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domingo, 21 de febrero de 2016

Solve linear systems, of 2 equations, in 4 easy steps (Part 1).

Resuelve sistemas de dos ecuaciones lineales en 4 sencillos pasos (Parte 1).

Los métodos algebraicos de solución de sistemas de dos ecuaciones con dos incógnitas tienen como base un artificio matemático para eliminar una de las incógnitas y obtener una ecuación de primer grado con una incógnita que puede ser fácilmente despejada.

En la siguiente presentación se explica, paso a paso, el método de igualación para resolver el sistema de ecuaciones que se genera al plantear el problema sobre punto de equilibrio.

Esperamos que se a de utilidad.

Saludos.



lunes, 15 de febrero de 2016

Learn to solve, easily, linear programming problems (Example 1).

Aprende a resolver, fácilmente, problemas de programación lineal.
Ejemplo 1: Método Gráfico.

La obtención del modelo matemático de un problema de programación lineal es el aspecto mas importante del proceso de solución del mismo.

Una vez desarrollado el modelo, se aplican los métodos que mejor responden a las características del modelo obtenido: Método gráfico o simplex principalmente.

Existe una gran cantidad de programas de cómputo que pueden resolver los problemas de programación lineal con gran cantidad de incógnitas prácticamente sin esfuerzo, por ello, debe centrarse la atención en el modelado de los problemas, más que en los procesos analíticos de solución.

No obstante, con la finalidad de comprender cómo se obtiene la solución de estos modelos, es sumamente instructivo resolver algunos ejercicios sencillos "manualmente", especialmente con el método gráfico.

La siguiente presentación contiene el proceso detallado de solución del problema:

Una planta industrial emplea tres máquinas M1, M2 y M3 para fabricar dos artículos A1 y A2. 
Para la fabricación de A1 se requieren dos horas en la máquina M1, una hora en la M2 y tres horas en la M3; para el producto A2 hace falta una hora en la máquina M1, una hora en la M2 y 5 horas en la M3. 
Se dispone de 180 horas en la máquina M1, 110 en la M2 y 480 en la M3. 
La ganancia obtenida por cada pieza del artículo A1 es de $50 y por cada pieza del artículo A2 es de $40. ¿Cuántas piezas de cada artículo deben fabricarse para que la ganancia sea la máxima posible?

Esperamos que sea de utilidad.

Saludos.



lunes, 30 de noviembre de 2015

Learn to solve, easily, Linear Equations Systems (Part 1).

Aprende a resolver, fácilmente, sistemas de ecuaciones lineales (Primera Parte).

Los sistemas de ecuaciones lineales son herramientas sumamente útiles para la resolución de problemas. 

Lo más importante es la construcción del modelo matemático que describe el problema; una vez elaborado el modelo, es muy sencillo resolver por cualquiera de los muchos métodos disponibles, el sistema obtenido.
   
La solución del modelo debe re-interpretarse para contestar las preguntas que el problema propone y verificar que las condiciones se cumplen.

El siguiente archivo contiene un ejemplo dividido en tres partes (como si fueran tres problemas). Cada parte debe resolverse utilizando el formato que se encuentra en el siguiente enlace:

https://licmata-math.blogspot.mx/2014/10/learn-to-solve-word-problems-like_11.html

La redacción del problema se encuentra en una presentación de Power Point que, además, contiene la solución de la primera parte del problema. la presentación se encuentra en el siguiente enlace:

https://licmata-math.blogspot.mx/2013/03/punto-de-equilibrio-word-problems.html

Una síntesis de la redacción de dicho problema se encuentra en el siguiente documento.

Esperamos que sea de utilidad.

Saludos.




lunes, 27 de julio de 2015

Making Great Decisions using Bayes Theorem (2).

El Teorema de Bayes en la Toma de decisiones.

Este teorema cobra cada vez mayor importancia; numerosos artículos cuestionan los métodos de la probabilidad frecuencial y proponen, como alternativa, los métodos Bayesianos.

Los métodos Bayesianos se han empleado en diversos contextos y formas; se le considera una forma de determinar cómo las nuevas evidencias afectan a las afirmaciones probabilísticas.

La primera parte del tema, en la que se presentan los conceptos de probabilidad total y su relación con el Teorema de Bayes se encuentra en el siguiente enlace:

 Bayes Theorem Worked Problems

En la siguiente presentación se resuelven, paso a paso, dos ejemplos en los que se aplica este teorema.

Esperamos que sea de utilidad.

Saludos.

lunes, 16 de marzo de 2015

Learn to solve linear programming problems.

Aprende a resolver problemas de programación lineal.

Los problemas de optimización pueden resolverse con diferentes herramientas, según sus características.
En la presentación adjunta se explica detalladamente el procedimiento para plantear y resolver el siguiente problema de programación lineal:

Una planta industrial emplea tres máquinas M1, M2 y M3 para fabricar dos artículos A1 y A2. 
Para la fabricación de A1 se requieren dos horas en la máquina M1, una hora en la M2 y tres horas en la M3; para el producto A2 hace falta una hora en la máquina M1, una hora en la M2 y 5 horas en la M3. 
Se dispone de 180 horas en la máquina M1, 110 en la M2 y 480 en la M3. 
La ganancia obtenida por cada pieza del artículo A1 es de $50 y por cada pieza del artículo A2 es de $40. ¿Cuántas piezas de cada artículo deben fabricarse para que la ganancia sea la máxima posible?

En la siguiente dirección se incluye material para imprimir y seguir, paso a paso, el proceso de solución.

http://licmata-math.blogspot.mx/2014/06/mathematical-models-linear-programming.html

Presentación con la solución del problema.

Esperamos que sea de utilidad.

Saludos.


sábado, 7 de marzo de 2015

Dynamic Programming Application.

Ejemplo de Programación Dinámica.

Otra de las muchas técnicas de optimización de recursos es la programación dinámica. El siguiente archivo contiene el procedimiento detallado para resolver un problema mediante la programación dinámica.

Es conveniente ir resolviendo el ejercicio conforme avanza la presentación para una mejor comprensión de los temas en estudio.

Esperamos que sea de utilidad.

Saludos.


viernes, 27 de febrero de 2015

Learn easily CPM and PERT methods for Project Direction.

Aprende fácilmente los métodos CPM y PERT para la dirección de proyectos.

La dirección de proyectos es una competencia estratégica en las organizaciones. Existen diversas herramientas para llevar a cabo las complejas tareas que la dirección de un proyecto requiere.

En esta presentación se describe paso a paso el procedimiento para determinar la ruta crítica de un proyecto a partir de la información básica inicial y se proporcionan los tiempos necesarios para realizar la misma actividad mediante PERT.

Si se desea revisar otros ejemplos de estos métodos pueden encontrase en las siguientes direcciones:

http://licmata-math.blogspot.mx/2015/02/learn-easily-critical-path-method.html

http://licmata-math.blogspot.mx/2015/02/learn-easily-pert-method-for-projects.html
 
La siguiente presentación contiene la explicación de otro ejemplo.

Esperamos que sea de utilidad.

Saludos.


jueves, 26 de febrero de 2015

Learn easily the PERT method for projects direction.

Aprende fácilmente el método PERT para la dirección de proyectos.

Cuando un proyecto está compuesto por tareas cuyas duraciones presentan incertidumbre el método de la ruta crítica es insuficiente, en vez de ello, se aplica el método PERT.

El método PERT toma en cuenta que las duraciones de las tareas de un proyecto pueden no ser deterministas, sino probabilísticas. La incertidumbre en las duraciones del proyecto toma la forma de tres tiempos posibles para cada actividad:

1. Tiempo optimista
2. Tiempo más probable
3. Tiempo pesimista

En el siguiente documento se encuentra un ejemplo de aplicación de la metodología PERT, resuelto paso a paso. EL enunciado del problema dice:

Se desea determinar el tiempo mínimo que un avión debe permanecer en tierra desde que llega al aeropuerto hasta que está listo para despegar.

Esperamos que sea de utilidad.

Saludos.



martes, 25 de noviembre de 2014

Basic Formulae of Differential Calculus.

Fórmulas básicas de derivación.

Existen muchas fórmulas de derivación, entre ellas, las cinco que se muestran en la imagen pueden aplicarse sin anotar todo el procedimiento.

Un formulario con estas y muchas otras fórmulas se encuentra aquí.
En la siguiente presentación se explica cómo se emplean dichas fórmulas paso a paso, pero se hace la observación que es posible, incluso recomendable, tratar de obtener el resultado sin anotar tantos pasos del procedimiento.

Sin embargo, cuando se emplean por primera vez estas fórmulas siempre resulta conveniente revisar la forma en que se emplean las fórmulas y se va simplificando el resultado.

Otras presentaciones acerca de fórmulas un poco más elaboradas se encuentran en los siguiente enlaces:

Derivada del producto de dos funciones:

http://licmata-math.blogspot.mx/2014/11/solving-problems-about-derivative.html

Derivada del cociente de dos funciones:

http://licmata-math.blogspot.mx/2014/11/using-formula-of-derivative-for.html

Esperamos que sean de utilidad.

Saludos.


sábado, 11 de octubre de 2014

Learn to solve word problems like an expert (6).

 Método Gráfico

Resolución de problemas de razonamiento mediante sistemas de dos ecuaciones con dos incógnitas. Método Gráfico.

Los problemas de razonamiento pueden ser resueltos mediante ecuaciones de primer grado con una incógnita, o a través de sistemas de dos ecuaciones con dos incógnitas.

Cuando se obtiene el sistema de dos ecuaciones con dos incógnitas, debemos encontrar la forma de determinar el valor de las incógnitas. Existen varios métodos, en este caso hablaremos del método gráfico.

El método gráfico, como su nombre lo indica, requiere que ambas ecuaciones sean representadas en forma gráfica obteniendo al menos dos puntos para cada una de ellas (es recomendable utilizar tres puntos) y observando el punto de intersección de las dos rectas.

Las coordenadas del punto de intersección son la solución del sistema de ecuaciones. Sin embargo, debido a que el método gráfico no siempre nos permite obtener el resultado exacto, de modo que es necesario comprobar si los valores son correctos sustituyendo en las dos ecuaciones.

El siguiente formato se propone para organizar y presentar la información del proceso de solución de un problema mediante el método gráfico.

Esperamos que sea de utilidad.

Saludos.



martes, 9 de septiembre de 2014

Problem solved. Derivative formulas.

 Formulario de matemáticas

Problema resuelto. Fórmulas de derivación.

La obtención de la derivada de una función en una variable es un proceso sencillo, consiste en aplicar la fórmula correspondiente al ejercicio propuesto.

En la mayor parte de los ejercicios, cuesta más trabajo simplificar el resultado mediante procesos algebraicos, que la obtención de la derivada. 

En la siguiente presentación se resuelve, paso a paso, el ejemplo que se observa en la imagen del principio. Se trata de producto de dos funciones.

Una pregunta que se presenta y a la que cada día es más difícil contestar afirmativamente es:

El aprendizaje de estos procesos puramente mecánicos, ¿realmente aporta un valor significativo en la formación de un ingeniero?

Si observamos el vídeo y las propuestas que hace Sugata Mitra en el siguiente enlace:

http://licmata-ebc.blogspot.mx/2014/08/the-future-of-learning-sugata-mitra-ted.html

Tenemos que preguntarnos sobre el valor de estas habilidades, especialmente si empleamos las páginas citadas al final del párrafo, y nos damos cuenta que son actividades que una computadora realiza mejor que las personas. Tal vez es conveniente permitir que los alumnos dediquen sus esfuerzos a actividades que les aporten mayor valor.

http://sco.lt/8yjJ8z

http://sco.lt/671aZV

http://sco.lt/7lVbft

http://experymente.blogspot.mx/2012/11/calculadora-de-integrales-y-derivadas.html

El documento con la explicación detallada del proceso de solución del problema se encuentra en seguida.

Esperamos que sea de utilidad.

Saludos.



domingo, 27 de julio de 2014

Linear Programming Examples. Transportation models. (10).

Programación Lineal. Modelos de Transporte.

Los modelos de transporte constituyen uno de los casos más interesantes de la programación lineal. El planteamiento requiere de un enfoque especial, el cual conduce a una forma de nombrar las variables con subíndices compuestos. Una vez obtenido el modelo, se puede emplear cualquier software para obtener la solución.

El diagrama que se emplea como encabezado de esta entrada, pone de manifiesto la estrategia que posibilita nombrar las variables, lo cual constituye una de las características distintivas del mecanismo de solución.

El ejemplo que se presenta fue tomado del libro:

Investigación de Operaciones en la ciencia administrativa. De Eppen et al.
La redacción del problema que se resuelve es:

"PROTRAC tiene cuatro plantas de montaje en Europa. Estas se encuentran en Leipzig, Alemania (1); Nancy, Francia (2); Lieja, Bélgica (3); y Tilburg, Países Bajos ."

Otro problema resuelto de investigación de operaciones se encuentra aquí.

La siguiente presentación contiene la redacción completa del problema, los pasos detallados para identificar y nombrar las variables, la obtención de la función objetivo y las restricciones para, finalmente, obtener el modelo y resolverlo mediante Excel - Solver.

Esperamos que sea de utilidad.

Saludos. 


domingo, 20 de julio de 2014

Optimization. Linear programming examples (8).

Optimización. Ejemplos de Programación Lineal (8).

Como sucede en otras áreas de la matemática, disponemos de numerosas herramientas que nos facilitan el aspecto operatorio de la resolución de un problema.

En la programación lineal podemos encontrar una gran variedad de software, gratuito o de pago, que resuelven el modelo lineal por el método que mejor nos parezca; puede ser en línea o de escritorio.

Sin embargo, hay una parte del proceso de solución que, al menos por ahora, no podemos dejárselo a las computadoras; el planteamiento del problema.

La obtención del modelo lineal requiere, sobre todo mientras aprendemos, de un proceso ordenado y sistemático, la siguiente presentación contiene la redacción del problema y una estrategia para desarrollar el modelo; también se incluye el modelo y su solución mediante Solver de Excel.

La imagen al principio de esta entrada es la que corresponde a los datos de Solver para una distribución específica de celdas. Es casi seguro que las celdas no coincidan, pero la estructura de desigualdades será básicamente la misma.  

Un ejemplo de modelos de transporte se encuentra aquí.

Esperamos que sea de utilidad.

Saludos.



martes, 15 de julio de 2014

Pearson Correlation Analysis.

Coeficiente de Correlación Lineal r de Pearson.

Esta herramienta estadística es una de las que, con mayor frecuencia, es mal empleada y/o mal interpretada. La explicación teórica se puede encontrar en cualquier libro, entre muchas otras, una excelente dilucidación podemos leerla en:

Applied Linear Statistical Models de Michael H. Kutner. Ediorial Mc Graw Hill.


Uno de los aspectos más importantes de esta herramienta es: Correlación no es causalidad. Esto significa que el coeficiente de correlación lineal r de Pearson, solamente indica la existencia de una relación entre las variables en estudio, pero, no podemos afirmar que la variable independiente "x" causa la variable dependiente "y".

Para comprender mejor, tanto el concepto como la forma de utilizar la correlación y regresión lineal se presenta el siguiente ejercicio.

Utilizando el siguiente formulario:



Resuelve el siguiente problema empleando, 6 veces , el formato que se encuentra aquí.

Problema.

El objetivo de un examen de admisión es, en resumen, evitar la deserción académica. La premisa básica de estos exámenes es que podemos medir ciertas habilidades en el aspirante que, de forma significativa, nos indican si el candidato tendrá éxito en la institución. Es decir; si el resultado del aspirante es menor a cierto valor establecido, no es conveniente admitirlo, ya que, muy probablemente, causará baja por razones académicas. En cambio, si el resultado del examen es mayor a dicho valor, las probabilidades de que el alumno se gradúe son mayores.

La Universidad ABC aplica un examen de admisión y desea determinar si, efectivamente, ese examen mide las probabilidades de éxito del alumno. Para ello, la dirección elabora una tabla tabla y nos pide que argumentemos a favor o en contra de este examen con base en los siguientes datos. (Evidentemente es sólo un ejercicio, si queremos realmente realizar este estudio, es necesario disponer de una muestra mucho mayor).



Elabora el análisis de correlación y regresión del examen de admisión contra el número de unidades reprobadas en el semestre (1), cada una de las asignaturas muestreadas (4) y el promedio del alumno (1). Una vez que dispongas de estos resultados, elabora una conclusión de, al menos, 300 palabras, en la que establezcas si el examen de admisión es un buen predictor del éxito del alumno en la Universidad.

Saludos.

viernes, 11 de abril de 2014

Problem solved. Binomial probability distribution.

Problema resuelto. Distribución binomial de probabilidad.

Este problema se encuentra en el libro:

Estadística para ingenieros y científicos de William Navidi.
Editorial: MCGRAW-HILL / INTERAMERICANA DE MEXICO, 2006

Es el problema 2 de la sección 4.2 en la página 204 del capítulo 4.

La redacción del problema dice:

Se toma una muestra de cinco elementos de una población grande en la cual  10% de los elementos está defectuoso.
a. Probabilidad de que ningún elemento de la muestra esté defectuoso
b. Probabilidad de que sólo uno tenga defectos
c. Probabilidad de que uno o más estén defectuosos
d. Probabilidad de que menos de dos elementos tengan defectos

Antes de resolverlo es conveniente tratar de entender, en términos generales, cuál es la mejor estrategia para resolver cada inciso.

El inciso (a) solamente requiere la aplicación directa de la fórmula para P(X=0)
El inciso (b) es similar, solamente cambia P(X=1)
El inciso (c) puede resolverse calculando todas las probabilidades desde uno hasta cinco, pero es más sencillo tomar la probabilidad P(X=0) y restarla de uno.
El inciso (d) es simplemente la suma de P(X=0) + P(X=1)

Se recomienda seguir un proceso ordenado para la resolución de estos problemas, para ello, se sugiere el siguiente formato.
En caso de que se requiera conocer, en mayor profundidad, cómo debe llenarse la plantilla propuesta, podemos revisar la rúbrica correspondiente.

La solución detallada del problema se encuentra en el siguiente archivo:

Esperamos que sea de utilidad.

Saludos.



sábado, 5 de abril de 2014

Statistical analysis template (2).

Formato para análisis estadístico de la información.

La siguiente plantilla tiene la finalidad de guiar el proceso de análisis de la información a partir de la obtención de los intervalos aparentes y reales, la tabla de distribución de frecuencias y los valores de las medidas de tendencia central y dispersión.
Una vez que se han calculado todos los valores y se han trazado las gráficas, es necesario interpretar la información, para ello, se sugiere organizar los resultados como se indica en la plantilla.

Para obtener mayor provecho del análisis realizado, es conveniente tomar en cuenta la rúbrica que se anexa y que nos permite verificar que no hayamos pasado por alto ninguna información relevante.



Esperamos que sea de utilidad.


martes, 21 de enero de 2014

Descriptive statistics. Exercise 4 (Data).

Datos necesarios para resolver el Ejercicio 4.

Selecciona los datos correspondientes a tu número de lista y resuelve el ejercicio 4 conforme a las indicaciones.

Es muy importante que elabores las interpretaciones justificando cada afirmación que hagas. Sabemos que estas conclusiones presentan siempre un elevado nivel de incertidumbre, tal como sucede en la vida cotidiana.

Los datos se encuentran en el siguiente archivo:



Saludos.

lunes, 20 de enero de 2014

lunes, 6 de enero de 2014

miércoles, 27 de noviembre de 2013

Linear equation systems, problem solving through Gaussian elimination.


Sistemas de ecuaciones lineales. Resolución de problemas mediante el método de eliminación de Gauss.

El planteamiento y resolución de problemas de razonamiento puede conducir a una ecuación con una incógnita. Sin embargo, muchos problemas pueden conducir a sistemas de ecuaciones lineales.

Para resolver dichos sistemas de ecuaciones pueden emplearse diversos métodos: Cramer, Gauss, Gauss Jordan, matriz inversa, Gauss Seidel o Jacobi entre otros.

El método de Gauss, a pesar de que requiere un poco de álgebra al final, es muy eficiente, de modo que existen muchas páginas en las que se ofrecen herramientas que resuelven sistemas de ecuaciones lineales mediante dicho método o, en algunos casos, mediante el método de Gauss Jordan. En el siguiente enlace se encuentra un archivo en Excel que resuelve sistemas de 3 ecuaciones lineales con tres incógnitas.


En caso de que se vaya a resolver manualmente un sistema de ecuaciones mediante el método de Gauss, es recomendable seguir un procedimiento ordenado para disminuir las probabilidades de error. En los siguientes enlaces se encuentran formatos para facilitar el proceso:









Si se desea practicar con un mayor número de ecuaciones, en los siguientes enlaces se encuentran sistemas de ecuaciones con soluciones enteras o con pocos decimales. Se sugiere seguir un procedimiento bien ordenado.




Esperamos que estos materiales sean de utilidad.

Saludos.



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