lunes, 12 de noviembre de 2012

12. Regla de Sarrus



La regla de Sarrus es un método fácil para memorizar y calcular el determinante de una matriz 3×3. Recibe su nombre del matemático francés Pierre Frédéric Sarrus.

Considérese la matriz 3×3:


Su determinante se puede calcular de la siguiente manera:

En primer lugar, repetir las dos primeras columnas de la matriz a la derecha de la misma de manera que queden cinco columnas en fila. Después sumar los productos de las diagonales descendentes (en línea continua) y sustraer los productos de las diagonales ascendentes (en trazos). Esto resulta en:




Un proceso similar basado en diagonales también funciona con matrices 2×2:


De este modo teniendo en cuenta lo anterior las diagonales continuas reciben el nombre de matriz principal y las diagonales en trazos reciben el nombre de matriz secundaria


Ejemplo 1:

1. Calcular el determinante de la siguiente matriz:






(3*2*4) + (4*2*2) + (-1*5*3) - (-1*2*2) + (3*2*3) + (4*5*4)
(24 + 16 + -15) - (-4 + 18 + 80)
25 - 94
-69 
                         




Ejemplo 2:



















13. Regla de Cramer - Determinantes

 

Las matrices y los determinantes son herramientas del álgebra que facilitan el ordenamiento de datos, así como su manejo.
Los conceptos de matriz y todos los relacionados fueron desarrollados básicamente en el siglo XIX por matemáticos como los ingleses J.J. Sylvester, Arthur Cayley y el irlandés William Hamilton.
Las matrices se encuentran en aquellos ámbitos en los que se trabaja con datos regularmente ordenados y aparecen en situaciones propias de las Ciencias Sociales , Económicas y Biológicas.

Regla de Cramer

La regla de Cramer es un teorema que se aplica en álgebra lineal. Es de utilidad cuando se buscan resolver sistemas de ecuaciones lineales.
Esta regla es aplicada en sistemas que tengan como condición que el número de ecuaciones equivalga al número de incógnitas y que el determinante de la matriz de los coeficientes sea distinto de cero. Si dichas condiciones se cumplen en un sistema, llamaremos a este, sistema de Cramer.


Para calcular este tipo de sistemas es necesario seguir los siguientes pasos:

1. Se cambia el sistema de ecuaciones 3x3 a la matriz de coeficientes:




2. El siguiente paso es hallar los valores de X, Y y Z: para eso sacamos  4 determinantes:




Determinantes del sistema = Det (A)

Determinante de  X = Det ( A1)
Determinante de Y = Det (A2)
Determinante de Z = Det (A3)

Para obtener el determinante del sistema se toma la matriz  y le aumentamos dos filas mas con los coeficiente de las primeras dos filas y comenzamos a multiplicar :

Se multiplica en diagonal de derecha a izquierda y viceversa 

= [-1 + 6 + 4] [-1+ - 6 + - 4]
= [9] – [-11]
= 9 + 11
= 20


3. El siguiente paso es sacar los determinantes de las variables:



Para sacar el determinante de X remplazamos los coeficientes de la columna de X por los términos independientes:





Para hallar el Determinante de (A1)  se hace igual que al determinante  (A):

= [-5 + -3 + 0] [0 +-30 + 2]
= [-8] – [-28]
= -8 + 28
= 20




Para obtener el determinante de Y remplazamos los coeficientes de la columna de Y por los valores de igualación, como en el determinante anterior:






= [-1 + 0 + -10] [-1 + 0 +10]
= [-11]-[9]
= -11 - 9
= -20 





Para hallar el determinante de Z se remplaza la columna de Z por los coeficiente de igualación como lo hemos hecho anteriormente: 







= [0 +30 +2] - [-5 + -3  + 0]
= [32] – [-8]
= 32 + 8
= 40


Utilizamos la formula: 


X = 20/20  = 1        Y = -20/20  = -1         Z = 40/20 = 2

Los valores de las variables son:

X = 1    Y = -1    Z= 2



14. Método gráfico



El método gráfico se emplea para resolver problemas que presentan sólo 2 variables de decisión. El procedimiento consiste en trazar las ecuaciones de las restricciones en un eje de coordenadas X1, X2 para tratar de identificar el área de soluciones factibles (soluciones que cumplen con todas las restricciones).
La solución óptima del problema se encuentra en uno de los vértices de esta área de soluciones creada, por lo que se buscará en estos datos el valor mínimo o máximo del problema.





Ejemplo en Fritolay:

Disponemos de 210.000 dólares para invertir en la compra de maquinaria para una la línea de frituras en maíz. Se recomiendan dos tipos de maquinaria: Del tipo A (vapor y electricidad), que rinden el 10% y las del tipo B (combustible y electricidad), que rinden el 8%. Se decide invertir un máximo de 130.000 dólares en las del tipo A y como mínimo 60.000 en las del tipo B. Además queremos que la maquinaria del tipo A sea menor que el doble de la inversión en B. ¿Cuál tiene que ser la distribución de la inversión para obtener el máximo rendimiento en la producción?

Solución:

En un problema de programación lineal.
  • Llamamos x a la cantidad que invertimos en maquinaria de tipo A
  • Llamamos y a la cantidad que invertimos en maquinaria de tipo B

210000

  0,1x+0,08y    

Condiciones que deben cumplirse (restricciones):        
  •      y mayor o igual a cero
  •      x mayor o igual a cero
  
  R1    X + Y menor o igual que 210.000
  R2    X menor o igual que 130.000
  R3    Y mayor o igual que 60.000
  R4    X menor o igual que 2Y

Dibujamos las rectas auxiliares asociadas a las restricciones para conseguir la región factible (conjunto de puntos que cumplen esas condiciones)





La región factible es la pintada de amarillo, de vértices A, B, C, D y E




A(0, 60000), B(120000, 60000), C(130000, 65000), D(130000, 80000) y E(0, 210000)

La función objetivo es:  F(x, y)= 0,1x+0,08y

Si dibujamos la curva F(x, y) =0 (en rojo) y la desplazamos se puede comprobar gráficamente que el vértice  más alejado es el D, y por tanto es la solución óptima.
Comprobarlo analíticamente (es decir comprobar que el valor máximo de la función objetivo,  F,  se alcanza en el vértice D)

15. Método simplex


El método Simplex es un procedimiento iterativo que permite ir mejorando la solución a cada paso. El proceso concluye cuando no es posible seguir mejorando más dicha solución.

Partiendo del valor de la función objetivo en un vértice cualquiera, el método consiste en buscar sucesivamente otro vértice que mejore al anterior. La búsqueda se hace siempre a través de los lados del polígono (o de las aristas del poliedro, si el número de variables es mayor). Cómo el número de vértices (y de aristas) es finito, siempre se podrá encontrar la solución

Deberá tenerse en cuenta que este método sólo trabaja para restricciones que tengan un tipo de desigualdad "≤" y coeficientes independientes mayores o iguales a 0, y habrá que estandarizar las mismas para el algoritmo

El método cuenta con unas condiciones:
  1. El objetivo es de la forma de maximización o de minimización.
  2. Todas las restricciones son de igualdad.
  3. Todas las variables son no negativas.
  4. Las constantes a la derecha de las restricciones son no negativas.
El siguiente vídeo nos muestra el proceso y los pasos que hay que seguir para solucionar un problema por medio del método simplex.









16. Método de las 2 fases