Introducción
Este documento es la base para resolver, la actividad 1 Algebra Lineal del módulo de Fundamentos de Matemáticas y estadística.
¿Cúal es la norma del vectorv = (3, 4)
pq1=c (3,4)
sqrt(sum(pq1^2))# RESULTADO 5
## [1] 5
¿Cúal es el ángulo entre los vectores u=(1,0)y v=(0,1)
p2v1<-c(1,0)
p2v2<-c(0,1)
#producto punto
pd=sum(p2v1*p2v2)
pd # 0
## [1] 0
#Normas
np2v1=sqrt(sum(p2v1^2))
np2v2=sqrt(sum(p2v2^2))
#angulos
trad=acos(pd/(np2v1*np2v2))
tgrad=trad*180/pi
tgrad# R=90
## [1] 90
¿Cúal es el determinante de la matriz X (2,1,3,4)
El determinante es un número que se obtiene de una matriz cuadrada y sirve para saber si tiene inversa y cuánto “escala” áreas o volúmenes.
Determinante: El determinante nos dice si una matriz se puede invertir, ayuda a resolver sistemas y mide el “tamaño” del espacio que abarca la matriz.
pq3=matrix(c(2,1,3,4), nrow=2, byrow=TRUE)
pq3
## [,1] [,2]
## [1,] 2 1
## [2,] 3 4
det(pq3)#Calcular Determinante R 5
## [1] 5
¿Cual es la proyeccion del v=(2,3) sobre el eje x?
v=c(2,3) #crear el vector
u=c(1,0)# Esta es la dirección del vector en X
proyeccion <- (sum(v*u) / sum(u^2)) * u
proyeccion # Resultado 2,0
## [1] 2 0
¿Cúal es la matriz inversa de w=(1,0, 0, -1)?
Proceso:
pq5<-matrix(c(1,0, 0, -1), nrow = 2, byrow =TRUE)
pq5
## [,1] [,2]
## [1,] 1 0
## [2,] 0 -1
#para sacar la inversa uso la funcion solve para hallar la inversa
pq5inv=solve(pq5)
pq5
## [,1] [,2]
## [1,] 1 0
## [2,] 0 -1
pq5inv
## [,1] [,2]
## [1,] 1 0
## [2,] 0 -1
#Respuesta Es su propia inversa, para verificar que sea la inversa al
#multiplicarlas ambas debe dar la matriz de identida (1,0,1,0)
Maid=pq5%*%pq5inv
Maid
## [,1] [,2]
## [1,] 1 0
## [2,] 0 1
#En maid quedo guardada la multiplicación de las matrices,
#y al dar la matriz de identidad se compruenba que la matriz inversa quedó bien
El sistema x+y=2 2x+2y=4
# Queremos resolver el sistema:
# x + y = 2
# Entonces, despejamos: y = 2 - x
# 1. Definimos un rango de valores para x
# Aquí vamos a probar valores de -10 hasta 10
x_vals <- -10:10
# 2. Creamos un data.frame vacío donde guardaremos las soluciones
soluciones <- data.frame(x = numeric(), y = numeric())
# 3. Usamos un ciclo for para recorrer todos los valores de x
for (x in x_vals) {
# Calculamos y con la ecuación y = 2 - x
y <- 2 - x
# Mostramos el resultado en pantalla
cat("x =", x, " => y =", y, "\n")
# Guardamos la pareja (x,y) en la tabla de soluciones
soluciones <- rbind(soluciones, data.frame(x = x, y = y))
}
## x = -10 => y = 12
## x = -9 => y = 11
## x = -8 => y = 10
## x = -7 => y = 9
## x = -6 => y = 8
## x = -5 => y = 7
## x = -4 => y = 6
## x = -3 => y = 5
## x = -2 => y = 4
## x = -1 => y = 3
## x = 0 => y = 2
## x = 1 => y = 1
## x = 2 => y = 0
## x = 3 => y = -1
## x = 4 => y = -2
## x = 5 => y = -3
## x = 6 => y = -4
## x = 7 => y = -5
## x = 8 => y = -6
## x = 9 => y = -7
## x = 10 => y = -8
# 4. Al final, mostramos la tabla completa
print(soluciones)
## x y
## 1 -10 12
## 2 -9 11
## 3 -8 10
## 4 -7 9
## 5 -6 8
## 6 -5 7
## 7 -4 6
## 8 -3 5
## 9 -2 4
## 10 -1 3
## 11 0 2
## 12 1 1
## 13 2 0
## 14 3 -1
## 15 4 -2
## 16 5 -3
## 17 6 -4
## 18 7 -5
## 19 8 -6
## 20 9 -7
## 21 10 -8
# 5. (Opcional) Graficamos las soluciones para ver la recta
plot(soluciones$x, soluciones$y, type="p", col="blue", pch=19,
xlab="x", ylab="y", main="Soluciones del sistema x+y=2")
abline(a=2, b=-1, col="red", lwd=2) # recta completa
#Respuesta soluciones infinitas