Buscar
- Filtrar resultados
- Ubicación
- Clasificación
- Incluir datos adjuntos
- https://espanol.libretexts.org/Matematicas/Algebra/Libro%3A_Algebra_Avanzada/03%3A_Resolviendo_Sistemas_Lineales/3.06%3A_Determinantes_y_regla_de_CramerUna matriz cuadrada es una matriz donde el número de filas es el mismo que el número de columnas. En esta sección describimos otro método para resolver sistemas lineales utilizando propiedades especia...Una matriz cuadrada es una matriz donde el número de filas es el mismo que el número de columnas. En esta sección describimos otro método para resolver sistemas lineales utilizando propiedades especiales de matrices cuadradas. Wen introduce el determinante y muestra cómo se puede usar la regla de Cramer para determinar de manera eficiente soluciones a sistemas lineales.
- https://espanol.libretexts.org/Matematicas/Ecuaciones_diferenciales/Libro%3A_Ecuaciones_Diferenciales_para_Ingenieros_(Lebl)/Ap%C3%A9ndice_A%3A_%C3%81lgebra_lineal/A.6%3A_DeterminantePor ejemplo, si Ahora\[\text{If} \qquad A = \begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ 7 & 8 & 9 \end{bmatrix} , \qquad \text{then} \qquad A_{12} = \begin{bmatrix} 4 & 6 \\ 7 & 9 \end{bmatrix} \qquad \...Por ejemplo, si Ahora\text{If} \qquad A = \begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ 7 & 8 & 9 \end{bmatrix} , \qquad \text{then} \qquad A_{12} = \begin{bmatrix} 4 & 6 \\ 7 & 9 \end{bmatrix} \qquad \text{and} \qquad A_{23} = \begin{bmatrix} 1 & 2 \\ 7 & 8 \end{bmatrix} . \nonumber definimos el determinante recursivamente\det (A) \overset{\text{def}}{=} \sum_{j=1}^n {(-1)}^{1+j} a_{1j} \det (A_{1j}) , \nonumber o en otras palabras\[\det (A) = a_{11} \det (A_{11}) - a_{12} \det (A_{12}) …
- https://espanol.libretexts.org/Matematicas/Algebra_lineal/Un_Primer_Curso_de_%C3%81lgebra_Lineal_(Kuttler)/03%3A_Determinantes/3.01%3A_T%C3%A9cnicas_B%C3%A1sicasQue A sea una matriz n×n. Es decir, que A sea una matriz cuadrada. El determinante de A, denotado por det (A) es un número muy importante que exploraremos a lo largo de esta sección.
- https://espanol.libretexts.org/Matematicas/Algebra_lineal/Fundamentos_del_%C3%81lgebra_Matricial_(Hartman)/03%3A_Operaciones_en_Matrices/3.03%3A_El_DeterminanteEn este capítulo hasta ahora hemos aprendido sobre la transposición (una operación sobre una matriz que devuelve otra matriz) y la traza (una operación sobre una matriz cuadrada que devuelve un número...En este capítulo hasta ahora hemos aprendido sobre la transposición (una operación sobre una matriz que devuelve otra matriz) y la traza (una operación sobre una matriz cuadrada que devuelve un número). En esta sección aprenderemos otra operación sobre matrices cuadradas que devuelve un número, llamado el determinante. Damos aquí una pseudo-definición del determinante.
- https://espanol.libretexts.org/Matematicas/Algebra_lineal/Fundamentos_del_%C3%81lgebra_Matricial_(Hartman)/03%3A_Operaciones_en_Matrices/3.04%3A_Propiedades_del_DeterminanteEn la sección anterior aprendimos a calcular el determinante. En esta sección aprendemos algunas de las propiedades del determinante, y esto nos permitirá calcular los determinantes con mayor facilida...En la sección anterior aprendimos a calcular el determinante. En esta sección aprendemos algunas de las propiedades del determinante, y esto nos permitirá calcular los determinantes con mayor facilidad. En la siguiente sección veremos una aplicación de determinantes.
- https://espanol.libretexts.org/Matematicas/Algebra_lineal/%C3%81lgebra_Lineal_Interactiva_(Margalit_y_Rabinoff)/04%3A_Determinantes/4.01%3A_Determinantes-_Definici%C3%B3nEn esta sección, definimos el determinante, y presentamos una forma de calcularlo. Luego discutimos algunas de las muchas propiedades maravillosas que disfruta el determinante.
- https://espanol.libretexts.org/Ingenieria/Ingenieria_Industrial_y_de_Sistemas/Libro%3A_Din%C3%A1mica_y_Controles_de_Procesos_Qu%C3%ADmicos_(Woolf)/10%3A_An%C3%A1lisis_Din%C3%A1mico_de_Sistemas/10.03%3A_Valores_propios_y_vectores_propiosLos vectores propios (mathbf {v}) y los valores propios (λ) son herramientas matemáticas utilizadas en una amplia gama de aplicaciones. Se utilizan para resolver ecuaciones diferenciales, problemas ar...Los vectores propios (mathbf {v}) y los valores propios (λ) son herramientas matemáticas utilizadas en una amplia gama de aplicaciones. Se utilizan para resolver ecuaciones diferenciales, problemas armónicos, modelos de población, etc. en Ingeniería Química se utilizan principalmente para resolver ecuaciones diferenciales y para analizar la estabilidad de un sistema.
- https://espanol.libretexts.org/Matematicas/Libro%3A_Calculo_(OpenStax)/12%3A_Vectores_en_el_Espacio/12.04%3A_El_Producto_CruzadoEn esta sección, desarrollamos una operación llamada producto cruzado, que nos permite encontrar un vector ortogonal a dos vectores dados. El cálculo del par es una aplicación importante de los produc...En esta sección, desarrollamos una operación llamada producto cruzado, que nos permite encontrar un vector ortogonal a dos vectores dados. El cálculo del par es una aplicación importante de los productos cruzados, y examinamos el par con más detalle más adelante en la sección.
- https://espanol.libretexts.org/Matematicas/Ecuaciones_diferenciales/%C3%81lgebra_Lineal_Aplicada_y_Ecuaciones_Diferenciales_(Chasnov)/02%3A_I._%C3%81lgebra_Lineal/04%3A_Determinantes/4.03%3A_Propiedades_del_DeterminanteEl determinante, como sabemos, es una función que mapea una matriz n -by- n a un escalar. Ahora definimos esta función determinante por las siguientes tres propiedades.
- https://espanol.libretexts.org/Matematicas/Libro%3A_Calculo_vectorial_(Corral)/01%3A_Vectores_en_el_espacio_euclidiano/1.04%3A_Productos_cruzadosEn la Sección 1.3 definimos el producto punto, lo que dio una forma de multiplicar dos vectores. El producto resultante, sin embargo, fue un escalar, no un vector. En esta sección definiremos un produ...En la Sección 1.3 definimos el producto punto, lo que dio una forma de multiplicar dos vectores. El producto resultante, sin embargo, fue un escalar, no un vector. En esta sección definiremos un producto de dos vectores que sí resultan en otro vector. Este producto, llamado el producto cruzado, solo se define para vectores en\mathbb{R}^{3}. La definición puede parecer extraña y carente de motivación, pero veremos en breve las bases geométricas para ello.
- https://espanol.libretexts.org/Matematicas/Geometria/Geometr%C3%ADa_con_Introducci%C3%B3n_a_la_Topolog%C3%ADa_C%C3%B3smica_(Hitchman)/03%3A_Transformaciones/3.04%3A_Transformaciones_de_M%C3%B6biusSi componemos dos transformaciones de Möbius, el resultado es otra transformación de Möbius. Dado que las transformaciones de Möbius están compuestas por inversiones, abrazarán las cualidades más fina...Si componemos dos transformaciones de Möbius, el resultado es otra transformación de Möbius. Dado que las transformaciones de Möbius están compuestas por inversiones, abrazarán las cualidades más finas de las inversiones. Por ejemplo, dado que la inversión conserva clines, también lo hacen las transformaciones de Möbius, y dado que la inversión conserva magnitudes de ángulo, las transformaciones de Möbius conservan los ángulos (como un número par de inversiones).
