probabilidad.
Probabilidad condicional - [Detalles]
Desarrollamos la probabilidad condicional, una herramienta nueva que permite describir la asociación que existe entre eventos
Demostramos el teorema de Bayes, el cual relaciona distintas probabilidades condicionales y permite el cálculo de probabilidades de eventos que no son tan inmediatas.
El lema del intercambio de Steinitz - [Detalles]
En un espacio vectorial los conjuntos independientes son "chicos" y los generadores son "grandes". El lema de intercambio de Steinitz formaliza esto.
Problemas de transformaciones lineales, vectores independientes y forma matricial - [Detalles]
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Proceso de Gram-Schmidt - [Detalles]
Mostramos el teorema de Gram-Schmidt, que cambia un conjunto de vectores linealmente independientes a uno ortonormal. Vemos ejemplos de su aplicación.
Sistemas lineales homogéneos con coeficientes constantes. Matriz no diagonalizable - [Detalles]
Consideramos el caso cuando la matriz asociada al sistema tiene valores propios repetidos y NO es diagonalizable. Definimos a los vectores propios generalizados de una matriz, desarrollamos un algoritmo mediante el cual encontramos n soluciones linealmente independientes al sistema, y por tanto la solución general.
Ejercicios Producto Triple - [Detalles]
Realizamos varios ejercicios del producto triple, vemos en que caso el producto triple es cero, algunos ejercicios para obtener el volumen del paralelepípedo formado por los factores, y que significa que el producto triple sea cero, lo cual está relacionado a que los factores sean linealmente dependientes o independientes.
Nota 30. Dependencia e independencia lineal - [Detalles]
En esta nota definiremos y veremos ejemplos de conjuntos linealmente dependientes y conjuntos linealmente independientes, veremos que esta idea está íntimamente relacionada a distinguir cuándo un conjunto de vectores tiene entre sus elementos algún vector que sea combinación lineal de los otros.
Propiedades de eigenvectores y eigenvalores - [Detalles]
En esta entrada profundizaremos en el estudio de los vectores y valores propios, exploraremos diversas de sus propiedades. Comenzaremos con algunas observaciones inmediatas. Después, veremos cómo encontrar de manera sencilla los eigenvalores de las matrices triangulares superiores. También veremos que «eigenvectores correspondientes a eigenvalores diferentes son linealmente independientes«. Finalmente, conectaremos estas nuevas ideas con un objeto que estudiamos previamente: el polinomio mínimo.