Método de la Secante Es una variación del método de Newton-Raphson donde en vez de calcular la derivada de la función en el punto x0 se usa la aproximación a la derivada dada por: aproxdf= (f(x)-f(x0))/(x-x0) La que representa la pendiente de la recta secante que une los puntos (x0,f(x0)) y (x,f(x))Este método es de especial interés cuando es difícil …
Continue reading “#13 Solución de la ecuación f(x)=0. Métodos: secante,regla falsa y punto fijo”
El problema a discutir en este post y en el siguiente es el de resolver la ecuación f(x)=0, donde f(x) es una función de cualquier naturaleza, por ejm: f(x)=x^5-3×4+x^2-3=0, o f(x)=arctan(x)+sen(x)-2=0. Diversos métodos se han propuestos para este tipo de problemas. Aquí discutiremos, el método gráfico, el de Newton Raphson y el de la Biseccion. …
Continue reading “#12-Solución de la ecuación f(x)=0. Métodos: Gráfico, Newton-Raphson y Biseccion”
Método de Gauss- Seidel Es un método iterativo que comienza con un conjunto de formulas y una solución inicial . Las formulas del método consisten en el despeje de cada incógnita en cada ecuación, es decir: Se despeja x1 de la primera ecuación. Se despeja x2 de la segunda ecuación y así sucesivamente se Se …
Método de Cramer El método de Cramer es un método muy popular para la solución de sistemas de ecuaciones lineales compatibles determinados, mediante el cálculo de determinantes. El lenguaje python te permite resolver un sistema de cualquier numero de ecuaciones, gracias a la poderosa función det() que calcula el determinante de una matriz, la cual esta en …
SOLUCIÓN DE UN SISTEMA DE ECUACIONES LINEALESIntroducción. Un sistema de ecuaciones es un conjunto de n ecuaciones con n incógnitas x1, x2,.., xn para las cuales existe una solución común Ejemplo: el sistema: 2X1-7X2+4X3=9X1+9X2+6X3=25-3X1+8X2+5X3=6 Tiene solución x1=4, x2=1 y x3=2, ya que estos valores satisfacen todas las ecuaciones simultáneamente. La matriz del sistema es la …
Continue reading “#9 Metodo de Gauss para resolver un sistema de Ecuaciones”
El tema a tratar en este post es el usar la programación en python para analizar el bajo rendimiento en matemáticas I en la UNEFA de los estudiantes de Ingeniería, ya que se ha observado un alto indice de repitencia en los primeros semestres, en las asignaturas de contenido Matemático: Matemáticas I,II,II, Algebra Lineal, Estadística, …
Continue reading “#8 Regresion Multiple como modelo de Machine Learning”
EJEMPLO DE REGRESION LINEAL MULTIPLE El objetivo de este ejemplo fue analizar el desempeño académico en Matemáticas I de los estudiantes de Ingeniería de la UNEFA-NE (Universidad Nacional Experimental de las Fuerzas Armadas de Venezuela – Núcleo Nueva Esparta) utilizando el modelo de Regresión Múltiple. En este caso la variable dependiente y, fue el rendimiento …
Sklearn es una de las bibliotecas de python que tiene los principales modelos de Machine learning ya programados como objetos entre ellos la Regresión lineal, Regresión logística, Knn, arboles de decision, etc, lo que nos hace la vida mas facil a todos los que trabajamos en Ciencia de los Datos. Para el aprendizaje de esta …
Continue reading “#6. REGRESION LINEAL SIMPLE USANDO SKLEARN”
Nuestro primer problema a resolver usando python consiste en determinar el modelo lineal simple y=a+bx+e que mejor se ajusta a un conjunto de datos conocidos (xi,yi) para i desde 1 hasta n. Para fijar ideas consideremos yi =el precio del $ paralelo en relacion al bolivar desde el mes de Marzo de 2019 hasta Agosto …
Una vez tomados estos cursos viene la parte mas interesante como aplicar los conocimientos adquiridos en mi trabajo diario como docente – investigador. En estos momentos tengo dos proyectos de aplicación, el curso de Calculo numérico en la UNEFA ( https://calnum.wordpress.com) Este curso esta dedicado al aprendizaje e implementaci’on de los algoritmos de calculo numérico …
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