Solucion Ejercicio 1
mi_matriz<-matrix(data=c(1,2,3,4,
5,6,7,8,
9,10,11,12),nrow = 3,byrow = TRUE)
print(mi_matriz)
## [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,] 1 2 3 4
## [2,] 5 6 7 8
## [3,] 9 10 11 12
mi_matriz2<-matrix(data=c(1,2,3,4,
5,6,7,8,
9,10,11,12),nrow = 3,byrow = FALSE) |> print()
## [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,] 1 4 7 10
## [2,] 2 5 8 11
## [3,] 3 6 9 12
solucion Ejercicio
ana <- c(10, 20, 30)
beto <- c(15, 25, 35)
unir_filas<-rbind(ana,beto) |> print() # se creal el objeto unir filas y se muestra
## [,1] [,2] [,3]
## ana 10 20 30
## beto 15 25 35
uni_columna<-cbind(ana,beto) |>print()
## ana beto
## [1,] 10 15
## [2,] 20 25
## [3,] 30 35
rownames(unir_filas)<-c("maria","jose")
colnames(unir_filas)<-c("examen 1","examen 2","examen 3")
unir_filas
## examen 1 examen 2 examen 3
## maria 10 20 30
## jose 15 25 35
solucion ejercicio 3
# creacion de la matrix:
set.seed(50)
(mi_matriz_aleatoria<-matrix(data=sample(x=1:100,size = 9),nrow =3,byrow=TRUE)) |> print()
## [,1] [,2] [,3]
## [1,] 11 52 95
## [2,] 98 46 67
## [3,] 8 16 18
# calculando la trnaspuesta:
# sin guardar:
mi_matriz_aleatoria |> t()
## [,1] [,2] [,3]
## [1,] 11 98 8
## [2,] 52 46 16
## [3,] 95 67 18
# con guardado:
transpuesta_mi_matriz_aleatoria<-t(mi_matriz_aleatoria) |> print()
## [,1] [,2] [,3]
## [1,] 11 98 8
## [2,] 52 46 16
## [3,] 95 67 18
#Extrayendo el elemento 2,3 de la matriz
transpuesta_mi_matriz_aleatoria[2,3] |> print()
## [1] 16
#multiplicando la matriz por un escalar (10)
10*transpuesta_mi_matriz_aleatoria |> print()
## [,1] [,2] [,3]
## [1,] 11 98 8
## [2,] 52 46 16
## [3,] 95 67 18
## [,1] [,2] [,3]
## [1,] 110 980 80
## [2,] 520 460 160
## [3,] 950 670 180
# se ha multiplicado por diez cada uno de los elementos de la matriz
solucion ejercicio 4
# creando una matriz identidad de tres por tres.
matriz_identidad<-diag(x=1,nrow=3,ncol=3) |> print()
## [,1] [,2] [,3]
## [1,] 1 0 0
## [2,] 0 1 0
## [3,] 0 0 1
#crrear una matriz diagonal donde los elementos sean 5,10,15.
matriz_diagonal<-diag(x=c(5,10,15),nrow=3) |> print()
## [,1] [,2] [,3]
## [1,] 5 0 0
## [2,] 0 10 0
## [3,] 0 0 15
solucion ejercicio 5
#ingreso de la matriz
M<-matrix(data=c(1,2,
3,4),nrow=2,byrow=TRUE) |> print()
## [,1] [,2]
## [1,] 1 2
## [2,] 3 4
# 1 calculando la inversa
M_inversa<-solve(M) |> print()
## [,1] [,2]
## [1,] -2.0 1.0
## [2,] 1.5 -0.5
# 2 verificacion
M %*% M_inversa |>round(digits=0) |> print()
## [,1] [,2]
## [1,] 1 0
## [2,] 0 1
M_inversa %*% M |>round(digits=0) |> print()
## [,1] [,2]
## [1,] 1 0
## [2,] 0 1
#3
matriz_no_invertible_1<-matrix(data=c(2,4,
0,0),nrow=2,byrow=TRUE) |> print()
## [,1] [,2]
## [1,] 2 4
## [2,] 0 0
ifelse(det(matriz_no_invertible_1!=0),
solve(matriz_no_invertible_1),"Matriz singular")
## [1] "Matriz singular"
solucion ejercicio 6
library(matlib)
fila1<-c(2,3,5,6)
fila2<-c(0,8,1,-7)
(fila3<-fila1+fila2)
## [1] 2 11 6 -1
(matriz_para_rango<-matrix(data=c(fila1,
fila2,
fila3),
nrow=3,byrow=TRUE)) |> print()
## [,1] [,2] [,3] [,4]
## [1,] 2 3 5 6
## [2,] 0 8 1 -7
## [3,] 2 11 6 -1
rango<-matlib::R(X=matriz_para_rango) |> print()
## [1] 2